陇东地区越夏小麦条锈菌等级的气象预报

通过对陇东地区越夏小麦条锈菌等级与夏季气象要素相关分析得出,越夏小麦条锈菌等级与气温、降水、日照和空气相对湿度的关系密切.7月下旬和8月下旬的旬平均气温、7月中下旬和8月中旬降水之和、7月下旬和8月下旬日照、7月下旬和8月下旬相对湿度是影响越夏小麦条锈菌的关键因子,据此建立了越夏锈菌等级预报方程(p＜0.01);利用此方程对陇东地区2006年和2007年越夏小麦条锈菌等级进行预报,结果与市植保站当年实际观测调查结果吻合,说明模型可用于预报服务.     

黄河中下游地区小麦条锈病气象预报模型

将黄河中下游地区小麦条锈病周年活动期划分为秋苗侵染期、越冬休止期、复苏扩展期和春季流行期四个阶段,分阶段选取有植物病害流行学和统计学意义的气象因子,通过归一化处理和加权组合,组成小麦条锈病气象指数,用回归方法建立多时效、归一化小麦条锈病气象预报模式。检验结果显示：气象指数与小麦条锈病发生程度密切相关,其相关系数在0.4257～0.7713;各时段预报模式的回代拟合率达88.9%～100%,2006年度和2007年度的试报结果均正确。证明此气象预报模式的预报时效超前、效果好,且具有动态特点,可用于黄河中下游地区小麦条锈病发生程度的预报。     

鲁西南小麦条锈病发生发展规律研究

对菏泽地区小麦条锈病菌的来源及传播方式做了初步探讨，对发生程度与气象条件的关系做了细致研究。结果表明：甘肃天水菌源越夏区是我区最主要的苗源地。条锈病菌可以通过远距离传播和辗转侵染两个途径影响我区。条锈病发生程度与春季降雨量，雨日、最后温度、日照时数和风速均关系密切。     

巴基斯坦小麦条锈病群体遗传多样性及与其寄主抗性关系

小麦条锈病(Puccinia striiformis f.sp.tritici)在世界上是小麦的重要病害,每年会不同程度的爆发和流行,对全世界粮食安全构成了严重威胁。而对病原菌越夏地区群体遗传结构研究及其越冬、越夏区划的确定,对病害的预测预报具有重要意义。小麦条锈菌常在越夏阶段通过异核作用或基因突变产生新的毒性小种,自身的毒性发生改变并形成潜在威胁,条件一旦成熟并遇上数量足够的感病寄主,就会爆发上升成为主要致病小种,这是引致小麦品种抗条锈性"丧失"的主要原因,也是一般     

焦作小麦白粉病发生程度的气候预测方法

利用焦作市1980-2005年小麦白粉病发生程度资料和气候资料,采用次序统计量方法和Bayes判别准则,确定小麦白粉病等级与当地气候指标的定量关系,建立预测模型,得出模型中关键气象因子指标为:(1)前一年10月平均气温(T10)≥16.5℃;(2)当年3月气温(T3)≤9.5℃;(3)前一年8、9、10月降水量之和(R8+R9+R10)≤180mm;(4)当年3月降水量(R3)≥25mm。当模型中有3个或4个指标满足,则小麦当年可能发生重度白粉病;当没有或只有1个指标满足,则不会发生小麦白粉病。对1980-2005年该地区小麦白粉病发生状况进行模拟和预报,历史拟合率达73%以上,2006年和2007年延伸预测结果与实际一致。     

甘肃省冬麦区2021年春季小麦条锈病发生情况调查

为及时掌握小麦条锈菌核心菌源区小麦条锈病年度发生情况，采用随机调查法于2021年4月及6月对甘肃省冬小麦主要种植区开展田间普查。结果发现，2021年为甘肃省冬小麦主要种植区小麦条锈病重度发生年份，4月调查发现陇南麦区田间发病较充分，天水市及平凉市等地田间发病较往年提前10 d左右，病原菌越冬范围及菌量增大，为病害的扩展流行积累了大量初始菌源；适宜的环境条件为病害的充分扩展提供了有利条件。6月调查时发现田间小麦条锈病发病充分，甚至出现“双百田”(病叶率及严重度均达100%)。     

