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

王秋月，尹学伟，鲁远源，魏 灵，李清虎，张晓春

(重庆市农业科学院特色作物研究所，重庆 402160)

【研究意义】高粱炭疽病是由炭疽菌属亚线孢炭疽菌(ColletotrichumsublineolumP. Henn.，Kabat & Bubák)侵染所引起的高粱叶部重要病害[1-2]，广泛分布于我国高粱各个产区。高粱炭疽病菌具有较强致病性，主要为害高粱植株叶片，形成中央红褐色，边缘紫红色、橘黄色或褐色的椭圆形或圆形病斑，侵染后期在病斑上产生黑色分生孢子盘[1]。该病还能为害高粱植株茎秆、穗枝梗和籽粒，对高粱产量影响较大。感病品种在病害严重发生年份，籽粒和茎秆产量可减产55%～67%，其中籽粒减产高达36%，茎秆损失相对较低[3-5]。高粱炭疽菌的菌丝体或分生孢子能够在土壤表面或病株残体中存活长达18个月，并在下一年成为新的病原物侵染源[1, 6-8]；且由于其生理小种产生频繁，寄主范围广泛，使得该病害的防治存在较大困难[1]。目前，高粱炭疽病的防治方法以化学防治为主[1, 9]，由于杀菌剂的不合理使用，造成环境污染严重，高粱产量和品质降低，不利于高粱的健康优质生产。重庆、四川和贵州等西南地区是我国酿酒高粱优势生产区，高粱面积约占全国总面积的26%。在再生基因发掘利用的基础上，中国南方积温较高地区逐渐发展双季糯高粱形成一个高粱高效生产系统[10]。研究表明[6, 11]，高粱炭疽病在温暖潮湿的条件下更易发生。在热带地区，高温高湿有利于高粱炭疽菌的生长、繁殖体传播和产孢[12]。因此，西南地区高温、高湿的气候特点下，双季高粱种植模式的普及和传统生产中连作栽培方式导致的高粱连作障碍问题[13-14]，使得高粱炭疽病危害日益严重。制定病害预测预报方法和病害可持续控制策略的基础在于对病害流行的定量研究[15]。植物病害的发生、侵染过程与气象因子有着密切关系，其中温度、水分、日照和风最为重要[16]。相关领域的诸多前期研究表明[16-17]，农作物流行性病害的发生在很大程度上受到气象因子的影响。农业生产上，通过对相关气象因子的变化分析来指导作物病害的预测与防治至关重要。目前气象因子与作物病害发生的相关性研究已取得一定进展，但一方面不同作物的病害发生条件存在差异，且气象因子对病害的影响及其相互作用随着作物耕作栽培制度的改变而变化，其相关性研究更为必要；另一方面，各个地区的气候变化差异性较大，不同种植区域的气象因子具有较强的地域特点。重庆地区境内地形复杂，独特的山地丘陵地貌使得其气候具有纬向和经向过渡性的特征[18]，是我国受全球气候变化影响较为明显的地区之一[19]，局地气候特征十分显著。为了有效控制高粱炭疽病，制定科学防治策略，有必要开展病害发生流行因素研究。【前人研究进展】关于高粱炭疽病流行病学方面的研究，Ngugi等[20]利用非线性Logistic模型基于高粱炭疽病侵染估计发病率、绝对速率、侵染点、上渐近线、乳熟期病害严重程度和达到病害2%严重程度所需时间等因子，比较了种植日期和品种对高粱炭疽病发展的影响，但未涉及病害与气象因子关系的研究。高粱炭疽病的流行在很大程度上取决于寄主的易感性和当时的天气条件[21-22]。炭疽病作为一种多循环的流行病，常因高降雨、高湿度、温和温度和大量接种物的存在而流行[14]。相关研究表明[12,23-24]，在热带和半干旱地区，较高的温度、相对湿度和总的降雨量是高粱炭疽菌生长、繁殖体扩散和孢子产生的主导因素。从开花到籽粒发育阶段，高粱植株感染炭疽病的风险较大，且多云、温暖和潮湿的天气中，高粱炭疽病的严重感染和发展更易发生[1, 6]。【本研究切入点】近几年，我国各高粱产区炭疽病暴发流行严重[25]，而国内关于该病害的发生流行规律及其影响因素研究鲜有报道。重庆地区每年5—8月气温偏高、湿度大和降雨天气较多，很大程度上影响着高粱炭疽病的发生发展，亟需进行高粱炭疽病与气象因子的相关性研究。【拟解决的关键问题】通过对重庆地区高粱种植中炭疽病发生流行的监测和调查，分析明确高粱炭疽病的消长规律及其与环境气象因子的关系，有助于掌握最佳防治时间，为重庆地区高粱炭疽病的监测和防治策略提供理论依据，对农业生产上指导高粱炭疽病综合防控，提高高粱产量和品质具有重要意义。

