許彥平, 姚曉紅, 袁佰順, 姚延峰, 姚曉琳
(1.中國氣象局 蘭州干旱研究所 甘肅省干旱氣候變化與減災重點實驗室, 甘肅 蘭州730020; 2. 中國氣象局 干旱氣候變化與減災重點開放實驗室, 甘肅 蘭州730020; 3. 甘肅省天水市氣象局, 甘肅 天水741000)
落葉松早落病是北方地區(qū)落葉松Larix spp.人工林普遍發(fā)生的葉部病害, 主要危害興安落葉松Larix gmelini, 日本落葉松Larix kaempferi, 長白落葉松Larix olgensis, 朝鮮落葉松Larix olgensis var. koreana等多種落葉松類林木, 以5~20 年生的林分發(fā)病為重, 純林重于混交林。 該病1 年發(fā)生1 次, 病菌在當年病葉中進行有性配合形成雙菌核菌絲隨病葉落地過冬, 落地病葉于翌年4 月中、 下旬出現子囊殼, 5月產生子囊孢子, 6 月上、 中旬子囊孢子成熟, 6 月下旬至7 月上旬子囊孢子入散達最高峰, 造成被害林木提早30~50 d 落葉[1-2], 嚴重影響林木生長。 甘肅小隴山林區(qū)2007 年落葉松面積為299.73 km2, 1992-2007 年各類病害年平均危害面積為25.19 km2, 其中落葉松早落病年均面積11.63 km2, 占林區(qū)各類林業(yè)病害總面積的46%, 是甘肅小隴山林區(qū)主要病蟲災害之一。 林業(yè)病蟲害的發(fā)生發(fā)展與其發(fā)源地環(huán)境氣象條件關系密切[3], 但目前對病蟲害的氣象預報預測主要以糧食作物病蟲害發(fā)展趨勢的氣象條件預報為主[4],利用氣象資料進行病蟲害預測預報研究, 特別是森林病蟲危害面積的氣象預報預測研究并不多見[5-8]。為此, 筆者采用統(tǒng)計學方法[9], 進行氣候對落葉松早落病發(fā)生發(fā)展的影響及其危害面積的氣象預報預測技術研究, 旨在為林業(yè)病蟲災害的預防工作提供指導。
根據甘肅省氣候區(qū)劃, 選取天水市麥積區(qū)、 隴南市徽縣和定西市漳縣為樣點。 1992-2007 年落葉松早落病危害面積(發(fā)病率達10%以上面積)及林區(qū)逐年落葉松總面積資料取自《小隴山林業(yè)志》[10]; 氣象數據取自相應代表點氣象站氣象觀測資料。
落葉松早落病危害面積用落葉松早落病實際危害面積占林區(qū)落葉松總面積的百分比表示。 氣象資料在光(日照時數),溫(平均氣溫、 平均最高氣溫、 平均最低氣溫),水(降水量、 大氣相對濕度)等氣象單因子統(tǒng)計的基礎上, 構建了氣溫(t)與相對濕度(u)之積(t × u), 氣溫(t)與相對濕度(u)之比值(t/u), 降水量(r)與氣溫(t)之積(r × t), 降水量(r)與氣溫(t)之比值(r/t), 日照時數(q)與氣溫(t)之積同大氣相對濕度(u)的比值(q × t/u), 氣溫(t)與大氣相對濕度(u)之積同日照時數(q)的比值(t × u/q), 降水量(r)同日照時數(q)與氣溫(t)之積的比值(r/(q×t)), 降水量(r) 與氣溫(t)之積同日照時數(q)的比值(r×t/q)等不同氣象因子之間相互配置的綜合氣候因子, 并將標準化處理后的各因子1992-2007 年資料與落葉松早落病危害面積占林區(qū)落葉松總面積的百分比進行逐步回歸統(tǒng)計分析[11]。
