基于监测预警的小麦赤霉病药剂防治效果评价

邢瑜琪 姚卫平 户雪敏 戴纪琛 张太学 黄卫利 胡小平

摘要 ：2019年-2020年，在安徽贵池进行了小麦赤霉病自动监测预警系统的试验示范，并依据预测结果指导大田小麦赤霉病药剂防治试验，以确定最佳的药剂使用量。试验结果表明，赤霉病自动监测预警系统能够在最佳防治时期前15 d内预测小麦蜡熟期赤霉病的病穗率，预测准确度达100%。2020年，依据该监测预警系统预测结果及赤霉病病穗率防治指标，在小麦扬花初期及1周后每667 m2分别使用48%氰烯·戊唑醇悬浮剂40 mL和20%氟唑菌酰羟胺悬浮剂40 mL是防治小麦赤霉病的最优药剂用量，防治效果达95.32%。

关键词 ：小麦赤霉病; 监测预警; 准确度; 最优药剂用量

中图分类号：

S 435.121.45

文献标识码： B

DOI： 10.16688/j.zwbh.2020463

Evaluation of control effects of pesticides on wheat scab based on monitoring and early warning system

XING Yuqi1， YAO Weiping2， HU Xuemin1， DAI Jichen1， ZHANG Taixue1， HUANG Weili3， HU Xiaoping1*

（1.College of Plant Protection， Northwest A & F University， Key Laboratory of Integrated Management

of Crop Pests on the Loess Plateau， Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Yangling 712100， China;

2.Chizhou Agricultural Technology Extension Center， Anhui Province， Chizhou 247000， China;

3.Xi’an Huang’s Biological Engineering Co.， Ltd.， Xi’an 710065， China）

Abstract

During 2019-2020， we conducted an experimental demonstration of automatic monitoring and early warning for wheat scab in Guichi， Anhui province， and guided the field control of wheat scab based on the predicted results， so as to determine the optimal dosage of the pesticides.The results showed that the automatic monitoring and early warning system could predict the FHB （Fusarium head blight） rate of wheat in waxed-ripening stage 15 days before the optimal control time with the prediction accuracy of 100%.In 2020， based on the prediction results of the monitoring and early warning system and the control index of FHB， phenamacril·tebuconazole 48% SC 40 mL per 667 m2 in the early stage of wheat blooming and pydiflumetofen 20% SC 40 mL one week later are the optimal dosages for preventing and controlling FHB.The control efficacy was 95.32%.

Key words

wheat scab; monitoring and early warning; accuracy; optimal dosage

小麦赤霉病是由禾谷镰刀菌Fusarium graminearum和亚洲镰刀菌F.asiaticum等多种镰刀菌引起的一种流行性病害[13]。小麦从幼苗期到抽穗期都可受害，主要引起苗枯、莖基腐、秆腐和穗腐，是小麦的重要病害之一。穗部发病后籽粒皱缩不饱满，可造成减产40%～60%，发病严重时甚至颗粒无收[45]。更为严重的是其病原菌产生的雪腐镰刀烯醇（nivalenol， NIV）、脱氧雪腐镰刀菌烯醇（deoxynivalenol， DON）、玉米赤霉烯酮（zearalenone， ZEA）等多种真菌毒素严重威胁人畜健康，影响着粮食和食品安全[67]。

