不同耕作方式下气候条件对小麦条锈病的影响——基于面板数据极大似然分位回归模型的分析

刘 诚，孙志鹏，季振义，王 刚

（四川农业大学商学院，四川都江堰 611830）

小麦条锈病的发病率与气候条件有着密不可分的重要关系，年际气候变化是影响小麦条锈病发病的主要原因[1]。自20世纪90年代以来，由于全球变暖和小麦耕作方式的变化，成都平原小麦条锈病有多次重大发生，对小麦产量造成重大影响。

国内外学者已运用多种模型方法研究了小麦条锈病发病率与气候条件及耕作方式之间的影响关系。肖志强等[2]研究了气候变暖对小麦条锈病流行情况的影响。张旭东等[3]利用积分回归法分析了气象因素对条锈病发病程度的影响。刘伟昌等[4]利用小波分析普查关键降水因子，并建立了条锈病发生面积与关键降水单元的多元回归模型。王金来[5]也总结了气象因素对小麦条锈病重发原因和发生特点所起的作用。

本文利用2007—2016年成都平原小麦条锈病在3种耕作方式下发病率及相关气象因素的面板数据，采用较新的极大似然分位回归方法[6-11]，分析在不同耕作方式下小麦生育期气候因素对条锈病发病的影响关系，为条锈病防控及小麦增产提供科学依据。

1 材料和方法

1.1 数据来源

2007—2016年成都平原小麦条锈病发病程度资料由成都市植保植检站提供；地面气象资料在成都市统计年鉴上获取，包括2007—2016年每年10月至次年4月的日平均气温、日照时数、雨日数、雾日数、降雨量、平均风速和平均湿度等。

选择3种具有代表性的周年耕作方式，分别是周年旋耕无秸秆还田（CK）、麦免稻旋（WZRR）和麦稻双免（WZRZ），3种耕作方式下条锈病发病率具体见表1。在整个生育进程中，根据条锈病的发病情况，分位3个阶段，分别是幼苗期（10—11月，病菌侵染期）、分蘖拔节期（12—1月，病菌繁殖期）和孕穗抽穗期（2—4月，条锈病流行期）。生育期的气候条件见表2。

表1 3种耕作方式下小麦条锈病的发病率Table 1 Morbidity of wheat stripe rust under three tillage methods %

表2 生育期的气象条件Table 2 Climatic conditions in growth stage

1.2 研究方法

1.2.1 面板数据固定效应模型

面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据，面板数据固定效应模型[9]为：

其中，yit表示第i个截面第t个时期因变量的观测值；αi表示不依赖于其他变量的截距项；xit为解释变量观测值；θ为回归系数；eit为随机误差。

1.2.2 分位回归模型

分位回归能全面刻画条件随机变量的各分位点随解释变量的变化情况，是对均值回归的延伸[8]。设随机变量的累计分布函数为F（y），则它的τ阶条件分位数为

设分位回归模型为yi=xiTθ（τ）+ei，根据（2）式，回归系数的解为：

其中，ρτ（·）=τ·I[0，∞)（·）-（1-τ）·I(-∞，0)（·），I（·）为示性函数。

1.2.3 面板数据分位回归模型

面板数据分位回归[9]具有面板数据模型和分位回归模型的共同优势，它能分析针对不同分位点τ的条件分布下变量的关系，并且不受个体差异的影响。面板分位回归的一般表达式为：