1 材料与方法

1.1 材料

选取重庆地区主栽品种“晋渝糯3号”(由重庆市农业科学院特色作物研究所提供)作为供试品种。

1.2 方法

试验地位于重庆市农业科学院渝西作物试验站永川区五间基地，105°50′E，29°11′N，海拔299 m，气候类型属典型的亚热带季风性湿润气候，年均气温17.7 ℃，年均降雨量1015.0 mm，平均日照1218.7 h，全年无霜期317 d。土质为黏土，肥力均等，其基础理化性质为：有机质9.63 g/kg、碱解氮60.52 mg/kg、有效磷8.14 mg/kg、速效钾72.48 mg/kg，pH 5.40。

1.2.1 试验设计 试验地2015—2018年连续四年进行高粱-再生高粱连作种植，高粱炭疽病常年发生严重。2017—2018年对高粱炭疽病的发生情况进行监测。小区面积4.8 m×6.0 m，小区之间间隔50 cm，共12个小区。高粱播种时间为2017年3月13日和2018年3月16日，移栽时间为2017年4月15日和2018年4月20日，种植密度为10.5万株/hm2，行距50 cm，每穴2株。施肥量按照纯N 175.5 kg/hm2、P2O591.8 kg/hm2、K2O 206.6 kg/hm2进行，其中氮肥按基肥、拔节期追肥比例6∶4施入，其他肥料一次性施入。高粱分别于2017年7月30日、2018年7月30日收获。高粱栽培中全程未进行任何化学药剂防治。

1.2.2 高粱炭疽病病害田间调查 从高粱孕穗期开始观察并记录炭疽病的发生情况，每个小区采用五点取样法，每点挂牌固定调查5株，每隔7 d调查1次。初期炭疽病出现在植株的下部叶片，逐渐从下向上发展。将高粱分为上中下三个部分，按叶斑病分级标准记载病级严重度，三个部分的平均值用来代表每个植株炭疽病的严重程度。根据炭疽菌落的面积和分布，将炭疽病危害分为5个级别，分级标准参照Thakur等[6]的方法并略有改动：1级，叶片无明显症状产生，病情代表值0；2级，病斑面积占叶面积的1%～10%，病情代表值1；3级，病斑面积占叶面积的11%～25%，且无分生孢子盘产生，病情代表值2；4级，病斑面积占叶面积的26%～50%，产生分生孢子盘，病情代表值3；5级，病斑面积占叶面积的50%以上，产生分生孢子盘，病情代表值4。同时，计算发病率、病情指数和表观侵染速率[16]。

发病率(%)=(发病植株数/调查总株数)×100

病情指数=100×Σ(各级病叶数×相对级代表值)/(调查总叶数×最高级代表值)

1.2.3 气象数据与模型构建 本试验所有气象数据由重庆市永川区五间镇气象服务系统获取，主要包括平均气温、降雨量、相对湿度和日照时数等。将采集的数据进行日平均处理，得到日均气温(X1)和日均相对湿度(X3)；日降雨量(X2)和日累积日照时数(X4)由当日24 h内的降雨量和日照时数进行累计得到。高粱炭疽病病情的扩展是一个阶段性的发展过程，将2次病情调查期间间隔时间作为一个单位，计算调查当日前7 d平均气温(X5)、前7 d累计降雨量(X6)、前7 d平均相对湿度(X7)和前7 d累积日照时数(X8)。利用IBM SPSS 19.0软件，以调查时间(t)和病情指数(Y)分别为自变量和因变量，选择Linear模型、Logarithmic模型、Inverse模型、Quadratic模型、Cubic模型、Compound模型、Power模型、S模型、Growth模型、Exponential模型和Logistic模型等11种数学常用模型，以决定系数(R2)、F值和采用最小显著性差异法(LSD)检验结果作为模型的取舍标准，筛选最佳模型，对重庆地区高粱炭疽病流行时间进行动态模拟。

