黄河流域棉花落叶型黄萎病发生消长与气象因子的关系

2013-09-15孙旭霞王娇娟黄雪民吉贞芳

山西农业科学 2013年2期

孙旭霞，王娇娟，黄雪民，蔡岳，吉贞芳

（山西省农业科学院棉花研究所，山西运城044000）

棉花黄萎病在田间的发生，其致病因素很多，除了与病原菌的种、生理小种或生理型的不同致病力以及病原菌在土壤中的数量、耕作栽培、棉田线虫等因素有关外，其为害程度常常取决于气象因子。姚耀文等[1-5]先后对长江流域、马存等[6-9]对河南、河北省黄萎病发生消长与气象因子关系进行了研究。

为进一步摸清晋南棉区黄萎病发生消长与主要气象因子的关系，本研究于2001—2005年开展了此项工作，该项研究对我国黄河流域棉区落叶型黄萎病发生的预测、预报均具有重要的指导意义。

1 材料和方法

供试地点设在山西省农业科学院棉花研究所发病均匀的试验田，面积为666.7 m2。2001—2005年每年的6月5日至8月30日（9月份棉花已吐絮，不再观察）在同一块棉田、同一方位对同一品种（感病品种晋棉13号）进行调查。浇水、施肥、治虫等管理均一致。随机选取2行，每行50株，插牌进行标记。每5 d调查一次，为一个统计单位，计算平均值，该病害分级和统计方法均按全国统一标准进行。根据运城市气象台提供的气象资料对气温、相对湿度、降雨量、雨日与棉花黄萎病病情指数之间的相关关系进行分析研究。

2 结果与分析

2.1 2001—2005年棉花黄萎病发病特点

通过5 a的定点、定株系统观察，晋南棉区每年黄萎病的发生均与当年6，7，8月的气温、相对湿度、雨量、雨日有关。

从表1可以看出，2001年6月10日黄萎病病情指数为3.4；随后病情指数直线上升，到8月15日达到发病高峰期，病指为46.0；直至8月20日以后黄萎病的病情指数才稍有下降。与2002—2005年同期相比，2001年是发病最轻的一年（图 1、表1）。

2002年黄萎病发生比较晚，比2001年晚发病10 d。6月发病比较缓慢，到6月20日病情指数只有1.4。7—8月发病逐渐加重，病情指数直线上升，到8月5日进入感病阶段，病指为37.9；8月30日达到发病高峰期，病情指数为64.8。2002年是这5 a中发病高峰来得最晚的一年，也是这5 a中发病较轻的一年。

2003年黄萎病发生比较早，为害比较严重。6月病情指数直线上升，6月10日病指为3.9；到7月5日上升到40.6；8月10日为全年的发病高峰期，病情指数为63.8；之后稍有下降，但一直到8月30日病情指数仍在45.0～55.9之间，2003年是这5 a中发病最严重的一年。

2004年与2002年黄萎病的发生情况基本相似，也是初发病较迟，6月15日病情指数只有1.4，整个6月发病迟缓，到7月病情指数才慢慢上升，8月病害发展逐渐加快，直到8月30日才达到发病高峰期，病情指数为68.2，2004年是这5 a中发病和为害较轻的一年。

2005年黄萎病发病较迟，直到6月20日病情指数只有1.1，6月是这5 a中发病最轻的一个月；但到了7—8月病情发展较快，8月5日为全年的发病高峰期，病情指数为58.3；从7月15日至8月30日病情指数一直在47.6～53.5之间，因此，2005年的7，8月又是黄萎病发生和为害较重的2个月，仅次于2003年。

2.2 棉花黄萎病与气象因子关系分析

2.2.1 气温与黄萎病的关系据植物生态病理学记载[7]，棉花黄萎病发生的最适宜气温为25～28℃，低于25℃或高于28℃时发病缓慢。晋南处于黄河流域黄土高原亚区[10]，从运城气象台6—8月的气温观察来看，2001—2005年5 a中的这3个月月平均气温分别为26.7，27.4，25.4℃，均适宜黄萎病的发生和为害。个别年份虽然7，8月气温偏高，但每年的这个阶段总会降雨，雨降多了，气温自然也就不高了，反而有利于黄萎病的发生和发展。因此，气温不是黄河流域晋南棉区影响黄萎病发生消长的主要因素。

从相关系数的统计[11]结果（表2）可以看出，2001—2005年棉花黄萎病的病情消长与气温的变化关系不密切，由此说明，处在黄河流域的晋南6，7，8月的气温对黄萎病的发生消长影响不大，这与长江下游棉区棉花黄萎病病情消长和气温变化关系密切是截然不同的。