落葉松早落病屬子囊菌亞門Ascomycotina 真菌Mycosphaerella larici-leptolepis 感染引起的, 病害的發(fā)生發(fā)展與環(huán)境氣象條件密切相關。 統(tǒng)計表明: 落葉松早落病危害面積不僅受環(huán)境光、 溫、 水、 濕等氣象單因子影響, 水、 熱因子間相互配置的綜合作用對落葉松早落病危害面積的影響更為顯著。
2.1.1 熱量條件對甘肅小隴山林區(qū)落葉松早落病危害面積的影響 溫度和光照是熱量主要表現形式, 甘肅小隴山林區(qū)熱量條件以東南部林區(qū)(徽縣)最優(yōu), 北部林區(qū)(麥積)次之, 西部林區(qū)(漳縣)最差。 落葉松早落病與東南部林區(qū)上年9 月中旬、 西部林區(qū)上年11 月上旬最高平均氣溫和西部林區(qū)當年2 月下旬最低平均氣溫(正相關)相關顯著(式1); 與東南部林區(qū)上年10 月上旬(正相關)、 北部林區(qū)上年12 月下旬和西部林區(qū)當年6 月上旬(負相關)日照時數相關顯著(式2); 與西部林區(qū)上年11 月上旬、 東南部林區(qū)當年3 月中旬(正相關)和西部林區(qū)8 月下旬(負相關)光溫積相關顯著(式3)。
式(1)中: y 為落葉松早落病危害面積占落葉松總面積的百分比(下同); tMz11上, tMh9中和tnz2下分別為漳縣、徽縣上年11 月上旬、 9 月中旬平均最高氣溫和漳縣2 月下旬平均最低氣溫。
式(2)中: qm12下, qz6上和qh10上分別為麥積上年12 月下旬、 漳縣6 月上旬和徽縣上年10 月上旬日照時數。
式(3)中: t×qz11上, tM×qz8下分別為漳縣上年11 月上旬平均氣溫、 8 月下旬最高氣溫與日照時數之積; tn×qh3中為徽縣3 月中旬最低氣溫與日照時數之積。 說明林區(qū)上年入秋以后降溫較快, 冬末至初春氣溫回升慢, 不利于落葉松早落病病菌適期休眠越冬和春季病菌子囊殼的形成; 夏末晴天高溫天氣影響病菌侵染感病。
2.1.2 水分條件對甘肅小隴山林區(qū)落葉松早落病危害面積的影響 水分主要指降水和大氣相對濕度。 林區(qū)降水、 濕度條件以東南部林區(qū)最多(大), 北部林區(qū)次之, 西部林區(qū)最少(小)。 落葉松早落病危害面積與北部林區(qū)春末5 月中旬(正相關)、 東南部林區(qū)初夏6 月中旬(負相關)和西部林區(qū)盛夏7 月上旬(正相關)降水量相關顯著(式4); 與西部林區(qū)上年初秋9 月中旬、 北部林區(qū)盛夏7 月上旬和西部林區(qū)夏末8月下旬(正相關)大氣相對濕度相關顯著(式5)。
式(4)中: rm5中, rh6中和rz7上分別為麥積5 月中旬、 徽縣6 月中旬和漳縣7 月上旬降水量。
式(5)中: uz8下, um7上和uz9中分別為漳縣8 月下旬、 麥積7 月上旬和徽縣上年9 月中旬大氣相對濕度。 說明林區(qū)上年初秋及當年春末干燥氣候和初夏低溫連陰雨天氣, 影響病菌秋季雙菌核菌絲形成和春末初夏子囊孢子成熟; 盛夏由于氣溫較高, 相對較多的降水天氣過程不僅能提高大氣相對濕度, 而且還可相對緩解高溫對病菌孢子飛散侵染的影響, 對落葉松早落病侵染感病極為有利。