广东省西南部稻飞虱发生期和发生程度的气象预测模型

利用广东省化州市1991-2010年2代稻飞虱发生情况监测资料和相应的气象资料,通过对稻飞虱发生期、发生程度与主要气象因子进行相关分析,建立适合当地的稻飞虱发生期、发生程度预测模型.结果表明,2代稻飞虱成虫始盛期与2月平均最低气温和3月下旬-4月上旬平均最高气温呈极显著负相关(P＜0.01),与3月空气相对湿度呈极显著正相关(P＜0.01);若虫高峰期与2-3月平均气温和3月下旬-4月上旬平均气温呈极显著负相关(P＜0.01);发生程度与当年2月中旬-下旬平均最高气温、上年10月中旬-下旬平均气温和12月中旬日照时数呈极显著(P＜0.01)和显著正相关(P＜0.05);发生面积与上年10月平均气温呈极显著正相关(P＜0.01),与上年9月中旬降水日数和当年3月中旬温湿比呈极显著负相关(P＜0.01).在此基础上,建立了2代稻飞虱成虫始盛期、若虫高峰期、发生程度及发生面积4个气象预测模型.对以上气象预测模型进行模拟和预报结果表明,其准确性较高,可以为该区稻飞虱预测预报服务.     

小麦条锈菌ZS有性与无性菌系毒性差异初步分析

小麦条锈病是小麦生产上最主要的病害,条锈菌毒性不断变异是造成小麦条锈病频繁发生和小麦品种抗病性丧失的主要原因。对小麦条锈菌新菌系开展品种抗病性评价,并探明条锈菌有性菌系、无性菌系间的毒性差异,为科学、超前指导小麦抗病育种和抗病品种的合理布局应用提供技术支撑。2017 — 2021年从454个小麦条锈菌有性菌系和1 728个无性菌系中,获得ZS有性菌系35个和无性菌系167个,占比分别为7.71%和9.66%;其中已归类ZS-1、ZS-18、ZS-52类型中有有性菌系14个、无性菌系72个,占比分别为3.08%和4.17%。2022年选择ZS有性与无性菌系重要类型混合菌,对76个甘肃省内小麦生产品种进行苗期、成株期接种鉴定,结果发现,有性ZS菌系与无性ZS菌系对供试小麦品种苗期致病力分别为97.37%、92.11%,相对寄生适合度分别为0.353 0、0.248 7;成株期致病力分别为 72.37%、71.05%,相对寄生适合度分别为0.362 7、0.184 0。表明有性菌系致病性和寄生适合度均高于无性菌系。建议在陇南越夏区,及早调整小麦抗病育种目标,以持续控制条锈病的发生流行,保障粮食安全。     

基于Fisher判别准则的河北省小麦白粉病气象条件中期预报模型

将1983-2010年河北省麦区7个站点的白粉病发生程度与同期气象资料进行相关分析,初步明确了3月下旬-4月中旬平均相对湿度是影响病害流行的关键气象因子;t检验结果显示,河北省白粉病轻、重分布区的差异不显著,表明不必分区建立预测函数;通过Fisher判别准则,构建了白粉病发生程度的判别分级模型,其历史拟合率达到82.5％,2010年的试报准确率达到100％,表明模型预报效果较好.该模型的建立提高了对小麦白粉病预测的准确性,为小麦白粉病的早期防治提供了依据.     

2015—2017年平凉市崆峒区小麦白粉病越冬调查

为明确小麦白粉病在平凉市崆峒区的越冬情况,2015 — 2017年以崆峒区白庙乡贾洼村、香莲乡香莲村、草峰镇盘龙村半屲、草峰镇陈洼村、四十里铺镇及大寨乡白土村等地为试点,进行定点秋苗期调查和早春越冬观察。结果表明,2015年秋苗期平均病田率和病叶率分别为91.67%和11.81%,2016年早春4月20日调查,平均病田率和病叶率分别为85.42%、5.42%。2016年秋苗期平均病田率和病叶率分别为100%和11.40%,2017年4月21日调查,平均病田率和病叶率分别为90.28%、13.65%。分析2014 — 2017年区内气象条件,1月份平均气温在 -5 ℃以上,1 — 3月降水(雪)量和积雪时间相对偏少,初步推测小麦白粉病菌可在区内绝大多数地方越冬,在温暖向阳处越冬量更大,是当地春季流行的初侵染源之一。     

