近年来陕西省小麦条锈病流行规律及其与气象条件的关系 *

李登科,王 钊,谢飞舟

(1.陕西省农业遥感与经济作物气象服务中心中心,陕西 西安 710014；2.陕西省植物保护工作总站，陕西 西安710003)

小麦条锈病 ( Puccinia striiformis West )一直是威胁我国小麦生产最重要的病害之一[1]。小麦条锈病对小麦生产具有毁灭性危害，病害流行年份可导致小麦减产40%以上，甚至绝收[2]。小麦条锈病的发生与危害具有长期性、暴发性、流行性和变异性等特点，病菌可随高空气流远距离传播[3]。陕西省小麦种植区地处甘肃陇南、天水地区与广大黄淮冬麦区的接合部，小麦条锈病既有自生菌源的发生发展，又有外来菌源入侵蔓延，是条锈病流行的重要“桥梁”地带，对我国条锈病的大范围流行起着重要作用[4-6]。

小麦条锈病的发病程度同小麦品种抗病性、菌源数量和气候条件等因素密切相关。小麦条锈病新的致病生理小种的出现和小麦主栽品种对条锈病丧失抗病性是病害连年流行的内因。防治条锈病最为经济有效的措施是利用抗病品种，但是品种抗锈性“丧失”一直是困扰小麦安全生产的重大问题。小麦条锈菌变异频率非常高，平均1.6年出现1个新小种，往往导致小麦抗病良种丧失抗性[7]。近几年，陕西省关中地区小麦主栽品种变化不大，大面积推广的主栽品种如西农979、中麦895、周麦系统，对条锈病低抗至高感，且条锈病新的致病小种条中34号出现频率上升，导致原来抗耐性较好的品种逐步丧失抗性，一旦气候适宜，小麦条锈病迅速蔓延。2017年小麦条锈病是2002年之后发生最重，面积最多的一年，发生面积60.57万hm2，仅次于2002年的63.76万hm2，占小麦种植面积的56.7%，超过2002年48.0%。因此，做好小麦条锈病发生规律及其与气象条件关系的研究对条锈病预测预报工作和粮食生产安全具有重要意义。

针对陕西省小麦条锈病发生流行与气象条件关系的研究，以往的研究以定性描述为多[8-10]，定量的统计分析较少。胡小平等利用陕西汉中地区24 年(1974-1997年)的小麦条锈病病情、菌量、品种和气象资料，采用逐步回归法分析了影响汉中小麦条锈病流行的因子，建立了小麦条锈病的流行程度多元线性回归方程[11]。因此，对陕西省小麦条锈病发生流行规律及影响因素进行分析，不仅可以有效监测预警当地小麦条锈病的流行趋势，也可为小麦条锈病大区流行的预测预报和综合防治提供数据支持。本研究在系统分析2010-2017年陕西省小麦条锈病发生现状及特点的基础上，对其影响因素和发生趋势进行分析，为陕西省小麦条锈病综合防治提供科学依据。

1 资料和方法

1.1 资料来源

小麦条锈病资料来自陕西省植物保护总站。完善的资料有陕西省关中地区和陕南地区各市2010-2017年小麦条锈病始见期、发生面积扩展过程和最终发生程度数据。

气象资料来自陕西省气象信息中心。整理得到2010-2017年陕西省8个市气象站上年10月至5月气温、降水量、相对湿度资料,所有市的平均值作为陕西省小麦种植区气象资料序列。

1.2 研究方法

基于DPS数据处理系统[12]，采用相关分析法，分析小麦条锈病发生流行监测指标与气象因子的关系，筛选关键时段和气象因子；采用线性回归、非线性回归和逐步回归分析方法，建立小麦条锈病发生流行监测指标与气象因子的关系模型。