2.2.2 大气相对湿度与黄萎病的关系从2001—2005年的大气相对湿度来看，6，7，8月的相对湿度与棉花黄萎病的病情指数之间的相关关系很密切。2001，2003年相对湿度与病情指数之间均呈极显著正相关，2002，2004，2005年相对湿度与病情指数之间均呈显著正相关。说明相对湿度越大，黄萎病情指数越高。如2003年的6，7，8月相对湿度分别为58%，72.7%，80.5%，均比2001，2002，2004，2005年同期的月平均相对湿度高，因此，2003年发病比其他年份严重。

2.2.3 降雨量、雨日与黄萎病的关系 2001—2005年降雨量、雨日与黄萎病的病情指数之间的相关性均不密切（表2），这与气温和黄萎病病情指数的关系相似，降雨量、雨日与黄萎病病情指数之间的相关性均不显著。

05 2 3 1 0 1 1 5 1 0 1 1 2 2 3 0 4 1 2 2004 4 2 1 1 0 2 1 1 2 2 1 4 1 1 2 2 2 3/d 20日03 2 1 0 1 3 3 4 3 5 1 0 2 3 3 5 0 1 6雨20 2002 0 2 1 1 3 3 0 0 0 2 3 1 1 1 3 4 3 1 01 0 4 2 1 2 2 1 1 1 1 2 3 0 3 2 3 0 4 202005.6 4.8 0 0 14 14.3.718.4 0 0 0.6 1 10 12.2 3.3 0.7 0 49.4 4.1.110 04 m 2022.4 4.8 0 0.6 0 38.4 2.3/m量雨20 03 8.6 0 0 0.1 28.9 7.4 7.9 31.0 7.1 4.1 4.7 12.7 5.5 0.5 12.3 60.7 19.6 0 4.9 28.5 12.7 10.0 5.1 6.9 27.1 0 0.4 16.499.1降2002 0 25.9 3.3 1.5.118.6 0 0 0 0 63 12.8.042.6 1.5 1.2 0.8 14.5 0 13查2001 0 4.2 10.7 2.5 1.2 10.4 1.9 0.2 11.4 10.8 5.4 50.7 0 16.0 24.8 13.8 0 9.2调子因052046.8 66.6 37.0 44.4 46.4 67.4 79.2 69.6 50.4 60.4 65.0 68.5 63.6 65.8 57.2 81.4 74.0 70.8象气和指病病萎黄花棉年5002—1002南晋1表/%2004度湿对2003相022001202005/℃2004温气均2003 6 5.870.838.4.436.72519.722.6 6 2.049.457.4.056.92322.226.4 5 3.835.639.8.063.72824.325.4 5 3.246.849.4.456.22925.428.8 4 3.872.075.0.650.93029.726.3 5 8.473.469.0.062.82630.024.9 6 2.878.062.0.650.02427.823.4 5 6.861.052.2.654.32528.026.4 7 0.283.847.4.464.93025.621.6 8 1.681.052.2.648.42924.825.0 6 0.667.272.0.669.42829.929.0 8 1.566.373.8.676.22825.431.5 7 1.882.459.4.265.02826.624.8 6 4.279.466.2.265.52729.127.0 7 6.685.462.0.859.63124.621.1 6 9.271.876.2.676.61924.224.1 7 0.673.276.0.064.52023.427.3 7 8.889.260.8.063.92322.220.5平02200120 3 0.4.227 2 7.0.326 2 8.4.225 3 0.1.627 2 4.4.228 2 6.2.928 2 8.7.029 3 0.8.631 3 3.4.728 3 0.2.325 2 5.5.728 2 5.8.525 3 2.0.328 2 5.2.927 2 5.2.526 2 2.9.424 2 6.7.726 2 8.7.623 05 0 0 0 1.1 1.7 2.3 7.4 2004 0 0 1.4 2.3 5.0 7.5 8.1 20.12514.3.13915.9.85417.5.95015.6.35320.0.35831.9.15743.1.45254.2.64765.0.04967.5.55368.2数指情病2003 0 3.9 4.4 4.4 14.4 10.6 40.6 48.6 56.6 56.6 52.0 56.6 57.7 63.8 54.4 45.0 55.0 55.9 2002 0 0 0 1.4 5.6 12.5 16.4 18.5 17.1 17.6 18.1 29.6 37.9 43.1 44.9 47.2 63.9 64.8-日/）2001 0 3.4 8.5 505期日月06-0 06-1 06-1（1 1.9006-2 1 5.9506-2 1 7.6006-3 1 8.7507-0 1 8.8007-1 2 0.5507-1 2 7.8007-2 2 8.4507-2 3 1.2007-3 3 0.1508-0 3 1.8008-1 4 6.0508-1 4 2.6008-2 3 9.4508-2 3 4.6008-3

