基于GIS的陕西省酿酒葡萄气候区划

利用陕西省96个县（区、市）气象站及周边省份临近气象站近30 a（1981—2010年）气象观测资料,辅以经订正后的各县气象哨和水文站观测数据,在对国内外葡萄区划指标分析基础上,确定以≥10℃活动积温为一级指标,酿酒葡萄成熟期8—9月水热系数为二级指标,冬季埋土防寒线、9月降水为辅助指标作为陕西省酿酒葡萄气候区划指标。基于GIS技术,利用小网格推算模型对区划指标空间化后,采用主从叠代方法,制作陕西省酿酒葡萄气候区划图。结果表明,陕西省酿酒葡萄种植可分为4个气候区和12个气候亚区,自兴平以东的关中东部海拔900 m以下地区是陕西省种植酿酒葡萄的最优区;对各区酿酒葡萄生产的气候因子进行了评价,提出了相应的生产建议。     

江苏省小麦赤霉病地域分布的气候分区

通过江苏省分属不同地区的38个站(点)418年次的气象资料研究分析,得出各地小麦易感赤霉病生育期内的湿段天气年出现频率、年出现时段数和湿段天气出现年份年累计湿段天气持续小时数三项指标的积,与小麦赤霉病的实际区域病情相关密切(r=0.9268>r_(0.01)=0.418);并以此作为病害的气候分区指标,将江苏省小麦赤霉病的地域分布分为四个气候区,即重病区、中等病区、轻病区和极轻病区,每个气候区内又同时分为常发和偶发两个气候亚区。本文还分述了各气候区的气候特征与病害流行的轻重频率,为全省小麦赤霉病的区域性长期预报和综合防治提供了一定的理论依据。     

江苏省小麦赤霉病地域分布的气候分区

 通过江苏省分属不同地区的38个站(点)418年次的气象资料研究分析,得出各地小麦易感赤霉病生育期内的湿段天气年出现频率、年出现时段数和湿段天气出现年份年累计湿段天气持续小时数三项指标的积,与小麦赤霉病的实际区域病情相关密切(r=0.9268 > r_{o cl}=0.418)_t并以此作为病害的气候分区指标,将江苏省小麦赤霉病的地域分布分为四个气候区,即重病区、中等病区、轻病区和极轻病区,每个气候区内又同时分为常发和偶发两个气候亚区。本文还分述了各气候区的气候特征与病害流行的轻重频率,为全省小麦赤霉病的区域性长期预报和综合防治提供了一定的理论依据。     

关中灌区小麦赤霉病流行因素分析

关中灌区自60年代中期以后小麦赤霉病渐趋严重,现已成为灌区小麦稳产的重要限制因素和主要防治对象。关中灌区可初步划分为渭河川道平原和黄土台原二个流行区;前者为主要流行区,流行频率高,以其西部为例,10年中大致有3～5年发生中度以上流行。研究表明农田灌溉引起的农田生态条件变化和大面积种植感病品种是赤霉病流行的基本前提,复种玉米面积扩大和田间遗留较多带菌残秆,提供了赤霉病流行的菌源基础。在以上条件具备的     

黄淮海麦区小麦条锈病进入快速扩展蔓延期

<正>截至5月初,小麦条锈病在我国西南、西北、江淮和黄淮海麦区14省(自治区、直辖市)577个县累计发生面积5 667万亩,发生县数和发生面积同比分别增加260个县和3.7倍,比偏重发生的2009年同期增加93个县和61.3%。受近期有利气候条件等因素影响,小麦条锈病在黄淮海麦区发生范围广、流行扩散快,河南、山东、陕西、安徽、江苏、山西、河北等7省61市309个县累计发生面积4 160万亩,比上周增加19市104个县,发生面积增加1.1倍,病害已进     

小麦赤霉病物联网实时监测预警技术试验评估

2017—2019年,在长江流域及黄淮沿淮麦区6个县(市)开展小麦赤霉病物联网实时监测预警技术试验,结果表明,应用小麦赤霉病物联网实时监测预警技术对小麦赤霉病病穗率和发生程度的平均预测准确率分别为79.9%和67.1%。其中,对赤霉病发生程度的预测准确率在黄淮沿淮麦区平均为84.3%,高于长江流域的50%;对病穗率的预测准确率在黄淮麦区平均为86.8%,高于长江流域的73.0%。模型对黄淮及沿淮麦区小麦赤霉病的短期预测效果较好。     