当取不同分位点τ时，回归系数的求解如（5）式所示，其中权重控制分位数ωk对参数αi的估计值的影响为L1惩罚函数，它比传统的L2高斯惩罚函数更具统计和计算的优势。

1.2.4 模型参数的极大似然估计

参数估计的好坏直接决定模型的精确性。为了适应数据内部的相关性并获得更精确的估计，本文利用平滑经验似然估计[12]计算参数，θ（τ）计算表达式为：

2 结果与分析

2.1 小麦条锈病与气象条件的简单相关分析

选取小麦在幼苗期、分蘖拔节期和孕穗抽穗期的日平均气温DMT、日照时数SD、降雨量RF等7个气候因素，通过分析各气候因素与小麦条锈病发病率之间的相关性（见表3），选取适宜的气候因素，为建立合理的分位回归模型提供依据。从表3中可以看出，在小麦发育期内，日平均气温DMT和平均湿度MH通过了0.01的显著性检验，表明这两个气候因素对小麦条锈病发病率具有非常明显正面效应。雾日数FD、雨日数RD和降雨量RF通过了0.05的显著性检验，也表明它们对小麦条锈病发病率具有明显正面效应，分析过程中也发现，这3个气象因素的显著性主要体现为平均湿度。日照时数SD和平均风速MWS在幼苗期通过了0.1的显著性检验，说明这两个因素对小麦条锈病发病率具有一定的抑制作用。根据以上分析，本文选取3个生育期的日平均气温DMT和平均湿度MH作为主要气候因子。

2.2 耕作方式对小麦条锈病的影响分析

由于耕作方式种类较少，本文采用固定效应模型和方差分析进行分析。基于2.1的分析结果，选取整个生育期内日平均气温DMT和平均湿度MH作为气候因素，通过固定效应模型和F检验分析小麦条锈病发病率在不同耕作方式下的差异性结果（见表4）。固定效应结果表明，麦免稻旋WZRR和麦稻双免WZRZ对条锈病发病率影响基本一致（通过0.01的显著性检验），周年旋耕无秸秆还田CK模式下小麦条锈病发病率略低于其他两种（通过0.05的显著性检验）。F检验结果也表明，在0.01显著性水平下3种耕作方式无显著差异，在0.05显著性水平下3种耕作方式有显著差异。

表3 影响条锈病发病率主要气象条件的相关性分析Table 3 Correlation analysis of major climatic conditions affecting incidence of stripe rust

表4 不同耕作方式影响条锈病发病率的差异性Table 4 Difference of incidence of stripe rust in different tillage methods

2.3 不同生育阶段气象条件对小麦条锈病的影响分析

利用上述气候条件，通过基于极大似然分位模型和面板数据固定效应模型分析气候条件与小麦条锈病之间的影响关系。从表5中看出，无论是各分位点分位回归估计还是面板数据固定效应估计，3个生育阶段的日平均温度DMT和平均湿度MH的参数估计均为正，且绝大部分通过1%的显著性检验，这表明在小麦的整个生育期内日平均温度DMT和平均湿度MH对条锈病的发病率具有非常显著的正面效应。

2.3.1 幼苗期气候条件对病菌孢子萌发的影响

在幼苗期，气温是小麦生长发育的一个重要影响因素，但也是病菌孢子萌发主要影响条件之一。当日平均温度DMT1处于7℃～11℃时，有利于小麦的生长发育[10]，但这也是孢子萌发最适宜的温度。由表5中分位回归分析可知，在幼苗期，日平均温度DMT1和平均湿度MH1在不同分位点显著性都达到1%。从低分位点到高分位点，日平均温度DMT1的估计系数总体呈下降趋势，且置信区间随分位点增大而变窄，说明在幼苗期日平均温度DMT1越高越容易促使病菌孢子的萌发（见图1a）。同时，平均湿度MH1的估计系数呈增长趋势，且置信区间逐渐变宽，说明湿度是导致孢子高萌发率最重要的因素（见图1b）。

2.3.2 分蘖拔节期气候条件对病菌孢子繁殖的影响

在小麦分蘖拔节期，是条锈病病菌孢子繁殖的主要阶段。当达到一定的气候条件时，可促使条锈病的扩散蔓延。从表5中可以看出，日平均温度DMT2的估计系数从低分位点到高分位点呈明显增大趋势，平均湿度MH2在高分位点（0.75～0.9）的估计系数明显大于低分位点（0.1～0.25）的估计系数。这表明对应不同的条锈病扩散程度，分蘖拔节期的平均气温DMT2和平均湿度MH2的正面影响程度是不同的（见图2）。也就是说，随着温度和湿度的不断增大，对条锈病扩散的促进作用将逐渐增强。对照成都平原小麦条锈病的重大发病年限，可以发现在分蘖拔节期日平均气温普遍高于6℃，有的年份甚至超过7℃；同时，在这些年份，降雨量较常年偏多30%～60%，雨日数偏多3～5 d，雾日数在20～35 d，部分地区出现超过50 d的有雾天气，为病菌孢子的繁殖提供了有利条件。