目前，我国主栽小麦品种几乎均为感病品种，化学防治依旧是解决小麦赤霉病的主要手段[89]。小麦赤霉病的流行程度主要受越冬菌源、气象条件、寄主感病期及抗病性和耕作方式等因素的影响，并且与抽穗扬花期的雨湿条件和子囊壳成熟高峰期的吻合程度密切相关，如果在扬花期遇到高温阴雨天气，就会造成赤霉病的严重流行[10]。关于小麦赤霉病监测预警在国内外已有一些研究报道，通过预测模型的建立可以对小麦赤霉病的控制起到积极的作用。Moschini等[11]通过降水量、相对湿度、温度等气象因子建立线性回归方程并成功预测小麦赤霉病的发病率;De Wolf等[12]建立了基于气候因子的小麦赤霉病严重程度的疾病流行风险预测模型;赵圣菊等[13]通过对小麦生长地域进行分区及多年气象数据的记载分析相关性并建立模型;黄春艳等[14]制定了适用于黑龙江省西北部小麦主产区非特殊灾变年份的流行趋势预测初始数学模型;贾金明[15]建立了黄河中下游小麦赤霉病的气象指数并推广运用;张文军[16]根据菌源量、小麦品种开花特性和气象因子等因素建立了关中地区小麦赤霉病预测模型，张平平[17]进一步建立了穗表赤霉病菌孢子密度与产壳秸秆密度的关系模型，并进一步研发了自动监测预测系统，该系统自2016年开始在陕西省小麦主产区进行了一定范围的试验示范，在我国小麦玉米轮作区大面积推广应用，很好地指导了赤霉病的防治[18]。但对于小麦水稻轮作区，基于赤霉病自动监测预警指导防治研究工作尚未见报道。关于小麦赤霉病的药剂防治国内外已有许多研究报道，甾醇脱甲基抑制剂（戊唑醇、叶菌唑等）对小麦赤霉病有很好的预防和治疗作用[1924];氟唑菌酰羟胺是先正达继吡唑萘菌胺、氟唑环菌胺、苯并烯氟菌唑之后上市的第4个SDHI类杀菌剂[25]，氟唑菌酰羟胺对禾谷镰刀菌有优异的生物活性[26]。

鉴于以上基础，本研究在安徽贵池开展了针对稻麦轮作区的小麦赤霉病自动监测预警系统的准确性评价试验，并依据预测结果指导大田小麦赤霉病药剂防治试验，以明确监测预警系统在生产中的重要性，并结合指导确定最佳的药剂使用量，为小麦赤霉病的科学防治提供依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验地选在安徽省池州市贵池区秋江街道梅里社区（30°39′N， 117°25′E），田间栽培小麦品种为‘苏麦188’。试验所用药剂为20%氟唑菌酰羟胺悬浮剂（SC），先正达公司和48%氰烯·戊唑醇悬浮剂（SC），江苏省农药研究所股份有限公司。小麦赤霉病远程实时监测预警系统为西安黄氏生物工程有限公司提供。

1.2 试验方法

1.2.1 监测预警系统的安装

2019年2月20日，在安徽省池州市贵池区安装小麦赤霉病监测预警仪器（编号YBQ0000072）。将仪器固定在麦地里水泥基座上，太阳能板朝南，叶片表面湿润时间传感器固定在主干上离地面80 cm高度，有电容丝的正面朝上。打开主控箱电源开关，输入初始菌源量、抽穗日期和小麦开花期值进行系统初始化，通过软件启动模型开始计算。

1.2.2 试验地选择及管理

选择地块平整、排灌方便、地力均匀、管理水平一致、品种相同的麦田作为药剂防治试验用地。安装小麦赤霉病远程实时监测预警系统的田块作为系统预测准确度评价用地，两种用地前茬作物均为一季中稻，并在小麦5叶期时用15%炔草酯可分散油悬浮剂50 g/667m2和20%氯氟吡氧乙酸乳油30 mL/667m2进行化学除草，除此之外不使用其他任何农药。

1.2.3 试验设计

试验共设置9个小区，每个小区安排1个处理，其中8个为药剂处理（A1～A8），1个为空白对照（CK），小区面积均为66 m2。试验期间防治2次，第1次为小麦扬花初期（4月3日）喷施48%氰烯·戊唑醇悬浮剂，第2次为一周后（4月10日）噴洒20%氟唑菌酰羟胺悬浮剂（表1）。

1.2.4 病穗率调查及药剂防治效果

在小麦蜡熟期时，采用五点取样法，每个样点随机选取40个麦穗，记录发病麦穗数，计算小麦赤霉病的发病率。根据国家小麦赤霉病测报技术规范（GB/T15796-2011）[27]，并将实际调查病穗率（DF）进行流行等级划分：0级：DF≤0.1，不发生;1级：0.1<DF≤10，轻发生;2级：10<DF≤20偏轻发生;3级：20<DF≤30中等发生;4级：30<DF≤40偏重发生;5级：DF>40大发生。按公式计算防治效果。