2 结果与分析

2.1 条锈病始见期年际变化

在中国小麦条锈病发生流行区划[13]中，陕西省关中地区(包括宝鸡、西安、咸阳、渭南、铜川5市)、陕南地区(包括汉中、安康、商洛3市)分别属于春季流行区和冬季繁殖区。春季流行区的小麦条锈病的病始见期要比冬季繁殖区晚的多。关中地区条锈病春季平均始见期时间顺序依次为宝鸡、西安、咸阳、渭南、铜川，最早始见期为2月4日，最晚为5月21日，平均为4月18日；陕南地区条锈病平均始见期时间顺序依次为汉中、安康、商洛，最早始见期为11月28日，最晚为3月6日，平均为1月30日(表1)。冬繁区条锈病平均始见期比春季流行区早78 d。

近年来，全省、关中、陕南条锈病始见期有提前趋势(图1)。陕南的条锈病平均始见期提前趋势显著(r=0.698 3，P<0.05)，提前速率为6.2 d/年；全省、关中条锈病始见期提前速率为分别为2.2 d/年和1.0 d/年，但未通过显著性检验。

图1 陕西省小麦条锈病始见期变化

表1 陕西省小麦条锈病始见期/月/日

2.2 条锈病发生程度年际变化

小麦条锈病发生程度以普查田块的加权平均病情指数为主要指标，以地区内的病田率为参考指标确定。发生程度划分为5级，即轻发生(1级)、偏轻发生(2级)、中等发生(3级)、偏重发生(4级)、大发生(5级)。近8年，陕西省小麦条锈病发病程度变化趋势不明显，出现轻发生2年(2011，2013)，偏轻发生3年(2012，2014，2016)，中等发生1年(2015)，偏重发生2年(2010，2017)，没有出现大发生年(图2)。

图2 陕西省小麦条锈病发生程度年际变化

2.3 条锈病发生面积

2.3.1 条锈病发生面积年际变化

2010-2017年，陕西省小麦条锈病秋季病田面积年际变化范围为5.5 khm2～26.7 khm2(病田率0.5%～2.3%),平均为12.1 khm2(病田率1.1%)，秋季最大、最小病田面积分别发生在2003年和2002年，秋季病田面积具有逐年减少的趋势；最终病田面积年际变化范围为29.7 khm2～605.9 khm2(病田率6.4%～57.0%),平均为262.1 khm2(病田率23.8%)，最终最大、最小病田面积分别发生在2003年和2007年，最终病田面积具有逐年增加的趋势。秋季病田面积和最终病田面积变化趋势相反，说明秋季病田面积大，最终病田面积不一定大，反之亦然(图3)。

图3 陕西省小麦条锈病秋季和最终病田面积年际变化

2.3.2 条锈病发生面积扩展过程

陕西省秋苗期发病一般在11 月中旬至12 月上中旬，早播麦田、低洼地、下湿地发病早而重。发病部位以叶片为主，其次为叶鞘和茎，严重年份穗部颖壳也发病，秋苗期发病以基部叶片为主，春季小麦拔节后发病部位逐渐上移至中上部叶。春季新侵染病叶始见期早，一般在3月上旬，拔节期3月初至4月上中旬为病害发生扩展期，4月下旬进入流行始盛期，至灌浆期5月上、中旬顶三叶发病，进入流行盛期，5月下旬进入流行衰退期[14]。陕西省小麦条锈病发生面积秋冬季较小，到4月以后迅速扩大，其过程符合逻辑斯蒂(Logistic)生长曲线(图4)。利用DPS系统进行一元非线性回归病田面积与天数的关系为：

(1)

式中：A为陕西省条锈病发生面积，t为天数，从12月1日算起。回归方程的相关系数为0.998 5，通过0.01极显著水平检验。杨之为等[15]田间试验结果认为用逻辑斯蒂增长方程描述小麦条锈病病情指数的增长过程较为合适。本文收集到的各市大田调查资料，无不同时期的的病情指数数据，但分析病田面积的扩展过程得到了类似的结果。

