林汉龙，谢春生，袁 传，陈红春，陈观浩

（1. 广东省化州市笪桥镇农业技术推广站，广东 化州 525132；2. 广东省化州市平定镇农业技术推广站，广东 化州525135; 3. 广东省化州市官桥镇农业技术推广站，广东 化州 525145；4. 广东省化州市病虫测报站，广东 化州 525100）

【研究意义】化州市位于广东省西南部，是广东省产粮大县之一，全市光照充足，雨量充沛，很适合双季稻的生长发育，全市常年双季稻播种面积5.11万hm2左右。水稻纹枯病是全球范围内危害严重的水稻三大病害之一，由立枯丝核菌（Rhizoctonia solani）引起[1-5]。自20世纪80年代起，随着施肥水平和种植密度的提高，水稻纹枯病已成为本市水稻常发、重发性第1大病害，对水稻产量和品质影响很大[6-8]。据调查统计，1989年以来，水稻纹枯病在本市年平均发生面积达2.1万hm2，产量损失一般病田为10%～15%，重病田可达40%以上。因此，做好水稻纹枯病发生流行气象条件分析，建立病害预测模型，对保障粮食安全、促进农民增产增收有着重要的意义。【前人研究进展】水稻纹枯病为一种高温、高湿病害，在栽培条件和品种变化不大的情况下，不同年份病害发生轻重主要受温湿度的综合影响[9-11]。关于水稻纹枯病预测预报等研究，国内学者运用多种生物统计学方法组建了水稻纹枯病气象预测模型。刘银秀[12]较早利用气象因子建立水稻纹枯病发病程度预测模型；陈观浩等[13]应用离差均方比相似分析预测早稻纹枯病发生流行趋势；周伟等[14]建立了醴陵地区早稻纹枯病发生等级预测模型；王秋芽等[15]组建了耒阳市水稻纹枯病发病的气象条件促病指数Z；万素琴等[9]采用通径分析方法，建立了水稻纹枯病气象等级预测模型；孙朴等[16]基于气温与降雨量建立了水稻纹枯病流行程度预测模型；陈怀亮等[17]分析了作物病虫害的发生发展与中小尺度气象要素之间的关系。【本研究切入点】由于气候条件的改变，单纯考虑单一气象因子的情况已不足以揭示水稻纹枯病发生流行的规律，应将视野扩展到不同因子间交互作用综合影响的情况，以便更准确地预测水稻纹枯病发生流行的趋势，及时采取防控措施。【拟解决的关键问题】根据化州市早稻纹枯病的实际调查资料和同期气象资料，运用统计学的方法分析影响水稻纹枯病发生流行时的气象条件，并根据关键的气象因子建立预测病害发生程度的模型，为当地水稻纹枯病的预报和防控提供服务。

1 材料与方法

1.1 病害资料

水稻纹枯病的病情资料来自化州市病虫测报站。病害资料主要为化州市1986—2018年各年于病情稳定期(齐穗期)调查的病情指数。各年水稻纹枯病测报调查方法详见参考文献[18]，每年在病情稳定期调查统计病株率和病情严重度，测算病害发病面积。以病情指数和发病面积确定发生程度。将化州市33 a的早稻纹枯病实际发生程度（y）划分为轻、中等偏轻、中等发生、中等偏重和大发生，对应的级别为1、2、3、4和5，以水稻纹枯病发生等级作为病害因变因子。

1.2 气象资料

从1986—2018年调查来看，化州市早稻纹枯病发生流行时期在4—6月，此时期是化州市早稻移植、分蘖 、孕穗至乳熟阶段，也是水稻纹枯病侵染-潜育-发病-再侵染-发病的阶段，因此，选择4—6月的气象要素资料，主要包括平均气温、相对湿度、降水量、日照时数、雨日数等气象因子，数据来源于广东省化州市气象局观测数据。