1.3 数据分析

采用Excel 2003软件进行数据处理。通过IBM SPSS 19.0软件多因子逐步回归方法进行病情指数(Y)与日均气温(X1)、日降雨量(X2)、日均相对湿度(X3)、日累积日照时数(X4)、调查当日前7 d平均气温(X5)、前7 d累计降雨量(X6)、前7 d平均相对湿度(X7)和前7 d累积日照时数(X8)等八个气象因子的统计分析，并采用Pearson相关分析法进行气象因素与病情指数和表观侵染速率的相关性分析。

2 结果与分析

2.1 高粱炭疽病的季节流行曲线

2017—2018年连续两年对重庆地区高粱炭疽病的发生情况进行了系统调查与分析，从图1可知，重庆地区高粱炭疽病发生情况表现为典型的“S”型曲线，病害一般始见于6月上旬，从6月初(孕穗期)发病开始进入持续增长阶段，病斑从底部叶片逐渐向中部叶片扩展，6月下旬(抽穗期)到7月上旬(灌浆期)处于迅速增长阶段，该阶段是炭疽病发生高峰期，至7月中旬(乳熟初期)病害流行速度开始减慢，此时病斑扩展至中上部叶片，7月下旬(乳熟期)病情趋于稳定。高粱生长季末，病害处于衰退期，病情增长缓慢，病斑扩展停滞，炭疽病发展逐渐趋于稳定，底部叶片干枯死亡，炭疽病侵染以中部叶片为主，病情指数达到55.61～58.75。病株率的快速增长出现在6月中旬到7月初，7月初趋于稳定，7月中旬病株率达到100%。不同年份高粱炭疽病的发生时间和流行程度存在一定差异，2017年病情指数扩展和病株率扩展明显快于2018年，但2018年高粱生长季末最大病情指数大于2017年。

表1 2017—2018年重庆地区气象因子与高粱炭疽病病情指数的相关性分析

表2 高粱炭疽病发生流行与气象因子的逐步回归分析

2.2 病情指数与气象因子的相关性及回归分析

通过对2017—2018年高粱炭疽病发生病情指数与日均气温(X1)、日降雨量(X2)、日均相对湿度(X3)、日累积日照时数(X4)、前7 d平均气温(X5)、前7 d累计降雨量(X6)、前7 d平均相对湿度(X7)和前7 d累积日照时数(X8)进行相关性分析(表1)表明，高粱炭疽病的病情指数与日均气温和调查前7 d平均气温两个气象因子均呈极显著正相关，与前7 d累积日照时数呈显著正相关，与日均相对湿度呈显著负相关，而与其他气象因子均不存在显著相关性。以高粱炭疽病病情指数(Y)为因变量，用SPSS软件与气象因子进行逐步回归分析，得到线性回归方程为：Y= -124.668+5.847X5，R2=0.638(表2)。通过方程可知，前7 d平均气温(X5)与高粱炭疽病病情指数(Y)呈线性正相关，其余气象因子与病情指数(Y)均不存在线性相关。

2.3 高粱炭疽病流行时间动态模型的建立

以2017—2018年高粱炭疽病病情调查结果为整体，以病情指数为因变量，调查时间为自变量，应用SPSS回归分析中的曲线估计进行模型拟合，拟和模型结果见表3，其中Y为高粱炭疽病病情指数，t为自5月1日起的调查天数(t=1，2，3……)，F值和R2越大、P越小，表明模型拟合效果越好。结果发现Logistic模型和S模型能较好地模拟高粱炭疽病随时间的动态变化情况(表3)，F值较大、R2均大于0.970。其中，Logistic模型对2017—2018年高粱生长季炭疽病的时间动态变化拟合度最高，Y=1/[0.017+89.222exp(-0.139t)](R2=0.991，F=559.037，P=0.000)，且以病情指数实测数据来看，Logistic模型的R2最高，拟合度最好，说明Logistic模型是模拟重庆地区高粱炭疽病流行时间动态的最佳模型(表3、图2) 。