2.1.3 水、 熱綜合作用對甘肅小隴山林區(qū)落葉松早落病危害面積的影響 統(tǒng)計表明: 水、 熱綜合作用對甘肅小隴山林區(qū)落葉松早落病危害面積的影響以熱量(溫度、 日照)和環(huán)境濕度的綜合作用最為顯著。 落葉松早落病危害面積與西部林區(qū)仲春4 月下旬、 夏末8 月下旬和東南部林區(qū)初夏6 月上旬溫濕積(正相關)相關顯著(式6); 與西部林區(qū)隆冬1 月中旬、 東南部林區(qū)仲春4 月上旬降水、 氣溫比(負相關)和北部林區(qū)春末5 月中旬降水、 溫度積(正相關)相關顯著(式7); 與東南部林區(qū)上年仲秋10 月上旬濕度與最高氣溫日照時數之積的比、 初夏6 月上旬最高氣溫相對濕度之積與日照時數的比(負相關)和西部林區(qū)夏末8 月下旬平均氣溫相對濕度之積與日照時數的比(正相關)相關顯著(式8)。 說明落葉松早落病對環(huán)境水、 熱條件, 特別是環(huán)境溫、 濕度條件要求極為嚴格。
式(6)中: tn×uz8下, tn×uh6上和t×uz4下分別為漳縣8 月下旬、 徽縣6 月上旬最低氣溫與濕度積, 漳縣4 月下旬平均氣溫與濕度積。
式(7)中: tM×rm5中, r/tnh4上和r/tz1中分別為麥積5 月中旬最高氣溫降水量積, 徽縣4 月上旬、 漳縣1 月中旬降水量與平均最低氣溫、 平均氣溫比。
式(8)中: t×u/qz8下和tM×u/qh6上分別為漳縣8 月下旬、 徽縣6 月上旬平均氣溫、 最高氣溫乘濕度與日照時數比; u/(tM×qh)10上: 徽縣上年10 月上旬濕度與最高氣溫、 日照時數之積的比。 林區(qū)仲秋陰寡低溫和西部林區(qū)隆冬的低溫陰雨(雪)天氣影響病菌雙菌核菌絲體的形成和安全越冬; 仲春4 月中、 下旬至春末5 月中、 下旬, 西部及北部林區(qū)氣溫回升較慢, 相對的低溫干燥氣候不利病菌子囊殼及子囊孢子產生;初夏6 月及夏末8 月, 是子囊孢子成熟和病菌孢子飛散侵染感病的高峰期, 但該期東南部林區(qū)初夏的低溫連陰雨天氣和西部林區(qū)夏末高溫干燥氣候影響落葉松早落病病菌孢子成熟和飛散侵染。 因此。 上年仲秋及當年冬春季溫暖并相對較為濕潤氣候有利病菌適期休眠、 安全越冬和子囊孢子的產生; 春末及夏季溫暖濕潤, 降水適量, 無明顯的低溫連陰雨和高溫干燥的天氣氣候條件更有利于病菌子囊孢子成熟、 飛散和侵染感病。 上述氣候條件, 可能是造成落葉松早落病大面積發(fā)生發(fā)展的主要因素。
2.2.1 落葉松早落病危害面積的氣象預測模型 將影響甘肅天水小隴山林區(qū)落葉松早落病危害面積的相關氣象因子和逐年落葉松早落病實際危害面積與林區(qū)落葉松面積的百分比進行逐步回歸統(tǒng)計, 建立小隴山林區(qū)落葉松早落病危害面積氣象預測預報模型如下:
式(9)中: t×u/qz8下為漳縣8 月下旬平均氣溫、 相對濕度之積與日照時數的比; tM×u/qh6上為徽縣6 月上旬最高氣溫、 相對濕度之積與日照時數的比: u/(tM×qh)10上為徽縣上年10 月上旬相對濕度與最高氣溫、 日照時數之積的比; qm12下為麥積12 月下旬日照時數。
2.2.2 落葉松早落病危害面積的氣象預測模型的回代檢驗 將逐年相應代表站點相關氣象資料代入所建立的模型, 得出各年甘肅小隴山林區(qū)落葉松早落病危害的預測面積, 并進行回代和試報檢驗[12]。 由圖1可知: 16 a 預報危害面積與實際危害面積平均絕對誤差百分率3.6%, 絕對誤差百分率5.0%以內有12 a, 預報準確率75.0%; 絕對誤差百分率10.0%以內有16 a, 預報準確率100%。 再將2008, 2009, 2010年相應代表站點相關氣象資料代入所建立的模型, 得出相應年份甘肅天水小隴山林區(qū)落葉松早落病預報危害面積分別為14.326 km2, 15.078 km2和15.643 km2, 與實際危害面積絕對誤差百分率分別為2.9%,4.0%和4.4%, 絕對誤差百分率5.0%以內預報準確率100.0%。