陕西关中2018年春季小麦冻害及引发赤霉病调查与分析

2018年采用田间调查法对陕西关中地区20个县(区)小麦冻害率及受冻畸形麦穗上赤霉病的发病率进行了调查,并对畸形麦穗上的病原菌进行分离鉴定,分析了冻害的成因和畸形麦穗感病的原因,提出了预防策略。结果显示,陕西关中不同地区小麦受冻害程度不同,西北部地区冻害程度严重,冻害率最高可达24%;由室内鉴定可知,受冻麦穗易感染赤霉病菌引发赤霉病,且相同地区的不同品种及相同品种在不同地区的发病率有较大的差异,西部较湿润地区冻害穗赤霉病发病率达80%以上,东部旱塬地区基本在70%以下。表明小麦冻害及冻害穗上赤霉病严重程度存在地区与品种差异性。     

江苏省小麦赤霉病多因子综合风险评估与区划

根据小麦赤霉病的发生特点和灾害风险分析理论,确定小麦赤霉病综合风险评估指标。本文利用江苏省1961年-2017年67个气象站气象数据和农业统计资料,结合地理信息和土壤数据构建了综合风险评估模型,基于GIS空间分析技术将江苏省划分为小麦赤霉病发生低风险区、中等风险区、高风险区和极高风险区。结果表明:江苏省小麦赤霉病的高风险区位于淮河以南地区,其中里下河和沿江东部赤霉病流行风险最高,需加强预防和治理。     

松针褐斑病病原、抗病机制和综合治理技术研究

湖南省1994年8月首次发现松针褐斑病，主要分布在江华县、江永县和双牌县11个乡镇场，面积为467．8hm^2，1995年至1997年，通过实施砍、剪、清、造、防、监、检综合治理，病害的危害面积减少到22．7hm^2，下降了95．1％，发病区严重死亡株率控制在1％以下。同时研究证实不同的湿地松病原菌株之间的脂酶图谱中存在不同的差异，湿地松、黄山松和马尾松在超尾化物歧化酶（SOD）活性、苯丙氨酸角氨酶（PAL）活性和木质素含量的差异反映出寄主的抗病性差异；病害发生流行区域性研究结果表明全省处于主要流行区县（市）有12个，偶然流行区的县（市）25个，相对安全区的县（市）71个。     

紫茎泽兰在贵州的发生危害情况及防除对策

紫茎泽兰（EupatoriumcoelestinumL．）属菊科，泽兰属，也称破坏草，群众俗称为飞机草、解放草、黑草、野泽兰、臭草等，被列入《外来有害生物的防治和国际生防公约》中四大恶性杂草之一。据调查，此草于２０世纪７０年代中期传入贵州省，主要传入途径是云南省、广西自治区的紫茎泽兰种子通过西南季风先传带至本省黔西南州兴义市的仓更、坝达章等乡镇。以后，逐步扩散蔓延到黔西南州９个县（市、区），以及六盘水市、安顺市、黔南州、毕节地区的部分县，现已传播蔓延到全省的黔西南州、安顺市、六盘水市、黔南州、毕节地区、贵阳市６个地…     

我国小麦秋苗条锈病发生规律及其区间菌源传播关系

全国冬小麦秋苗均可遭受来自西北和西南越夏区条锈菌的侵染与危害, 条锈菌在寄主上进一步繁殖和发展, 引起本地或者外地小麦条锈病流行。不同麦区秋苗条锈病发生时间、发生程度及其菌源传播规律各不相同, 年度间亦存在差异。根据小麦条锈病发生流行频率、病菌越冬和越夏情况、秋季菌源和春季菌源的有无与多少、提供时间及其影响范围与作用, 结合地理生态条件、气候特点、小麦种植区划与栽培模式等, 将中国小麦条锈病发生流行区域划分为8个明显不同的生态区系, 即关中、华北春季流行区; 成都平原、江汉流域冬季繁殖区; 西北、川西北越夏易变区; 云贵高原越夏冬繁区; 新疆冬春麦常发区; 西藏高原青稞、小麦常发区; 南方晚播冬麦偶发区; 内蒙古、东北春麦偶发区。通过病害实地调查、病菌群体遗传多样性和高空气流轨迹分析, 进一步揭示了区间菌源传播关系。陇南、陇中、陇东、宁南、海东、陕西宝鸡以及川西北和云贵高原等地区离越夏区较近, 冬小麦播种较早, 秋苗条锈病发生早、发病重, 秋季随西北气流传播到平原冬麦区和海拔较低的冬麦区侵染危害秋播麦苗, 其菌源数量对全国小麦条锈病发生流行程度起着至关重要的作用, 是中国小麦条锈病的秋季菌源基地, 面积约67万hm2; 成都平原、江汉流域、陕南、豫南、云贵坝区等麦区, 离条锈菌越夏区相对较远, 小麦播种期也较晚, 秋苗发病较晚较轻, 但冬季气候温和, 雨露条件充沛, 条锈菌在冬季可以不断侵染和繁殖, 在早春可积累大量菌源, 然后向北部和西部广大麦区扩散传播, 引起小麦条锈菌春季侵染, 是中国小麦条锈病的春季菌源基地, 面积约200万hm2。云贵高原越夏冬繁区可为我国广大麦区特别是长江中下游麦区提供部分菌源, 荆州等鄂东南地区是云贵菌源向长江下游麦区传播的中转站。云南与甘肃之间存在大量的基因流, 推测云南可能是中国小麦条锈菌重要的起源中心。西南和西北秋季菌源对长江流域麦区的相对重要性有待进一步研究明确。     