表3 2017—2018年重庆地区高粱炭疽病不同流行动态模型

表4 2017—2018年重庆地区高粱炭疽病发生流行时期推导

2.4 高粱炭疽病流行阶段推导

通过建立的高粱炭疽病病情指数随时间的动态流行最佳模型Logistic模型公式Y=1/[0.017+89.222exp(-0.139t)]，分别带入Y=0.05和0.95的值，并结合田间调查日期推导得到重庆地区高粱炭疽病的流行阶段。将高粱炭疽病病情指数流行发展分为不同时期，分别是高粱炭疽病指数增长期(0～0.05)为每年的6月初至6月中旬；逻辑斯蒂增长期(0.05～0.95)为6月中旬至7月中旬，持续时间为40 d；7月下旬至高粱生长季末为病害发生的衰退期(0.95～1.00)，病情指数最大达57.71。2017—2018年高粱生长季的炭疽病实际发病日期、流行阶段天数和病情指数最大值有所差异，但与Logistic模型推导的结果相比基本保持一致(表4)。

2.5 高粱炭疽病表观侵染速率

2.5.1 高粱炭疽病的表观侵染速率变化动态 从高粱整个生长季炭疽病的表观侵染速率分布(图3)可知，6月中旬，重庆地区高粱炭疽病表观侵染速率处于较大值，其中2017年6月17日达到最高点，r为0.191；6月中旬到7月中旬，病害表观侵染速率呈波浪式曲线增长，2018年7月4日，病害表观侵染速率达到最大，r为0.143，此时期重庆地区高粱炭疽病病害发生从指数增长期进入到逻辑斯蒂增长期，随后病害表观侵染速率逐渐减小；至7月下旬后病害表观侵染速率增长速度下降，病害进入衰退期。

2.5.2 高粱炭疽病表观侵染速率与气象因素的相关性 从表5可知，高粱炭疽病表观侵染速率与日均气温、前7 d平均气温、前7 d累积日照时数呈显著负相关，结合调查数据可知，调查当日平均气温和前7 d平均气温均大于28 ℃时，高粱炭疽病的侵染受到明显抑制作用，而前7 d累积日照时数与日均气温、前7 d平均气温呈显著正相关，由此表明，气温是影响高粱炭疽病侵染扩展的主要气象因子。病害表观侵染速率与前7 d累计降雨量呈显著正相关，说明当高粱生长期降雨量增加，将有利于高粱炭疽病的发生扩展。

3 讨 论

明确田间作物病害流行动态是病害预测以及制定防治措施的关键[16]。本研究从气温、降雨量、平均相对湿度和日照时数等4个气象因子对重庆地区高粱炭疽病病情指数的影响进行分析，结果表明高粱炭疽病病情指数与调查当日日均气温、前7 d平均气温均呈极显著正相关，与前7 d累积日照时数呈显著正相关，与日均相对湿度呈显著负相关。且逐步回归分析方程中，前7 d平均气温与病情指数呈线性相关，说明日均气温、日均相对湿度、调查日前7 d日平均气温、前7 d累积日照时数是影响病情指数变化的主要气象因子，其中气温是高粱炭疽病侵染发生的关键因子。随着温度升高、日照时数增大、日均相对湿度降低，病情指数逐渐升高，高粱炭疽病加重。这与Tarr[23]和Pastor-Corrales等[12, 24]的研究中较高的温度、相对湿度和总的降雨量有利于高粱炭疽病发生的结论有相似的地方。高粱炭疽菌菌丝体发育和孢子萌发的适宜温度分别为28 ℃、25～30 ℃[1]，2017—2018年，高粱孕穗期到乳熟初期(6月初至7月中旬)日平均温度在22～28 ℃，病原菌具有较好的定殖条件，此时是重庆地区高粱炭疽菌大面积侵染阶段。在本研究中，日均相对湿度与高粱炭疽病病情指数呈负相关，可能原因在于重庆地区2017—2018年6月上旬到7月上旬，期间日均相对湿度>80%，此阶段是高粱炭疽病持续增长到爆发的时期，而7月下旬病情指数发展达到最大值并趋于稳定，在此时期日均相对湿度<70%，导致了日均相对湿度与高粱炭疽病病情指数呈负相关的结果，这也说明了重庆地区特有的高湿度气候条件对高粱炭疽病的发展规律影响具有较高的研究价值。此外，Thakur等[6]也指出，在高湿度条件下，高粱叶片上炭疽病斑点数量增加，并合并覆盖更大的叶面积。因此，重庆地区在每年的6—7月气温升高、日照时数增加、湿度较大，有利于高粱炭疽病的发生和流行。