圖1 甘肅小隴山林區(qū)落葉松早落病實際危害面積與預報危害面積的回代檢驗Figure 1 Coincidence rate of real and forecasting area of larch caduceus disease
落葉松早落病適宜溫暖濕潤的氣候環(huán)境, 不耐高溫干旱氣候。 冬前及冬春季溫暖并相對較為濕潤氣候有利病菌適期休眠、 安全越冬和子囊孢子的產生; 春末及夏季降水適量, 無明顯的低溫連陰雨和高溫干燥天氣的溫暖濕潤氣候更有利于病菌子囊孢子成熟、 飛散和侵染感病。 上述氣候條件, 可能是造成落葉松早落病大面積發(fā)生發(fā)展的主要因素。 利用統(tǒng)計學方法, 統(tǒng)計并分析了氣候對甘肅小隴山落葉松早落病發(fā)生發(fā)展的影響, 建立了落葉松早落病危害面積的氣象預測模型。 通過1992-2007 年歷史回代和2008-2010 年試報檢驗, 預測預報效果均較理想。
近年來, 利用氣象資料進行森業(yè)病蟲害預測預報技術雖然發(fā)展較快, 但大多研究以林業(yè)病蟲害的發(fā)病、 流行程度和病情指數[13-14]的趨勢預報為主, 影響林業(yè)病蟲害的主要氣象預報因子多以溫度、 降水量等單因子居多[15], 森林病蟲危害面積的氣象預測預報技術研究并不多見。 因此, 該研究不僅全面分析研究了水、 熱綜合氣象條件對林業(yè)病蟲災害發(fā)生發(fā)展的影響, 而且病蟲害預報預測模型, 其主要氣象影響因子也多以水熱綜合因子居多, 可以全面反映環(huán)境氣象條件對甘肅小隴山林區(qū)落葉松早落病發(fā)生發(fā)展的影響, 預報準確率明顯提高, 能夠直接為林業(yè)生產及管理部門提供林業(yè)病蟲災害預測面積, 方便在實際生產管理中參考。 林業(yè)病蟲害的發(fā)病機制、 影響因素極為復雜, 落葉松早落病危害面積除受氣候環(huán)境影響外, 也受樹勢、 抵抗能力、 樹齡、 土壤、 管理等因素的影響, 本研究僅依據統(tǒng)計學方法建立落葉松早落病危害面積的氣象預測預報模型, 模型的實用性有待在實際應用中進一步檢驗。
[1] 高娜, 石韌, 頡耀文. 落葉松早落病危害的光譜特征及與葉綠素濃度的關系研究[J]. 遙感技術與應用, 2007, 22(6): 710-713.GAO Na, SHI Ren, XIE Yaowen. Research on spectral characteristics of Mycosphaerella larici-leptolepis and correlations of chlorophyll concentrations [J]. Remote Sens Technol Appl, 2007, 22 (6): 710-713.
[2] 王永明, 何平勛, 柳亞學, 等. 落葉松落葉病、 枯梢病聯合防治的探討[J]. 林業(yè)科技通訊, 1981 (1): 26-29.WANG Yongming, HE Pingxun, LIU Yaxue, et al. Prevention and control of Mycosphaerella larici-leptolepis and Guignardia laricana [J]. For Sci Technol, 1981 (1): 26-29.