图4 陕西省平均小麦条锈病发生面积扩展过程

由图4可以看出，进入4月后，条锈病发生面积以线性趋势增加，因此对4月以后条锈病发生面积与天数的关系进行线性回归分析，结果列于表2。由表2可以看出，回归方程的相关系数都在0.9以上，均达到0.01的极显著检验水平；2010-2017年4月至6月初，陕西省小麦条锈病流行速率最高为10.488 khm2/d，最低为0.796 8 khm2/d，平均为4.286 4 khm2/d。

表2 陕西省小麦生长后期条锈病流行速率

2.3.3 条锈病最终发生面积与前期病田面积的关系

陕西省小麦条锈病最终发生面积与12月、1月发生面积的相关系数几乎等于0，但与2月以后发生面积的相关系数都大于0.8(图5)，说明冬前条锈病发生面积与最终发生面积的关系不大，越冬后发生的面积对最终发生面积起决定作用。统计2月3日条锈病发生面积与12月4日、1月7日发生面积的相关关系，相关系数也几近为0，进一步说明陕西省秋季条锈病发生面积的大小不是影响春季发生流行的主要因素。陕西小麦主产区是关中地区，关中地区越冬菌源很少，病害流行取决于春季菌源传入时间和数量[13,16]。

图5 陕西省小麦条锈病最终发生面积与前期发生面积的关系

2.3.4 条锈病最终发生面积与始见期的关系

小麦条锈病最终发生面积与始见期关系密切，相关系数为-0.864 9，通过0.01显著水平检验(图6)。说明小麦条锈病始见期的早晚对最终发生面积具有极显著影响，始见期越早最终病田面积越大，始见期越晚最终病田面积越小。

图6 陕西省小麦条锈病最终发生面积与始见期的关系

2.4 条锈病发生流行与气象条件的关系

2.4.1 条锈病发生流行指标与气象条件的关系

根据小麦条锈病的发生、流行规律, 对2010-2017年小麦条锈病始见期、流行速率、发病面积、发病程度与上年10月至5月的气象因子进行相关分析, 结果见表3-表6。由表3可以看出，小麦条锈病始见期与上年12月气温呈现显著的负相关关系，即上年12月温度越高，始见期出现得越早；小麦条锈病始见期与上年10月降水量、3月降水量呈现极显著的负相关关系，与1月降水量呈现显著的负相关关系，即这几个月降水量越多，始见期出现得越早。由表4可以看出，小麦条锈病流行速率仅与3月降水量呈现极显著的正相关关系，即3月降水量越多，条锈病流行越快。由表5可以看出，小麦条发病面积与1月气温呈现显著的正相关关系，即上年1月温度越高，条锈病的发病面积越大；小麦条锈病发病面积与3月降水量呈现极显著的正相关关系，即3月降水量越多，条锈病的发病面积越大。由表6可以看出，小麦条锈病发病程度与3月相对湿度呈现显著的正相关关系，与3月降水量呈现极显著的正相关关系，即3月降水量越多、相对湿度越大，条锈病发病程度越高。总而言之，反映小麦条锈病的指标(始见期、流行速率、发病面积、发病程度)与冬季温度、初春降水量关系密切。冬季温度高，有利于条锈病孢子越冬；初春降水多，空气湿度大有利于条锈病滋生、蔓延和流行。因此暖冬、初春降水多等有利气象条件是陕西省小麦条锈病流行的外因。

分别利用小麦条锈病始见期、流行速率、发病面积、发病程度与其显著相关的气象因子，运用逐步回归方法或一元线性回归方法建立回归方程，结果列于表7。由表7可以看出，条锈病4个指标与气象条件的回归方程均通过0.01的极显著性检验，可在条锈病发生流行指标预测中应用。

2.4.2 条锈病发生面积扩展进程的模拟

由2.3.2分析可知，条锈病发生面积扩展进程可用Logistic曲线进行模拟。Logistic曲线方程表达式为：

(2)