表5 高粱炭疽病的表观侵染速率与气象因子的相关性

通过田间病害调查结果拟合的数学模型能够表示病害的流行发展动态，对于病害的预测预报具有至关重要的参考价值。植物病害流行研究中，S形曲线能反映病害的侵染增长期缓慢过程、流行迅速增长期和死亡衰退平稳期，是相关数学模型建立的基础。Logistic模型是以拐点为中心的中心对称S形曲线。本研究中采用不同模型拟合结果表明，Logistic模型能够非常好的反映重庆地区高粱炭疽病病情指数随时间增长的动态情况，这一结论与多种植物病害的研究结果相一致[26-29]，证明Logistic模型在植物病害流行动态预测中具有广泛的适应性[29]。本研究通过模型推导，将重庆地区高粱炭疽病流行阶段划分为：高粱炭疽病指数增长期(0～0.05)为6月初至6月中旬；逻辑斯蒂增长期(0.05～0.95)为6月中旬至7月中旬；高粱炭疽病衰退期(0.95～1.00)为7月下旬至生长季末。此研究流行阶段与Ngugi等[20]研究中高粱炭疽病的流行始于高粱开花期，在高粱生长发育的灌浆期病害迅速增加，乳熟期发病水平处于较高水平，并在衰老终末期时发病水平仍较高的结果相似。上述研究可为重庆地区高粱炭疽病的病情监测和病害综合治理提供理论依据。

病害表观侵染速率是病害流行速率的表达方式之一，能够反映病害在一个季节中的发展快慢[16，30]。高粱炭疽病指数增长期的病害表观侵染速率和变化幅度明显大于逻辑斯蒂增长期和衰退期，该时期是对高粱炭疽病进行化学防治的关键时期，在该阶段对病害的合理防治可有效降低病害侵染速度(r),从而显著减少高粱生长期化学药剂的施用次数和使用量，能够达到农药减量增效的目的，同时又可有效控制高粱炭疽病的发生程度。在本研究中，重庆地区高粱炭疽病的表观侵染速率仅与调查当日的气象因子日均气温呈显著负相关，与调查当日前7 d的气象因素之间的相关性较强，包括与前7 d平均气温和前7 d累积日照时数均呈显著负相关，与前7 d累计降雨量呈显著正相关。以往大多研究表明[6, 14, 31]，温暖、湿润的天气有利于高粱炭疽病发生发展；Chala等[32]研究显示，高粱炭疽病的扩展与温度不存在显著相关性；而Erpelding等[22]研究则发现，较低的温度似乎更有利于炭疽病的发生。本研究中，高粱炭疽病指数增长期到逻辑斯蒂增长期(6月初至7月中旬)，日平均温度22～28 ℃，病原菌处于快速侵染阶段；衰退期(7月下旬)日平均温度28～31 ℃，可能对炭疽病菌的侵染能力产生了抑制[22]，且高粱生长末期，病害的侵染点达到饱和，使得表观侵染速率降低。Chala等[32]研究认为降雨是高粱炭疽病发展最重要的决定因素；Prom等[33]研究表明，在湿润生长条件下，降雨总量与高粱炭疽病感染呈显著正相关，与本研究结果一致。因此，在较短时期内降雨量增加以及温度持续适宜，对高粱炭疽病的扩展有明显的促进作用，而当气温和日照时数超过一定范围时，病害增长和流行将受到抑制。上述 4个气象因素可作为评估高粱炭疽病流行成灾和预测预警的关键环境因子变量，该结果能够为重庆地区高粱炭疽病的防治时间提供重要参考。

4 结 论

影响植物病害流行发展的因素有很多，主要包括病原菌的致病性、作物的品种抗性、种植时间、气候条件、农艺措施和防治策略等，是各个因素共同作用形成的，因此高粱炭疽病的流行在不同地区、不同高粱品种和生长季节年份会有较大差异。本研究从重庆地区2017—2018年的平均气温、降雨量、相对湿度和日照时数等4个气象因子对高粱炭疽病的病情指数和表观侵染速率等的影响情况进行了分析，建立了炭疽病流行时间动态模型，并推导了病害流行阶段，能够为制定重庆地区高粱炭疽病防治策略提供一定的指导，但由于实验所用的高粱品种单一，且对于其他影响因子对病害流行发展的作用还需进一步深入研究。因此，在后续的研究中，应增加高粱品种，进行高粱炭疽病多年连续监测，根据多年病害发生和气象数据构建病害预测模型，从而更加准确地为重庆地区高粱炭疽病的发生流行和防治提供更加科学可靠的数据。