表2 主要气象因子（x）与黄萎病病情指数（y）相关分析

2.2.4 各气象因子对黄萎病的综合影响从5 a的6，7，8月的气象因子和黄萎病的病情指数综合统计来看，大气相对湿度与黄萎病的病情指数之间的相关性很密切，而且呈极显著正相关；气温与黄萎病病情指数之间没有相关性，关系不密切；降雨量、雨日与黄萎病病情指数之间的相关性比较低。黄萎病的病情指数与气象因素中的气温、相对湿度、降雨量、雨日之间的相关关系显著性测定的 t值分别为 -1.25，6.45，1.62，1.73，其中，相对湿度与黄萎病病指之间呈极显著正相关，这与豫北棉区相对湿度与黄萎病病指呈显著正相关的结论是一致的[6]。气温、降雨量和雨日的机率P值均大于0.05，其相关性较低。但降雨量和雨日的t值比较接近显著，这说明只要每年的6，7，8月特别是7，8月，大气相对湿度越高，黄萎病的发生就越重，病情指数也就越高，如2003年这3个月的月平均相对湿度比2001，2002，2004，2005年同期均高，因此，该年发病最严重。但是，大气相对湿度、气温均与雨日和降雨量密切相关，如果雨日多、降雨量大，那么气温也就降低了，大气相对湿度也加大了，黄萎病的发生和为害必然就加重了。

2.3 棉花黄萎病的发生消长与主要气象因子的相关关系分析

利用回归方程式，可以绘一条直线表示5 a综合平均气象因子中的气温、相对湿度、降雨量、雨日与黄萎病的病情指数之间的相关密切程度（图2）。图2-A是根据气温（x）每5 d的平均数据来预测黄萎病的病情指数（y变数的理论值），横坐标表示5 d气温的平均值，纵坐标表示黄萎病的病情指数。从图上均能明显地显示出星点在直线四周散布的状况，如果星点靠近直线，说明2个变数关系密切；若星点散布距离直线较远，则2个变数相关不密切。图2-B中星点散布靠近直线，说明大气相对湿度与病情指数之间的相关很密切，其余2个图的星点散布距离直线较远，说明2个变数之间相关均不密切。

3 小结

3.1 根据大气相对湿度和雨日来预测黄萎病发生消长情况

将5 a的主要气象因子合并统计分析，结果表明，只要每年的6，7，8月月平均气温在24～26℃之间，雨日在12 d以上，降雨量在100 mm以上，大气相对湿度在70%～80%之间，均最适宜发病。黄萎病病情指数的增加与相对湿度的相关性很密切，与雨日和降雨量相关性比较低，与气温相关性最低。从偏相关角度来看，大气相对湿度与雨日、降雨量、温度之间的相关系数分别为 0.617 6，0.570 4，－0.298 9，当自由度为 16时，r0.01＝0.590，r0.05＝0.468，对比之下，相对湿度与雨日偏相关性极强，与降雨量的偏相关性也强，与温度之间的偏相关性较差[12]。通过对多因子和偏相关系数的筛选，得出平均5 d内病指增加（y）与相对湿度（x1）和雨日（x2）的二元回归方程式：y＝1.981 7x1＋12.230 5x2－120.54。可以根据近期的大气相对湿度和雨日来预测当前黄萎病发生消长变化程度。

3.2 影响黄萎病发生消长的其他因素，有的也是与主要气象因子有关

黄萎病病菌在土壤中的存活对于含菌量的积累也与气象因子有关。黄萎病病菌之所以能在土壤中积累，其主要原因是连年种植带病棉籽[13]，使病组织进入棉田，在主要气象条件和土壤环境适宜的情况下，微菌核才能在枯死的病菌组织中形成并在土壤中定殖积累。据前苏联1980年研究报道，1株病棉秆上曾查出微菌核100万个以上。陕西省农业科学院植物保护研究所20世纪80年代初检测，6月微菌核每克土中有705个。中国农业科学院植物保护研究所的研究明确了我国北方棉区微菌核数量高于南方。但在北方干旱少雨的地区，病残体很快干枯，微菌核不能形成，只有在降雨或有灌溉的条件下，菌丝才能存活并产生大量的微菌核。如美国Deray通过7 a的调查研究曾提出 y＝1.865＋2.715x－0.020 4x2（r＝0.95）的回归预测方程式，即知道5月棉田土壤中的微菌核数（x），便可推测出9月的黄萎病病株率（y）[14]。山西南部属于黄河流域的黄土高原亚区，也是老棉区，病菌在土壤中积累的也很多，但该地区十年九旱，如果不了解近一段时间内的大气相对湿度和雨日以及土壤环境条件，单凭微菌核数的数量来预报病情是不可靠的，必须将二者结合起来才是最佳的预测方案。

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