花生褐斑病表观侵染速率、空中分生孢子密度与气象因素的相关性分析

为明确花生褐斑病表观侵染速率、空中分生孢子密度与气象因素之间的相关性,采用田间小区试验系统调查了花生褐斑病流行动态,并定期捕捉了空中分生孢子,结合田间环境监测分析不同变量之间的相关性。结果表明,花生褐斑病的季节流行曲线为典型S形曲线,病害指数增长期为花生出苗至7月上旬,逻辑斯蒂增长期为7月上旬至9月中旬,衰退期为9月中旬至花生生育期结束。整个生长季花生褐斑病的表观侵染速率呈波浪式正态分布,其变化趋势可反映不同流行时期该病害病情变化快慢。花生褐斑病菌空中分生孢子密度与各供试花生品种的病害表观侵染速率之间呈显著正相关,说明通过空中分生孢子密度可准确判断花生褐斑病病情变化。花生褐斑病表观侵染速率和空中分生孢子密度与当日气象因素之间的相关性较差,仅空中分生孢子密度与当日降雨量呈显著负相关,相关系数为-0.454*,说明较强降雨对空中孢子飞散有明显的冲刷作用。花生褐斑病表观侵染速率、空中分生孢子密度分别与前7 d平均气温、平均相对湿度、平均叶面湿润时数、累计降雨量呈现显著或极显著正相关。可将这些相关性较高的气象因素作为预测模型关键的输入变量,为花生褐斑病的科学管理和防治决策提供理论依据。

烟草赤星病流行动态预测

2001～2002年对黑龙江省宾县和肇州县两个烟草赤星病田间观测点进行了系统调查,种植烤烟品种为NC89,共计获得了13组田间病害流行数据资料,利用多种增长模型对所得数据进行拟合检验,通过比较决定系数和剩余均方,认为Logistic模型能较好地拟合赤星病田间动态变化过程.分析赤星病发病因素,证明初始病情、日平均温度、日平均相对湿度、日降雨量及降雨日数是影响赤星病发生流行的重要因素,利用逐步回归分析建立了烟草赤星病田间增长速率的预测模型,并对田间病害流行动态进行了预测.

温室番茄灰霉病流行动态预测

2001～2003年对黑龙江省绥芬河市两个代表性温室的番茄灰霉病进行了系统调查,通过分析病叶率和严重度之间的关系建立了温室番茄灰霉病的I-S关系模型。利用多种数学模型拟合田间灰霉病增长变化趋势,通过比较绝定系数(R2)和剩余均方(RMS),证明Logistic模型能较好地拟合温室番茄灰霉病的田间动态变化过程。分析发病因素,指出初始病情(Xt1)、日平均温度(T)和日平均20～30℃的小时数是影响温室番茄灰霉表观侵染速率的最重要因素,利用这3个因素可以预测病害增长速率,结合田间流行趋势模型作者组建了温室番茄灰霉病预测预报的模拟模型。

山地气候对烟草赤星病的影响研究

2011年对贵州省5个典型山地气候区烟草赤星病进行了调查。调查烤烟品种为感病品种(云烟87),共获得5个区域田间病害发生情况数据资料。利用SPSS软件多种增长模型对所得数据进行曲线估计,通过Sig值、R2的比较,认为Logistic模型能较好地拟合赤星病田间动态变化过程。分析赤星病发病因素,证明初始病情、日平均温度、日平均相对湿度、风速及降雨量是影响赤星病发生的重要因素。利用逐步回归分析建立了烟草赤星病田间增长速率的预测模型。

重庆地区高粱炭疽病流行时间动态及其与气象因子的相关性

【目的】为明确重庆地区气象因子对高粱炭疽病的影响及其流行动态,2017—2018年对重庆地区高粱炭疽病的自然发生情况进行了系统调查与对比分析。【方法】采用相关性分析和逐步回归分析等方法,探究高粱炭疽病病情流行动态与气象因子的关系,并结合时间和病情指数构建病害发生预测模型。【结果】重庆地区2017—2018年高粱炭疽病病情指数(Y)与日均气温(X_1)和调查前7 d平均气温(X_^(5))均呈极显著正相关,与前7 d累积日照时数(X_^(8))呈显著正相关,与日均相对湿度(X_^(3))呈显著负相关,而与其他气象因子均不存在显著相关性;线性回归方程为:Y=-124.668+5.847X_^(5)。模型拟合情况显示,Logistic模型能够反映重庆地区高粱炭疽病的发生流行时间动态,其动态方程为:Y=1/[0.017+89.222exp(-0.139t)],决定系数R^(2)=0.991。推导出重庆地区高粱炭疽病流行阶段分别为:高粱炭疽病的指数增长期为每年的6月初至6月中旬;逻辑斯蒂增长期为6月中旬至7月中旬;7月下旬为病害衰退期。高粱炭疽病表观侵染速率与日均气温、前7 d平均气温以及前7 d累积日照时数呈显著负相关,与前7 d累计降雨量呈显著正相关。【结论】结合相关性较高的气象因子和病程流行阶段进行病害的发生预测,对重庆地区高粱炭疽病的科学防治具有重要参考价值。

沈阳地区葡萄霜霉病流行时间动态及其气象影响因子分析

通过2012—2014年田间小区试验,对沈阳地区葡萄霜霉病自然发病情况进行了系统调查和对比分析,并对影响葡萄霜霉病流行动态的气象因素进行了相关性分析。结果表明,沈阳地区葡萄霜霉病的季节流行曲线是典型的单峰S形曲线。应用SPSS19.0软件分析,明确了Logistic模型能够反映沈阳地区葡萄霜霉病流行时间动态情况。同时,推导了病害流行阶段:指数增长期为7月上旬至7月下旬,该时期为最佳药剂防治时期;逻辑斯蒂增长期为7月下旬至8月下旬;衰退期为8月下旬至葡萄生育末期。不同生长季病害发生日期、流行阶段天数和最大病情指数虽各不相同,但与Logistic模型推导趋势基本一致。各个流行阶段病害的表观侵染速率表现为:始发期>盛发期>衰退期。始发期和盛发期的是决定整个生长季葡萄霜霉病流行程度的关键时期。气象因素对葡萄霜霉病的流行有明显影响,其中表观侵染速率与7 d平均相对湿度、7 d累计降雨量和7 d叶面湿润时数成显著正相关,而与7 d平均气温呈显著负相关,以上4个气象因素是影响沈阳地区葡萄霜霉病流行的主导因子。