自贡市水稻二化螟发生气象等级预报研究

罗伟 段修荣 钟莉 王茹琳 李强

摘要：利用2000-2018年四川省自贡市水稻（Oryza sativa L.）二化螟[Chilo suppressalis（Walker）]發生历史资料与气象资料研究自贡市气象条件对水稻二化螟发生的影响。通过对水稻二化螟灯下诱蛾量与气象条件的分析，选取相关性显著、生物学意义明确的气象因子，采用多元回归分析建立自贡市水稻二化螟发生气象等级预报模型。结果表明，自贡市冬季平均气温对水稻二化螟发生气象等级影响最为显著，翌年各时段温度、降水和湿度条件次之，且常年较高的冬季气温是导致二化螟发生气象等级多年处于3～4级的最关键气象因素。历史回代检验气象等级拟合准确率达72%，2018年试报检验气象等级准确率达到100%，模型预测效果较好，能够为自贡市开展水稻二化螟防治提供科学的气象决策依据。

关键词：水稻（Oryza sativa L.）;二化螟[Chito suppressalis（Walker）];气象等级;预报研究;自贡市

中图分类号：S435.112'.1 文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2020）09-0020-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.09.004

水稻（Oryza sativa L.）作为四川省自贡市第一大粮食作物，常年种植面积在8万hm2左右，占粮食种植面积的48%左右，总产量占粮食总产量的6O%左右，在保障自贡市粮食安全中作用突出。水稻螟虫是自贡市稻区历年受灾面积最大、为害最重的虫害，对水稻产量的损失占水稻病虫害总损失的40%以上。据自贡市植保站资料统计分析，二化螟[Chilosuppressalis（Walker）]受灾面积呈动态上升趋势，21世纪较20世纪50年代前期增长近11倍;1980年以前三化螟重于二化螟，1980年以后二化螟重于三化螟，造成严重枯鞘、枯心、白穗、死孕穗和虫伤株，严重影响水稻产量与品质。水稻二化螟在自贡市全境都有发生，中西部发生2代，东部再生稻区发生3代，第二代发生时，受盛夏高温伏旱和稻株较老的影响，不利于蚁螟侵人存活，数量大幅下降，第三代再生稻区发生量甚少，故全区以第一代二化螟为主，发生量最多。因此，本研究以第一代水稻二化螟为自贡市水稻二化螟发生气象等级的研究对象。

气象条件与水稻二化螟发生、发展关系极为密切[1-5]。二化螟是非迁飞性的害虫，发生情况受当地气象条件影响明显，而自贡市气象条件年际波动较大，给水稻二化螟的预测、监测以及预防等综合治理措施开展带来了更大难度。二化螟预报、防治技术研究一直是自贡市病虫害防治工作的重点，开展水稻二化螟发生的气象等级预报研究对自贡市科学开展水稻二化螟监测防治、减少水稻产量损失显得十分必要。

现有对水稻螟虫的研究，有针对二化螟与气象环境开展的综合模型预报研究以及影响水稻螟虫发生发展的气象等级预报研究等。唐洁[5]从生态系统的观点出发，以多层线性模型统计分析技术，建立水稻二化螟发生和地理、生态及气象因子关系的两水平线性模型;陈慧华等[6]、王华弟等[7]、罗菊英等[8]结合统计学、物候学方法分析确定水稻三化螟发生发展的适宜气象条件，并建立水稻三化螟发生发展气象条件等级指标。近年来，随着数学模型被应用到病虫害的预报预测中，使得病虫害预测预报的准确率有了较大的提高，但从气象条件出发，以水稻二化螟发生发展与气象条件的关系为基础，开展水稻二化螟发生气象等级预报研究目前仍较少。同时，由于自贡市地处亚热带湿润季风气候区，气候条件与其他地区差异较大，气象条件对水稻二化螟发生发展的影响也有所不同，适宜于该地的水稻二化螟发生的气象指标与等级预报模型仍处于空白阶段。因此，本研究通过分析自贡市气候条件与二化螟发生发展变化规律，利用相关性分析、内插法、多元回归等方法，筛选气象等级预报因子并建立水稻二化螟气象等级预报模型，旨在为自贡市制定二化螟防灾减灾措施和进行风险转移提供气象参考。

1 资料来源与方法

1.1 资料来源

气象资料来自自贡市气象观测站，包括自贡市2000-2018年12月至翌年8月逐日气象资料，包括气温、降水量、相对湿度等。二化螟资料来自自贡市植检植保站，包括2000-2018年水稻二化螟逐年发生始见期、发生高峰期、灯下诱蛾量、发生面积、二化螟高峰期加权卵块量、未防治田水稻枯心率。