[3] 張傳飛. 松赤落葉病發(fā)生的發(fā)生及防治[J]. 湛江農專學報, 1991 (1): 24-25.ZHANG Chuanfei. Red leaf disease of pine occurrence and control [J]. J Zhanjiang Agric Coll, 1991 (1): 24-25 .
[4] 許彥平, 姚曉紅, 王從書, 等. 甘肅天水市冬小麥條銹病發(fā)生發(fā)展的氣象預測[J]. 自然災害學報, 2011, 20 (1):142-148.XU Yanping, YAO Xiaohong, WANG Congshu, et al. Meteorological prediction of formation and development of winter-wheat stripe rust in Tianshui City, Gansu Province [J]. J Nat Dis, 2011, 20 (1): 142-148.
[5] 張廣臣, 楚立明, 于文善, 等. 落葉松枯梢病發(fā)生規(guī)律及防治技術[J]. 森林病蟲通訊, 1999 (1): 9-10.ZHANG Guangcheng, CHU Liming, YU Wenshan, et al. Occurrence and control technology of larch blight [J].China For Pest Dis, 1999 (1): 9-10.
[6] 周秦鐘, 張海軍. 橋北林區(qū)甘肅鼢鼠生發(fā)規(guī)律及防治對策[J]. 陜西林業(yè)科技, 2003 (2): 59-61.ZHOU Qinzhong, ZHANG Haijun. Northbound forest cansus germinal rules and control measures [J]. J Shaanxi For Sci Technol, 2003 (2): 59-61.
[7] 韓崇選, 胡忠朗, 陳孝達, 等. 橋山林區(qū)甘肅鼢鼠發(fā)生規(guī)律研究[J]. 陜西林業(yè)科技, 1994 (4): 23-29.HAN Chongxuan, HU Zhonglang, CHEN Xiaoda, et al. The bridge wooded mountain area Gansu zokor has the rule reasarch [J]. J Shaanxi For Sci Technol, 1994 (4): 23-29.
[8] 韓崇選, 楊學軍, 王明春, 等. 林區(qū)鼢鼠綜合管理研究[J]. 西北林學院學報, 2002, 17 (3): 53-57.HAN Chongxuan, YANG Xuejun, WANG Mingchun, et al. The integrated pest management of zoker in forest area[J]. J Northwest For Coll, 2002, 17 (3): 53-57.
[9] 周惠彬, 謝小燕, 張衛(wèi)東, 等. 概率論與數理統(tǒng)計[M]. 成都: 西南財經大學出版社, 2004: 291-323.
[10] 小隴山林業(yè)實驗局. 小隴山林業(yè)志[M]. 蘭州: 民族出版社, 2002: 306-307.
[11] 歐陽海, 鄭步忠, 王雪娥, 等. 農業(yè)氣候學[M]. 北京: 氣象出版社, 1990: 282-289.
[12] 王建林, 呂厚荃, 張國平, 等. 農業(yè)氣象預報[M]. 北京: 氣象出版社, 2005: 10-15.
[13] 王永民, 尹泰龍, 劉國榮, 等. 落葉松落葉病測報與防治指標的研究[J]. 應用生態(tài)學報, 1993, 4 (1): 12-17.WANG Yongmin, YIN Tailong, LIU Guorong, et al. Forecast of larch leaf cast and its control threshold [J]. Chin J Appl Ecol, 1993, 4 (1): 12-17.
[14] 陳京元, 羅治建, 趙升平, 等. 馬尾松赤落葉病的流行規(guī)律[J]. 林業(yè)科技開發(fā), 2007, 21 (1): 40-42.CHEN Jingyuan, LUO Zhijian, ZHAO Shengping, et al. Study on the epidemic trend of Hypoderma desmazierii[J]. China For Sci Technol, 2007, 21 (1): 40-42.
[15] 劉國榮, 王世君. 落葉松落葉病預測預報技術的研究[J]. 林業(yè)科學, 1992, 28 (3): 220-225.LIU Guorong, WANG Shijun. A study on the forecasting technique of larchleaf cast [J]. Sci Silv Sin, 1992, 28(3): 220-225.