病穗率=（发病麦穗数/调查总穗数） ×100%;

病穗率防治效果=（空白对照区病穗率-处理区病穗率）/空白对照区病穗率×100%。

1.2.5 预测结果准确性评价

根据病穗率分别对实测调查结果和预测结果进行赤霉病流行等级划分，计算实际调查病穗率的流行等级和预测病穗率的流行等级并比较两者差异，采用肖悦岩[28]的预测预报准确度评价方法即最大误差参照法检验预测的准确度：

R=1n∑ni=1（1-|F i-A i|M i）×100%。

式中，R为预测准确度，F i为预测结果的流行等级值，A i为实际调查结果的流行等级值，M i为第i次预测的最大参照误差，该值为实际流行等级值和最高流行等级值与实际流行等级值之差中最大的值。如实际流行等级值为2，最高流行等级值与实际流行等级值之差为3（赤霉病流行等级最高值为5），那么M i值为3。一般认为，预测流行等级与实际流行等级差值小于1时，为准确，差值为1时，为基本准确，大于1时为不准确。

2 结果与分析

2.1 小麦赤霉病病穗率监测预警效果

2019年3月25日，监测预警系统首次预测赤霉病病穗率为62.97%，3月29日修正的预测病穗率为100%，田间实际调查病穗率为97.84%;2020年3月23日，监测预警系统首次预测赤霉病病穗率为57.27%，3月31日修正的预测病穗率为100%，田间实际调查病穗率为96.23%。根据国家标准GB/T15796-2011将实际调查病穗率进行流行等级划分，两年间预测等级和实际流行等级均为5级，根据肖悦岩[28]的预测预报准确度评价方法两年预测的准确度均为100%。

2.2 药剂防治效果

根据小麦赤霉病自动监测预警系统的预测结果和赤霉病防治技术规范NY/T 1608[29]规定的病穗率防治指标进行防治试验。2020年3月23日，赤霉病自动监测预警系统预测病穗率为57.27%，已超过病穗率防治指标5%，分别于4月3日和4月10日喷施48%氰烯·戊唑醇悬浮剂和20%氟唑菌酰羟胺悬浮剂，在小麦蜡熟期调查赤霉病病穗率并计算防治效果。结果表明，8种药剂用量组合防治后小麦的发病率均明显低于对照组发病率（表2），A1和A2处理防治后病穗率均为0，防效为100%;A3防治后病穗率为2.10%，防效为97.82%;A4防治后病穗率为4.50%，防效为95.32%。针对当前农药使用管理粗放、用药量大、针对性不强及环境污染严重等问题，基于有害生物防治指标与化学农药限量标准，在综合考虑生态及经济效益的情况下， A4用药浓度低且可将病穗率控制在防治指标内，因此，筛选出最优药剂用量为在小麦扬花初期及1周后每667 m2分别使用48%氰烯·戊唑醇悬浮剂40 mL和20%氟唑菌酰羟胺悬浮剂40 mL。

3 讨论

在2019年小麦赤霉病自动监测预警系统的试验示范中，该系统能够在最佳防治时期前15 d内预测出小麦蜡熟期赤霉病的病穗率，预测准确度达100%。因此，2020年我们基于赤霉病监测预警结果开展了田间药剂防治试验。结果表明，两年间小麦赤霉病田间实际病穗率分别为97.84%和96.23%，自动监测预警系统最终预测值均为100%，预测值和实际值均为5级，根据肖悦岩[28]的预测预报准确度评价方法检验预测的准确度均为100%;基于该监测预警系统预测结果开展药剂防效试验确定的最优药剂用量为在小麦扬花初期及1周后每667 m2分别使用48%氰烯·戊唑醇悬浮剂40 mL和20%氟唑菌酰羟胺悬浮剂40 mL。