式中:A为条锈病发生面积，t为田间调查时间(计算方法同式(1))，a、b、c为回归系数。各回归系数与气象条件的相关关系见表8～表10。由表8可知，回归系数a与3月降水量之间存在极显著的相关关系。由表8可知，回归系数a与3月降水量之间存在极显著的正相关关系。由表9可知，回归系数b与上年12月温度、1月、3月降水量之间存在显著的正相关关系，与上年10月降水量之间存在极显著的正相关关系。由表10可知，回归系数c与上年12月温度、10月降水量，3月降水量之间存在显著的负相关关系。运用逐步回归方法或一元线性回归方法分别建立a、b、c与气象因子回归方程，三个方程均通过了0.05的显著性检验：

a= 8.8774+11.505P3，(F=111.61)>(F0.005=18.63)；

(3)

b=5.4013+0.1367P10+0.1530P3，(F=10.8)>(F0.025=8.43)；

(4)

c= -0.02961-0.0009957P10-0.001011P3，(F=20.48)>(F0.005=18.31)。

(5)

把式(3)、式(4)、式(5)式代入(2)式，可以得到：

(6)

表3 小麦条锈病始见期与各月气象因子的相关系数

注：*、**分别表示通过α=0.05、0.01的显著性检验。

表4 小麦条锈病流行速率与各月气象因子的相关系数

注：*、**分别表示通过α=0.05、0.01的显著性检验。

表5 小麦条锈病发病面积与各月气象因子的相关系数

注：*、**分别表示通过α=0.05、0.01的显著性检验。

表6 小麦条锈病发生程度与各月气象因子的相关系数

注：*、**分别表示通过α=0.05、0.01的显著性检验。

表7 小麦条锈病指标回归方程

表8 Logistic回归方程参数a与各月气象因子的相关系数

注：*、**分别表示通过α=0.05、0.01的显著性检验。

表9 Logistic回归方程参数b与各月气象因子的相关系数

注：*、**分别表示通过α=0.05、0.01的显著性检验。

表10 Logistic回归方程参数c与各月气象因子的相关系数

注：*、**分别表示通过α=0.05、0.01的显著性检验。

3 结论与讨论

基于陕西省2010-2017小麦条锈病田间调查资料和温度、降水等气象要素资料，采用回归分析方法，研究陕西省小麦条锈病发生流行规律，建立小麦条锈病发生流行指标与气象因子的关系模型，得到以下结论。

(1)近年来，陕西关中、陕南地区条锈病平均始见期分别为4月18日和1月30日，两地区始见期时间顺序都为由西向东逐步推迟，全省条锈病始见期具有提早的趋势。

(2)研究期内陕西省小麦条锈病发病程度变化趋势不明显，秋田发病面积具有逐年减少的趋势，而最终病田面积具有逐年增加的趋势。

(3)条锈病发生面积扩展过程可用逻辑斯蒂(Logistic)生长曲线来模拟。

(4)小麦条锈病始见期的早晚对最终发生面积具有极显著影响，始见期越早最终病田面积越大，始见期越晚最终病田面积越小。冬前条锈病发生面积与最终发生面积的关系不大，初春发生病面积与最终发生面积具有极显著的相关关系。陕西小麦主产区条锈病流行取决于春季菌源传入时间和数量。

(5)反映小麦条锈病的指标(始见期、流行速率、发病面积、发病程度)与冬季温度、初春降水量关系密切。冬季温度高，有利于条锈病孢子越冬；初春降水多，空气湿度大有利于条锈病滋生、蔓延、流行。暖冬、初春降水多等有利气象条件是陕西省小麦条锈病流行的外因。

小麦条锈病始见期、流行速率、发病面积、发病程度和发生面积扩展进程与气象条件具有显著的相关关系，由此而建立的回归方程在条锈病发病指标预测中具有一定实用意义。但因资料年限较短，需要进一步验证和研究。