1.3 资料处理及研究方法

气象资料在温（平均气温）、水（降水量、相对湿度）、光（日照时数）等气象单因子统计分析的基础上，考虑到不同因子间交互作用对水稻纹枯病发生程度的影响，构建了降雨系数[(降水量×雨日数)0.5]、温湿系数（相对湿度与温度之比）、温雨系数（降水量与温度之比）、光温比（日照时数与温度之比）、光湿比（日照时数与相对湿度之比）等相关交互气象因子。

应用Excel和SPSS统计软件，根据历年各气象因子与发生程度进行相关性分析，分析各气象因子对水稻纹枯病的影响，并根据所筛选出的相关性高因子，采用逐步回归统计方法建立气象预测预报模型并检验。选取1986—2014年数据作为建模样本（n=29），2015—2018年数据作为检验样本。拟合评分以拟合值（预测值）与实际发生程度相差0.5级以下为符合，记100%；相差0.5～1.0级为基本符合，记80%；相差1.1～1.5级记70%；相差1.6级以上为不符合，记0。历史符合率和预报准确率为相应各年符合程度评分值的平均值[19-20]。

2 结果与分析

2.1 水稻纹枯病发生程度与气象条件关系分析

2.1.1雨日相关分析表明，4—6月雨日与早稻纹枯病发生程度呈极显著正相关关系，r=0.560 5>r0.01（27）=0.470，雨日增多有利于早稻纹枯病发生发展。化州早稻整个生长季节均在雨季，在水稻易感病期，若长时期与雨日相吻合，在这天然的病害保湿库里，病害的发生和流行必定迅速，受害严重。本研究结果表明雨日是影响早稻纹枯病发生的重要因子。

2.1.2日照时数统计分析表明，4—6月日照时数与早稻纹枯病发生程度存在显著的负相关关系，r=|-0.401 1|>r0.05（27）=0.367，其中4月中旬—5月上旬日照时数与早稻纹枯病发生程度存在极显著负相关关系，r=|-0.644 3|>r0.01（27）=0.470。天气晴朗，日照充足能抑制水稻纹枯病菌丝的生长和蔓延[21]，不利于水稻纹枯病发生流行。

2.1.3降水量4—6月降水量对早稻纹枯病发生的影响不如雨日明显，4—6月降水量与病害之间呈一定正相关。由相关分析可知，两者之间呈弱相关，相关系数r=0.247 0r0.01（27）=0.470，说明此时段的降水对早稻纹枯病发生具有显著的促进作用，这是由于此时段正值该病害菌核萌发期，降水量越多越有利水稻纹枯病的菌核萌发和菌丝生长及病菌侵入。

2.1.4相对湿度研究表明水稻纹枯病发病相对湿度为70%～96%，90%以上最适宜[22-23]。统计分析表明，化州市4—6月早稻生长季月平均相对湿度在80%～91%，4—6月相对湿度与早稻纹枯病发生程度呈正相关关系，r=0.237 9r0.01（27）= 0.470，说明此时段相对湿度对早稻纹枯病有显著的促进作用。水稻纹枯病的重复侵染，主要是通过病原菌的气生菌丝进行，湿度愈高，愈适于菌丝的发育和侵染。

2.1.5气温研究表明温度在22～28 ℃时，最适宜水稻纹枯病发生流行[22]。化州市4—6月早稻生长季月平均气温在20.8～29.4 ℃。计算气温与早稻纹枯病发生程度的相关性，发现4—6月气温与病害发生程度呈负相关关系，r=|-0.321 9|r0.01（27）=0.470，说明此时期的气温对水稻纹枯病具有抑制作用，其它时段气温的影响均不显著。4月下旬—5月上旬降雨多，气温不高，相对湿度加大（经计算，此时段的降水量、雨日与气温均呈负相关，与相对湿度呈正相关），这样易加重早稻纹枯病的发生和为害。

2.1.6水、热综合作用对病害发生的影响统计分析表明：水、热综合作用对化州市早稻纹枯病发生程度的影响以降雨系数、温湿系数、温雨系数的综合作用最为明显。4—6月降雨系数、温湿系数、温雨系数与早稻纹枯病发生程度均呈正相关关系，其中4月中旬—5月上旬降雨系数、温湿系数、温雨系数与早稻纹枯病发生程度相关系数（r）分别为0.708 9、0.705 3、0.677 5 (r0.01=0.470)，均达极显著水平，且相关系数（r）均大于单一气象因子。由此可知，不同因子间交互作用对水稻纹枯病影响更显著。