四川省小麦条锈病流行区划及菌源传播路径分析

四川省是我国小麦条锈病菌Puccinia striiformis Westend f.sp.tritici Eriks的菌源地和常发区,近10年秋苗病害始见期提前、流行期加长、危害损失呈上升趋势.在实地调查基础上,利用GIS技术对全省132个小麦主产县(市、区)1987-2006年小麦条锈病发生情况进行系统分析.结果表明,四川省小麦条锈病流行区域可划分为川西北越夏区、川西南越夏及冬繁区、盆地冬繁区和川东南春季流行区.GIS软件分析发现病菌孢子在四川盆地内的传播路径为沿岷江、涪江、沱江和嘉陵江等4条河流自北向南、自西向东传播.     

黑龙江省春小麦赤霉病流行的预测方法

作者应用相关分析、多元回归和逐步回归等方法，统计分析了１９５９年以来黑龙江省八五四农场设置的病圃所积累的２３年的田间赤霉病病情资源与各种气象因子的关系。明确了当地小麦赤霉病流行强度变化主要受小麦抽穗扬花期的平均相对温度、降雨日数、日照时数３项气象因子所左右。据此建立了小麦赤霉病流行预测模型，模型的回检及实测检验结果表明，该模型较准确地反映了当地小麦赤霉病的流行规律，可用于赤霉病流行强度的预测。     

河北省冬小麦生产干旱风险分析

利用河北省冬麦区49个气象站1980-2010年的气象资料及其相应的冬小麦产量资料,选取三种干旱指数,根据自然灾害风险分析的基本原理,计算了气候干旱、作物干旱、产量灾损三种风险度,并进行了相应的风险区划,根据区划结果提出了不同风险区的减灾对策.结果表明:(1)冬麦区气候干旱风险以中风险或较高风险区域为主,作物干旱风险则以较高风险区为主,产量灾损低风险区域较大.(2)气候干旱、作物干旱、产量灾损各等级风险区分布无明显相关关系,产量灾损风险与各地的灌溉条件关系密切.(3)产量灾损各风险区应采取不同的减灾对策,高风险区应以防旱为主,采取一系列保墒措施,提高自然水分利用率;较高风险区应以抗旱防旱为主,加强农田水利基本建设,改善灌溉条件;中低风险区应以发展优化灌溉制度为主,实现节水高产.     

2017年我国小麦条锈病流行大尺度时空动态分析

2017年小麦条锈病在我国大范围流行,为明确大流行年份小麦条锈病时空动态,本研究通过在全国小麦主产省区定期调查小麦条锈病发生情况,并在总结2017年我国小麦条锈病流行特点的基础上,分析了小麦条锈病在县域水平随时间发展及其在空间上的分布和动态。结果表明,2017年小麦条锈病在我国黄淮海麦区大范围流行,发生面积达555.66万hm²,主要发生麦区平均病叶率为2.70%~40.00%、病害严重度为7.6%~45.2%、病害扩散速率为0.007~0.140;病害发生范围波及全国18个省（区、市）866个县,向北扩散至北纬41°的内蒙古五原县,向东扩散至东经121°的山东省烟台市和威海市。     

辽宁花生疮痂病发生调查及流行因素分析

2011年作者对辽宁省花生疮痂病发生及危害情况进行了系统调查.结果表明,2011年花生疮痂病在辽宁发生轻重不一,阜新、锦州、葫芦岛地区发生严重,沈阳地区零星发生,铁岭地区尚未见发生.花生疮痂病已从次病害上升为辽宁省花生产区主要病害.作者结合花生疮痂病的发生流行特点及病害调查情况,分析了该病害严流行的原因并对防治建议进行了探讨.     

小麦赤霉病的为害损失估计模型

以４年对不同小麦品种的赤霉病为害损失结构的研究为基础,用９５０个数据构建了小麦赤病的产量,质量损失模型,结果表明,单穗粒重损失率是唯一完全的,最佳的产量损失指标,千粒重损失率是粗略的产量损失估计指标。病粒率是品质损失的最佳指标,用其可完整地表征赤霉病的产量,质量损失。