山地气候对烟草赤星病的影响——田间小气候自动观测仪

摘要:2011年对贵州省5个典型山地气候区烟草赤星病进行了调查。调查烤烟品种为感病品种(云烟87),共获得5个区域田间病害发生情况数据资料。利用田间小气候自动观测仪和SPss软件多种增长模型对所得数据进行曲线估计,通过Sig值、月2的比较。认为b西stic模型能较好地拟合赤星病田间动态变化过程。分析赤星病发病因素.证明初始病情、日平均温度、日平均相对湿度风速及降雨量是影响赤星病发生的重要因素。利用逐步回归分折建立了烟草赤星病田间增长速率的预测模型。

关键词:山地气候;烟草赤星病;气象因子;表观侵染速率;病害调查

烟草赤星病[A抛m硎洫也m厦口(Fr.)Kei88ler]是我国烟叶生产中发生范围较广、危害较重的叶斑病之一。可造成毁灭性灾害.减产率在50%以上fJ删。该病为典型流行病,间歇爆发,潜育期短,流行速度快,在环境条件有利于发病的情况下,短时期内即可形成大流行,造成巨大损失。作为全国优质烤烟烟叶的最适宜种植区之一,贵州是全国烟叶生产第二大省.产量占全国产量的15%左右。烟草不仅是贵州经济的重要支柱产业,更是贫困山区农民脱贫的主要途径。但近年来,烟草赤星病在贵州省大部分烟产区发生较重,对烤烟的产量、品质造成较大影响,已成为烤烟生产中的主要病害醐。

    贵州主要有高原中山区(温凉春旱多日照)、丘原中山区(温暖春旱下雨多日照)、丘原盆地区(温和湿润)、低山丘陵区(温热湿润)、中山峡谷区(温暖夏旱)5种山地气候类型。南亚热带、中亚热带、北亚热带、温带带4种气候带并存。本研究以5个典型气候区的天柱县、威宁县、道真县、兴义县和开阳县的烟田为调查对象,建立典型气候区病原菌侵染速率一气象模型,明确病害发生的适宜气象指标。摸清山地气候对烟草赤星病发生影响及机理,分析复杂山地气候烟草赤星病发生、流行的风险,为烟草赤星病的预防工作提供科学支撑。

l材料与方法

1.1试验材料

2011年在贵州省天柱县、威宁县、道真县、兴义县和开阳县共设置5个烟草赤星病调查地区.采用田间小气候气象站,总面积33 350m2,品种为云烟87(感病),进行规范化栽培管理。

YF-Z3型田间小气候自动观测仪

介绍

田间小气候气象站也称为田间小气候自动观测仪和田间环境记录仪,手持式气象站。是记录田间环境参数中温度、湿度、光照强度等参数的专用仪器。

仪器用途

田间小气候气象站可实时采集空气中温度、湿度、光照强度、风速风向、降雨量等农业环境参数。广泛应用于气象、设施农业、林业、园艺、畜牧业等领域,实现对设施农业综合生态信息自动监控、对环境进行自动控制和智能化管理。[1]功能特点

l

 1、田间小气候气象站与计算机联接后,实现区域性气象数据的整点自动采集、处理和储存,具有数据屏幕显示,同时可将小气候数据导出到Excel进行编辑,按需要生成图表。

l 2、自动采集各种参数数据,通过接口可以将数据通过软件下载到计算机中。

l3 YF-Z3型主机大屏幕中文液晶显示,薄膜式按键,可实时显示采样日期和时间、组数、温度、湿度、光照强度、风速风向、降雨量等参数,仪器小巧美观,应用方便。

l 4、用户自行设定,可按要求关闭不需要的参数通道。

l 5、可扩展性强:系统程序采用模块化结构,方便功能扩展或屏蔽。

l 6、数据保存功能强大,最大可储存120000条数据,即可在主机上查看数据,也可导入计算机。

l

上位机软件

l 1、显示每种参数过程曲线趋势,最大值、最小值、平均值显示查看,放大,缩小功能,清晰明朗。

l 2、具有设置超限区域着色功能,显示更直观,为客户带来更多便捷。

l 3、可将存储记录的数据以EXCEL格式备份保存,方便以后调用。

l 4、每种参数的报表、曲线图均可选择时段查询查看,并可通过计算机打印。

l5 曲线坐标均可自行设置和移动,分析历史走向更清晰、时间把握更明朗。

技术参数

u 1、测试时间:≤2秒;

u 2、记录容量:120000条数据(两参数即为60000组,三参数即为40000组,四参数即为30000组,以此类推);

u 3、记录时间间隔:1分~99小时连续可调 

u

 4、通讯接口:RS-485USB接口。

5、J9中心科技的田间小气候气象站可选配的参数如下:

序号 

产品名称 

数量 

备注 

1

液晶监测采集记录仪

1台

标配

2

监测仪机箱及支架

1套

标配

3

YF-Z3田间小气候自动观测软件

1套

标配

4

环境温湿度气压传感器

1套

标配

5

风速传感器

1个

标配

6

风向传感器

1个

标配

7

雨量传感器

1个

标配

8

土壤水分传感器

1个

标配

9

土壤温度传感器

1个

标配

10

土壤热通量传感器

1个

选配

11

土壤水势传感器

1个

选配

12

叶面湿度传感器

1个

选配

13

露点温度传感器

1个

选配

14

蒸发量传感器

1个

选配

15

二氧化碳传感器

1个

选配

16

紫外线辐射传感器

1个

选配

17

总辐射传感器

1个

选配

18

太阳直接辐射传感器

1个

选配

19

日照时数传感器

1个

选配

20

光合有效辐射传感器

1个

选配

21

光照度传感器

1个

选配

22

日照时数传感器

1个

选配

23

笔记本电脑

1台

选配

24

太阳能供电系统

1套

选配

25

无线通讯控制器

1套

选配

26

GSM或CDMA手机卡

1张

自配

27

计算机(连网,有固定IP地址)

1套

选配

28

打印机

1套

自配

29

超限报警系统

1套

选配

30

视频远程监控系统

1套

选配

31

LED大屏幕显示

1套

选配

1.2试验方法

采用对角线五点法取样。每点取5株,调查记录病株率。从下往上数5片叶调查记录叶片的病叶率。并按文献【12】所列病害严重度分级标准记录病叶严重度。自赤星病发生初期开始调查,每隔5 d调查1次,直到收烟完成为止。在烟草调查地地附近建立小型气候站,空气温度、相对湿度、降雨量、风速等气象资料均由小型气候站采集。

13数据分析

1.3.1数据整理

   以田间调查获得的发病率与病害严重度的数据计算病情指数:病情指数=∑(病级叶数×代表数值)/(调查总叶片数×最高级的代表数值)×100【嘲。定义从病害调查起每5 d降雨总量的平均值为雨量。

13.2病害田阃增长模型的建立

 以调查天数为X轴、病情指数为Y轴绘制散点图。根据散点图特点选择适当的数学模型进行回归分析。

1.3.3痛害增长速率的预测 

根据建立的赤星病田间增长趋势模型采用适当的公式计算表观侵染速率(R)。选用2011年赤星病发生过程中每5 d(潜育期2—3 d)内的日平均温度(乃、日平均相对湿度(U,)、风速(D、降雨量僻。)以及£时的病情∞等5个因子,在PC机上采用SPsS数据处理系统进行逐步回归分析,找出与赤星病相关的气象因子并建立田间赤星病增长率的预测模型。

2结果与分析

2.1 田间烟草赤星病发生趋势分析

2011年所调查获得的5个区域(天柱县、威宁县、道真县、兴义县和开阳县)病害发生数据(表1)中,对其中2个(天柱县、开阳县)区域的数据分别以初始发

病日期为X轴,平均病情指数为Y轴绘制散点图(图1),图l显示出平均病情指数发展趋势,发现田间赤星病病情指数随时问的推移.呈现“S”型增长趋势。为准确反映田间病害变化,在PC机上用SPSS系统对b酊stic、复合、幂、对数、逆模型等模型进行分析,比较它们的S橱.值、R2值,发现LDgistic模型中的sig.值最小,R2值最大,因此选定Lo西stic模型为最佳模型(图2),最优方程l,=1/[1/u+6。×(6,‘)],其中l,为病情指数,£为发生时间,6。是常数,6。为速率参数,此处M为上渐近线的数值。在PC机上用SPsS数据处理系统对LDgi8tic模型处理得到总结和参数估计模型数值(表2)。

2.2病害增长速率R值的计算

由2.1分析结果得知,田间烟草赤星病的发生趋势可用kgistic模型描述,根据此结果采用两点法计算表观侵染速率尺值:尺=(hgi咄2)一bgit仁,)]O一净埔。式中,f:和t。为病害调查时刻;Lo舀t仁2)和Lo舀tot)分别为f2和t,时刻调查病情指数的逻辑斯蒂转换值。根据此公式计算5个区域赤星病田间增长速率R值。

2.3病害增长速率的预测分析

选用2011年6。11月病害发生过程中的f,时刻病情指数勋。、日平均温度(乃、日平均相对湿度(U1)、风速∽、日降雨量僻,)等5个因子,经过不同转换构成多个自变量,在PC机上用SPsS数据处理系统进行逐步回归分析。获得如下病害增长速率的预测方程

3结语

烟草赤星病的初始发病严重程度受海拔高度的影很大。在高海拔地区如威宁县初始病情指数为0.03,同时发病时间很晚:在低海拔地区如天柱县初始病情指数是0.71,远高于威宁县,同时发病时间比较早,表明烟草赤星病初始发病严重程度及发生日期的迟早与山地气候区的海拔高度有很大的相关性。通过对山地气候典型区域烟草赤星病调查,以及相关气象因子的收集。明确了山地气候各个气候区的烟草赤星病的发生、发展规律。根据Pc机上SPsS数据处理系统进行逐步回归分析所得的方程可以明确烟草赤星病的增长速率与日平均温度、日平均相对湿度、风速、日降雨量等有相关性。其中预测方程中与f。时刻病情指数勋.前的相关系数0.03远远大于日平均温度、日平均相对湿度、风速、日降雨量前的相关系数.证明烟草赤星病发病的严重程度受初始发病影响很大。

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