综上所述，水稻纹枯病发生流行与气象条件密切相关。雨日增多、降水增加、相对湿度、降雨系数、温湿系数和温雨系数增大有利于早稻纹枯病发生流行；天气晴朗、日照充足不利病害发生流行。

2.2 预测模型

2.2.1预报因子的选择通过对早稻纹枯病发生历史资料和气象资料的回归分析，发现病害的发生程度与4月中旬—下旬降雨系数（x1）、4月中旬—5月上旬温湿系数（x2）、4月中旬—下旬温雨系数（x3）、4月中旬—下旬雨日（x4）的关系最为密切，因此确定上述4因子为早稻纹枯病发生流行的关键气象因子。

2.2.2预测模型的建立对上述筛选出的预报因子建立早稻纹枯病发生程度多元线性回归预测模型，见式（1）。

该预测模型复相关系数R为0.932 7，决定系数R2为0.869 9，F值为40.127 4，显著水平=0.000 0小于0.01，表明回归极显著，所建立的预测模型可以使用。对上述每个气象因子与y进行t检验，结果表明：4个因子的偏回归系数均达显著或极显著水平（表1）。

表1 复相关关系及F检验

2.2.3预报模型的检验将1986—2014年相应的气象资料代入所建立的模型，得出各年份化州市早稻纹枯病预测的发生程度，并进行历史回代拟合检验。由表2可知，1986—2014年拟合率最高值达100%，最低值为80%，平均拟合率为95.9%。经计算，该预测模型拟合值（预测值）与实测值的相关系数为0.932 7，通过α=0.01信度检验，表明据此预测模型拟合值（预测值）与实测值拟合程度较高。

表2 历年早稻纹枯病发生程度实测与拟合结果

应用建立的早稻纹枯病气象预测模型对2015—2018年早稻纹枯病发生程度进行试报检验（表2），4 a平均试报拟合率达95.0%，预报效果较理想，说明此预测模型对化州市早稻纹枯病具有很好的预测性。

3 结论与讨论

通过分析1986—2014年早稻纹枯病发生程度与各气象因子的相关关系，发现诸多气象因子对早稻纹枯病发生程度均有显著的影响，其中以雨日、日照、降水影响最为明显。4—6月雨日、降水量、相对湿度、降雨系数、温湿系数、温雨系数与早稻纹枯病发生程度呈正相关，即雨日增多、降水增多、相对湿度和降雨系数等增大有利于早稻纹枯病的发生流行；日照时数与早稻纹枯病发生程度呈负相关，天气晴朗、日照充足不利于早稻纹枯病的发生流行。

对化州市早稻纹枯病发生程度进行了历史模拟和外延预报，结果比较理想，历史模拟平均拟合率95.9%，2015—2018的外延预报平均拟合率95.0%，可提前15～20 d作出预报，为指导大田防治工作提供科学依据，对生产十分有利。

关于利用气象资料进行水稻纹枯病的预测预报技术前人已有了较多的研究，但大多研究影响水稻纹枯病的主要气象预报因子多以降水、气温等单因子居多[10-16]。本研究不仅全面分析研究了水、热综合气象条件对水稻纹枯病发生流行的影响，而且建立的预测模型，其主要气象影响因子也多以水热综合因子居多，可以较全面反映生态环境条件对水稻纹枯病发生流行的影响，进一步提高预报准确率，能够直接用于指导大面积防治，减少产量损失。由于水稻纹枯病的发生程度不仅受气象条件的影响，还与品种抗病性、田间菌源数量、栽培技术、防治力度等诸多因素有关[24-26]。因此仅选取气象因子会存在一定的偏差，在实际应用中，应结合水稻纹枯病气象监测预报与其他因素综合分析水稻纹枯病的发生情况，并不断完善和修正预测模型，以提高趋势预测效果。