小麦赤霉病的防控主要依靠化学药剂，为了减轻病害带来的损失，化学农药的使用剂量和施药次数逐渐增加，同时带来了抗药性的问题。而小麦赤霉病监测预警系统可以对病害进行及时准确的预测，可以有效地指导防治，在一定程度上降低盲目用药的行为，减少了农药的用量。本研究所用的小麦赤霉病自动监测预报器是课题组基于小麦玉米轮作区赤霉病发生情况研发的，已在我国小麦玉米轮作区大面积推广应用。2016年，陕西省植物保护工作总站对陕西关中地区该系统的预报准确性进行了评价，预测准确率为94.4%[18];2017年，陕西省渭南市华州区植保站及安徽省淮南市凤台县植保站应用评价准确率分别为96%[30]和100%[31];2018年，陕西省商洛市洛南县植保站和西安市植保站分別对预报的准确性进行了评价，准确率分别为80%[32]和100%[33];2019年，河南省平舆县对该系统进行验证，表明准确度平均为90.95%，且根据系统预测的防治效果达到85%以上[34]。2019年对安装在4个省份的预报器预测准确性进行评价，综合准确率为83.3%[35]。本研究也通过对安装在安徽贵池区两年的赤霉病监测预警系统进行了评价，对病害预测的准确率为100%，可以有效地指导病害的防控工作。由此可见，该系统能及时准确地预测出赤霉病的病穗率，同时能够指导病害防治工作，有效降低农药的使用量，具有良好的应用前景。

参考文献

[1] 商鸿生， 王树权， 陆和平. 陕西关中小麦赤霉病发生规律的研究[J]. 西北农林科技大学学报（自然科学版）， 1980， 8（3）： 2736.

[2] XU Xiangming， NICHOLSON P. Community ecology of fungal pathogens causing wheat head blight [J]. Annual Review of Phytopathology， 2009， 47（1）： 83103.

[3] 胡小平. 小麦赤霉病[M]. 杨凌： 西北农林科技大学出版社， 2017.

[4] 张立娇， 张卫霞. 小麦赤霉病发生概况及绿色防控技术[J]. 河北农业， 2019（2）： 3536.

[5] 管章玲， 辛海峰， 李建宏， 等. 小麦赤霉病拮抗菌的筛选及应用[J]. 江苏农业学报， 2012， 28（2）： 309313.

[6] XU Xiangming. Effects of environmental conditions on the development of Fusarium ear blight [J]. European Journal of Plant Pathology， 2003， 109（7）： 683689.

[7] 陆彦， 王科峰， 殷茵. 小麦赤霉病田间病情指数、病粒率及DON毒素含量之间的关系初探[J]. 农药科学与管理， 2017， 38（7）： 6266.

[8] 张洁， 伊艳杰， 王金水， 等. 小麦赤霉病的防治技术研究进展[J]. 中国植保导刊， 2014， 34（1）： 2428.

[9] SHI Shandang， ZHAO Jingchen， PU Lefan， et al. Identification of new sources of resistance to crown rot and Fusarium head blight in wheat [J]. Plant Disease， 2020， 104（7）： 19791985.

[10]纪莉景， 栗秋生， 王连生. 戊唑醇防治小麦赤霉病施药时期及安全性评价[J]. 植物保护， 2017， 43（3）： 203206.

[11]MOSCHINI R C， FORTUGNO C. Predicting wheat head blight incidence using models based on meteorological factors in Pergamino， Argentina [J]. European Journal of Plant Pathology， 1996， 102 （3）： 211218.

[12]DE WOLF E D， MADDEN L V， LIPPS P E. Risk assessment models for wheat Fusarium head blight epidemics based on within-season weather data [J]. Phytopathology， 2003， 93（4）： 428435.

[13]赵圣菊， 姚彩文. 我国小麦赤霉病地域分布的气候分布[J]. 中国农业科学， 1991， 24（1）： 6066.

[14]黄春艳， 朱传楹， 张增敏， 等. 小麦赤霉病流行趋势预测及产量损失研究[J]. 植保技术与推广， 1999（2）： 89.