基于GF-1/WFV数据的冬小麦条锈病遥感监测

条锈病是冬小麦常见病害,利用遥感影像对条锈病病害区域进行准确监测具有重要意义。该文利用GF-1/WFV影像,结合条锈病地面光谱数据分析,采用冬小麦条锈病遥感监测指数(wheat stripe rust index,WSRI)对河南西华县冬小麦条锈病发病范围进行了估测。首先,利用冬小麦NDVI加权指数(weighted NDVI index,WNDVI)获取冬小麦种植区域。其次,利用影像4个波段反射率之和提取不同冬小麦品种的分布范围,值较高的为条锈病高抗品种(郑麦系列),较低的则是条锈病易感品种(矮壮系列)。再次,构建冬小麦条锈病指数(wheat stripe rust index,WSRI),结合地面实地调查的条锈病分布数据,通过设定合理的WSRI指数划分阈值,提取条锈病染病区域并进行精度验证。结果表明,研究区内小麦条锈病空间分布识别的总体精度在84.0%以上,具有区域监测应用的潜力。该方法简单,可操作性强,表明宽波段GF-1影像结合WSRI指数的技术,是一种比较可行的小麦条锈病遥感监测方案。     

冬小麦条锈病单叶光谱特性及严重度反演

对冬小麦条锈病胁迫不同严重度(0、1%、10%、20%、30%、45%、60%和80%)的单叶进行光谱测定,其光谱特征明显,随严重度增加,单叶光谱反射率在可见光550～740 nm处增加,差异显著;而近红外平台750～1340 nm反射率也呈上升趋势,差异不显著;中红外1350～1600 nm反射率上升,差异显著.反射率与严重度相关系数在376～1600 nm范围内基本成正相关,达到极显著相关的敏感波段区域为446～725 nm与1380～1600 nm.入选了493、666 nm和1430 nm与严重度的相关系数最高的单个波段,利用相关性最好的666 nm和相关性最弱的758 nm波段组合设计了光谱角度指数SAI(Spectral Angle Index),与严重度建立的模型相关系数较高.并利用连续统去除法对540～740 nm特征反射峰进行归一化定量分析,吸收深度(Depth)与吸收面积(Area)与严重度呈极显著相关,设计的吸收面积指数AAI(Absorption Area Index)与严重度相关系数最好,可较好地反演单叶严重度.结果表明,条锈病单叶光谱特性明显,利用其光谱反射率可以很好的估算单叶严重度,建立的模型具有很高的反演精度.结果对深入研究冬小麦条锈病害遥感监测机理提供了理论依据.     

冬小麦新品种武都23号选育报告

为选育适宜武都市及同类地区推广种植,高产、稳产、抗逆性强且优质的冬小麦品种。以引11-12为母本、98t-23-101为父本进行杂交,采用系谱法选育出了冬小麦新品种武都23号。该品种生育期243 d,株高85 cm,穗长8.2 cm,穗粒数51粒,千粒重43 g。在2018 — 2020年甘肃省冬小麦区域试验中,平均折合产量7 542.3 kg/hm2,较对照品种兰天33号增产6.55%;在2020 — 2021年度甘肃省冬小麦生产试验中,平均折合产量为7 558.5 kg/hm2,较对照品种兰天33号增产7.35%。具有抗旱、抗锈,丰产等特点。适宜陇南市半山干旱半干旱区、徽成盆地和天水市麦积、甘谷及清水等地区种植。     