表5 各气候条件在不同生育期对条锈病发病率的影响系数Table 5 Effective coefficient of climatic conditions for incidence of stripe rust at different growth stages

图1 幼苗期气候条件对病菌孢子萌发率的影响Figure 1 Effects of climatic conditions at seedling stage on spore germination of pathogen

图2 分蘖拔节期气候条件对病菌孢子繁殖率的影响Figure 2 Effects of climatic conditions at tillering jointing on spore reproduction of pathogen

2.3.3 抽穗孕穗期气候条件对条锈病扩展的影响

在抽穗孕穗期，气温的影响是至关重要的。从表5中可以看出，日平均温度DMT3的估计系数随分位点增大而逐渐减小，置信区间逐渐变窄。一方面，在孕穗抽穗期，日平均温度DMT3越高，越有利于条锈病垂直扩展；另一方面，日平均温度DMT3也有利于小麦灌浆，但是在灌浆早期温度过高容易降低灌浆强度，在灌浆晚期温度过高容易使籽粒过早脱水，这些都将降低小麦的抗病能力（见图3a）。平均湿度MH3在低分位点（0.1～0.25）不显著，而在高分位点（0.75～0.9）非常显著，说明越是湿润的环境越有利于条锈病发病，若在此期间出现连续连绵阴雨天气，容易出现小麦条锈病的流行盛期，造成反复侵染（见图3b）。

2.3.4 不同生育阶段条锈病气候敏感性分析

从上面的分析可知，在小麦生育期内，日平均温度和平均湿度对条锈病均具有正面影响，但是在不同生育阶段，它们的影响程度是不相同的。本文分析了在幼苗期、分蘖拔节期和抽穗孕穗期条锈病对日平均温度和平均湿度的敏感性（见图4），从图4中可以看出，随着温度升高，在分蘖拔节期条锈病受温度的正面影响最大，抽穗孕穗期次之；随着湿度的不断增大，在分蘖拔节期条锈病受湿度的正面影响最大，幼苗期次之。

3 讨论与结论

图3 抽穗孕穗期气候条件对条锈病扩展的影响Figure 3 Effects of climatic conditions at heading booting stage on stripe rust expansion

图4 不同生育期条锈病气候敏感性Figure 4 Climatic sensitivity of stripe rust in different growth period

本文利用成都平原冬小麦在3种不同耕作方式下条锈病发病率的面板数据，结合近10年的气象数据，运用面板数据固定效应模型分析了不同耕作方式对条锈病的影响。结果显示3种耕作方式对条锈病的影响存在轻微差异，周年旋耕无秸秆还田对条锈病发病率的影响略低于麦免稻旋和麦稻双免，说明选择免耕方式播种能在一定程度上可以促进小麦对条锈病的发病与扩展。分析其原因，主要是由于免耕栽培造成苗间密度大，土壤通风差，降低麦苗抗病能力，促使条锈病侵染繁殖。同时运用基于面板数据极大似然分位回归模型分析了气象条件对小麦不同生育阶段条锈病扩散的影响关系，研究结果动态细致地表明，在幼苗期，日平均温度越高，雨日数、雾日数越多，越容易促使病菌孢子的萌发；在分蘖拔节期的平均气温和平均湿度的正面影响程度是不同的，随着温度和湿度的不断增大，对条锈病扩散的促进作用将逐渐增强；在孕穗抽穗期，平均气温越高，越有利于条锈病垂直扩展，越是湿润的环境越有利于条锈病发病，造成反复侵染。

面板数据极大似然分位回归分析在保证回归系数精确估计的前提下，能够对小麦条锈病发病率在不同分位点针对不同生育期与各气候因素之间的影响关系给出细致动态的合理分析，从而为人们进行科学的田间管理和人工干预提供理论依据。