[15]贾金明. 黄河中下游小麦赤霉病气象指数的建立与应用[J]. 气象， 2002， 28（3）： 5154.

[16]张文军. 小麦赤霉病流行模拟与药剂防治决策系统研究[D]. 杨凌： 西北农林科技大学， 1993.

[17]张平平. 关中地区小麦赤霉病预测系统[D]. 杨凌： 西北农林科技大学， 2015.

[18]袁冬贞， 崔章静， 杨桦， 等. 基于物联网的小麦赤霉病自动监测预警系统应用效果[J]. 中国植保导刊， 2017， 37（1）： 4651.

[19]韩青梅， 康振生， 段双科. 戊唑醇与叶菌唑对小麦赤霉病的防治效果[J]. 植物保护学报， 2003， 30（4）： 439440.

[20]韩青梅， 康振生， 段双科. 戊唑醇与羟菌唑对小麦赤霉病的防治效果及对小麦产量的影响[J]. 西北农林科技大学学报（自然科学版）， 2005， 33（7）： 4044.

[21]刁亚梅， 周明国， 王建新， 等. 48%氰烯菌酯·戊唑醇悬浮剂防治小麦赤霉病的开发[J]. 农药， 2012， 51（5）： 375376.

[22]SIRANIDOU E， BUCHENAUER H. Chemical control of Fusarium head blight on wheat[J]. Journal of Northwest Sci-Tech University of Agriculture and Forestry， 2005， 108（3）： 231243.

[23]MATTHIES A， BUCHENAUER H. Effect of tebuconazole （Folicur） and prochloraz （Sportak） treatments on Fusarium head scab development， yield and deoxynivalenol （DON） content in grains of wheat following artificial inoculation with Fusarium culmorum

[J]. Ztschrift Für Pflanzenkrankhten und Pflanzenschutz， 2000， 107（1）： 3352.

[24]JONES R K. Assessments of Fusarium head blight of wheat and barley in response to fungicide treatment [J]. Plant Disease， 2000， 84（9）： 10211030.

[25]柏亚罗， 顾林玲. 2017年全球登记或上市的农药新产品[J]. 现代农药， 2018（1）： 815.

[26]向礼波， 杨立军， 薛敏峰， 等. 禾谷镰孢菌对氟唑菌酰羟胺敏感性基线的建立及药剂田间防效[J]. 农药学学报， 2018，20（4）： 445451.

[27]中华人民共和国农业部. 小麦赤霉病测报技术规范： GB/T 15796-2011[S]. 北京： 中国标准出版社， 2011.

[28]肖悦岩. 预测预报准确度评价方法的研究[J]. 植保技术与推广， 1997， 17（4）： 36.

[29]中华人民共和国农业部. 小麦赤霉病防治技术规范： NY/T 1608[S]. 北京： 中国农业出版社， 2008.

[30]郭蕾. 渭南市华州区小麦赤霉病远程实时监测预警系统试验[J]. 农业科技通讯， 2017（10）： 8789.

[31]孙友武， 蔡广成， 夏风， 等. 小麦赤霉病自動监测预警系统的应用效果[J]. 安徽农业科学， 2018， 46（16）： 143144.

[32]杨慧霞， 梁晓青， 陈恩霞， 等. 洛南县小麦赤霉病远程实时监测预警系统试验研究[J]. 基层农技推广， 2018， 6（12）： 3335.

[33]杨洁， 徐进， 张小飞， 等. 西安地区小麦赤霉病自动监测预警系统应用效果[J]. 中国植保导刊， 2019， 39（2）： 5052.

[34]冯贺奎， 王付群， 刘广峰， 等. 淮河平原麦区小麦赤霉病自动监测预警系统应用效果[J]. 中国植保导刊， 2019， 39（5）： 4245.

[35]宋瑞， 王嘉荟， 袁冬贞， 等. 小麦赤霉病自动监测预警系统应用效果评价[J]. 植物保护， 2020， 46（3）： 215219.

（责任编辑：田 喆）