1.2 研究方法

1.2.1 二化螟发生气象等级划分 利用二化螟发生面积、灯下诱蛾量、二化螟高峰期加权卵块量、未防治田水稻枯心率与各气象要素进行相关分析，结合植保专家经验，确定以灯下诱蛾量为预报量。根据逐年灯下诱蛾发生量（每个监测点），按照0～100个、101～200个、201～300个、301～400个、401～500个对应划分为5个二化螟发生气象等级，分别是不适宜、适宜、较适宜、次适宜、最适宜。

1.2.2 关键气象因子确定 参照文献[9-12]的方法，利用SPSS进行相关分析，筛选出与水稻二化螟灯下诱蛾量相关性显著、生物学意义明确的气象预报因子。

1.2.3 气象因子等级划分 为消除各气象因子不同量纲的影响，取2000-2017年各关键气象因子历史同期最小值和最大值为下限和上限，等差分为5个等级，各等级对应的数值同样按灯下诱蛾量从小到大来划分，用直线内插法计算位于该等级内的气象因子级别值。以气象因子级别值为预报因子，灯下诱蛾量为预报对象，采用多元回归方法建立预报模型。

1.2.4 气象因子通径分析 采用通径分析方法，以直接通径系数来确定各关键气象因子对水稻二化螟发生气象等级的贡献率，以此客观反映出各关键气象因子与水稻二化螟发生气象等级的真实关系。

1.2.5 模型检验 用建立的回归方程对2000-2017年自贡市水稻二化螟发生气象等级分别进行历史拟合检验和2018年试报检验。拟合检验是将构建预报模型的历史气象资料进行回代，对拟合值与实际值进行比较。试报检验是将2018年的预报因子代入预报模型中，对预报值与实际值进行比较。

2 结果与分析

2.1 气象因子的选择

以单旬或整月氣象要素作为预报因子显著性更强，预报准确率更高，但预报因子变异度较大，生物学意义不够明显，模型稳定性较差，因此，尽可能选取相关性显著、符合明确生物学意义且使模型更为稳定的气象要素平均值。将自贡市水稻二化螟灯下诱蛾量与12月至翌年8月各气象因子逐旬平均值进行相关分析，结合自贡市水稻二化螟各生育期发生时段，筛选出影响自贡市水稻二化螟虫量发生显著的5个关键气象因子。

2.1.1 温度 温度影响越冬虫源基数[13]，且冬季气温的高低与来年二化螟发生虫量关系密切[14];此外，冬季极端低温的高低是决定幼虫能否抵抗寒冷避免死亡的主要因素[15，16]。因此，将历年冬季平均气温、冬季极端最低气温、五日滑动极端最低气温与二化螟灯下诱蛾量进行了相关分析，结果表明，二化螟灯下诱蛾量与冬季（上年12月至翌年2月）平均气温呈极显著正相关（P<0.01），相关系数为0.608，与冬季极端最低气温、五日滑动极端最低气温相关性均不显著（P>0.05），相关系数仅为0.114、0.075，表明冬季极端最低气温对二化螟灯下诱蛾量并没有明显影响，故未将此列为影响因子。

一般来说，温度不仅影响二化螟的生长发育速率，还影响二化螟卵孵化率、幼虫存活率、化蛹率、羽化率的高低[13]，进而影响成虫的发生量。自贡市水稻二化螟卵孵化期至羽化期在4月下旬至6月上旬，将此时段内逐旬平均温度的不同组合分别与二化螟灯下诱蛾量进行相关分析，结果显示，二者呈显著正相关（P<0.05），相关系数为0.409。

2.1.2 降水 春季和夏季的降水对二化螟影响显著[17]。在春季，二化螟处于耗氧旺盛的化蛹期，若降水偏多，易淹没导致幼虫和蛹大量死亡，虫口基数减少，当年发生量少;在夏季，频发的暴雨、大暴雨降水过程不利于二化螟成虫的飞行和成活。自贡市水稻二化螟幼虫至化蛹期在4月下旬至5月下旬，成虫期在5月底至6月中旬，分别将这2个时段内逐旬降雨总量的不同时段组合与二化螟灯下诱蛾量进行相关分析，结果表明，二化螟灯下诱蛾量与4月下旬至5月上旬、6月中旬的降水总量均呈显著负相关（P<0.05），相关系数分别为-0.270、-0.409。

2.1.3 湿度 湿度是影响二化螟发生数量的又一重要因素，相对较高的湿度有利于二化螟数量的增长，特别是幼虫至化蛹期湿度影响最为明显[18]。将自贡市水稻二化螟幼虫至化蛹期内逐旬平均相对湿度的不同时段组合与二化螟灯下诱蛾量进行相关分析，结果显示，二化螟灯下诱蛾量与4月下旬至5月下旬的平均相对湿度呈显著正相关（P<0.05），相关系数为0.297。

2.2 预报量及预报因子等级划分

取2000-2017年各气象因子历史同期最小值和最大值作为下限和上限，等差分为5个等级，各等级对应的数值从小到大按照诱蛾量为0～100个、101～200个、201～300个、301～400个、401～500个划分;同时，将水稻二化螟发生气象等级对应灯下诱蛾量划分为5个等级。

2.3 预报模型的建立

将2000-2017年水稻二化螟发生气象等级和各气象预报因子按表1进行分级赋值，采用内插法获得气象预报因子级别值，利用多元回归建立水稻二化螟发生气象等级预报方程。

Y=-46.2869+0.737 OX₁+0.618 6X₂+0.320 5X₃-0.374 3X₄-0.189 4X₅（1）

式中，X₁为12月至翌年2月冬季平均气温级别赋值，X₂为4月下旬至6月上旬平均气温级别赋值，X₃为4月下旬至5月上旬降水总量级别赋值，X₄为6月中旬降水总量级别赋值，X₅为4月下旬至5月下旬平均相对湿度级别赋值，Y为二化螟发生数量的预报值。方程的判定系数R²=0.8974，F=10.7624，方程通过了a=0.01的显著性水平检验。

为进一步反映出各气象要素与水稻二化螟发生气象等级的真实关系，采用通径分析确定各气象要素对水稻二化螟发生气象等级的影响程度，直接通过各气象要素对水稻二化螟发生气象等级的直接通径系数可以看出，冬季平均气温影响最大，即冬季平均气温的高低是决定来年二化螟发生虫量多少的最关键气象因素，4月下旬至5月下旬平均相对湿度影响最小，此结果与相关性分析结果相符合。

2.4 预报模型检验

利用以上回归方程分别对2000-2017年自贡市水稻二化螟发生气象等级进行历史拟合检验和2018年试报检验（图1）。结果显示，在18组历史拟合年份里，正确13组，错误5组，发生气象等级主要集中在3～4级，且拟合错误的年份气象等级误差均为1个级别，水稻二化螟发生气象等级历时拟合准确率为72%;2018年的综合气象等级试报准确率为100%，总体来看气象等级预报准确率较好，模型可用于自贡市水稻二化螟发生气象等级预报业务。

3 小结与讨论

自贡市冬季平均气温对水稻二化螟发生影响最为显著，翌年各时段温度、降水和湿度条件次之。自贡市冬季气温常年处于9℃左右，较高的气温非常有利于二化螟越冬虫源基数的增加和来年的暴发，是导致自贡市二化螟发生气象等级多年处在3～4级的主要因素。

在预报模型的构建过程中，选取与气象因子相关性较强、符合生物学特征的二化螟灯下诱蛾量作为预报量，同时以灯下诱蛾量划分预报因子级别值，基本能反映二化螟发生发展的自然状态;通过进行历史拟合检验和2018年试报检验，模型效果较好。

水稻二化螟发生气象等级预报是一项复杂的工作，由于二化螟发生世代较多，各世代发生受气象条件影响不同，本研究仅以第一代水稻二化螟作为自贡市水稻二化螟发生气象等级的研究对象，仍然不够客观。另外，预报量、预报因子的等级划分、合理赋值对成功建立模型起到了关键性的作用，在等级划分和赋值过程中，对应的灯下诱蛾量界限值存在争议，相邻等级之间不免有交叉现象，灯下诱蛾量与气象要素的赋值机理较为模糊。因此，在今后的水稻二化螟气象等级预报工作中还需进行完善和提高。

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收稿日期：2020-02-18

基金项目：高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室科技发展基金项目（省重实验室2018-重点-05-11;省重实验室-SCQXKJQN2019034）

作者简介：罗伟（1987-），男，四川自贡人，工程师，主要从事农业气象和公共气象服务研究工作，（电话）18708358335（电子信箱）304448599@qq.com;通信作者，段修荣，男（1966-），高级工程师，主要从事天气气候、气候变化、应用气象服务研究工作，（电子信箱）1377917123@qq.com。