利用随机森林法协同SIF和反射率光谱监测小麦条锈病

小麦受到条锈病菌侵染后,作物的光合能力及色素含量等均会发生变化,日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)对作物光合生理的变化比较敏感,而反射率光谱则受作物生化参数的影响较大,为了提高小麦条锈病的遥感探测精度,该文利用随机森林(random forest,RF)等机器学习算法开展了协同冠层SIF和反射率微分光谱指数的小麦条锈病病情严重度的遥感探测研究。首先利用3FLD(three bands fraunhofer line discrimination)算法提取了冠层SIF数据,然后结合对小麦条锈病病情严重度敏感的11种反射率微分光谱指数分别基于RF和后向传播(back propagation,BP)神经网络算法构建了反射率微分光谱指数与冠层SIF协同的小麦条锈病病情严重度预测模型。研究结果表明:RF算法构建的小麦条锈病病情严重度预测模型优于BP神经网络算法,3个样本组中RF模型病情指数(disease index,DI)估测值与实测值间的决定系数R2平均为0.92,比BP神经网络模型(R2的平均值为0.83)提高了11%,均方根误差(root mean square error,RMSE)平均为0.08,比同组BP神经网络模型(RMSE的平均值为0.12)减少了33%,RF算法更适合于小麦条锈病病情严重度的遥感探测。在反射率微分光谱指数中加入冠层SIF数据后,RF模型和BP神经网络模型精度均有所改善,其中RF模型估测值与实测值间的平均R2提高了4%,平均RMSE减少了22%,BP神经网络模型估测值与实测值间的平均R2提高了14%,平均RMSE减少了28%,综合利用冠层SIF和反射率微分光谱指数能够改善小麦条锈病病情严重度的遥感探测精度。研究结果可为进一步实现作物健康状况大面积高精度遥感监测提供新的思路。     

山西省小麦条锈病流行趋势预测模型研究

本研究分析了山西省小麦条锈病流行的影响因素和预测依据;对1981～2003年流行情况资料,采用回归分析法,建立预测模型:Y=-0.2766 0.0249X1 0.0104X2 0.0132X3,经回归检验,历史符合率高达87.5%。通径分析进一步证明,4月中旬～5月下旬的降雨量对条锈病流行具有最显著影响。     

小麦条锈病抗性基因定位及分子标记技术研究进展

条锈病流行对小麦生产造成巨大损失,选育和种植持久抗性品种是防治小麦条锈病最经济有效的策略。为达到多基因聚合培育持久抗病品种的目标,必须不断发掘抗病种质、解析其抗病遗传机制并开发分子标记。基于文献,对条锈病抗性基因发掘涉及的抗病性、分子标记、基因定位方法和定位进展及其在育种中的应用进行了综述,明确了小麦条锈病基因定位涉及技术的现状、局限性及优势,从而为后续的条锈病抗性基因发掘、多基因聚合和持久抗性小麦品种的选育与生产布局提供技术指导,以降低西北麦区和小麦主产区条锈病流行的频率,进一步促进国家粮食安全。     

基于遗传神经网络的全国小麦条锈病长期气象预测

为了提高反向传播（BP）神经网络模型预测小麦条锈病发病率的准确性和效率,以上年1月-当年3月组合的120个大气环流特征量为基础,定量分析大气环流特征量与全国小麦条锈病发病率之间的相关性并从中筛选出主要的影响因子;对影响因子进行主成分分析（PCA）,提取累计贡献达到85．46％的前10个主成分作为预测因子;利用逐步回归、BP神经网络及遗传算法（GA）优化的BP神经网络三种模型进行预测,三种模型的预测精度均在80％以上,其中GA—BP神经网络模型的精度最高,达92．6％,而其训练步长仅为标准BP神经网络的1／4左右。通过PCA简化网络结构,同时运用GA优化网络初始权值和阈值,GA—BP神经网络模型可以较好的预测小麦条锈病的发病率。     

15%三唑酮喷施次数对小麦条锈病的防治效果

小麦条锈病是小麦生产上的最主要病害之一,三唑酮在小麦条锈病防治上具有极好的控病增产作用,但随着其长期施用,在天水地区小麦生产上已出现抗药菌株,导致防效偏低。为了给小麦条锈病的科学防治和三唑酮的合理高效使用提供技术支撑,在甘肃省农业科学院植物保护研究所甘谷试验站以感病品种冬小麦新冬43号为指示品种,开展了15%三唑酮可湿性粉剂不同喷施次数对小麦条锈病的田间防效试验。试验结果表明,喷药次数对小麦条锈病的田间防效及指示品种的产量、千粒重、穗粒重有极显著的影响。与不喷药对照相比较,15%三唑酮可湿性粉剂药剂量1 200 g/hm2兑水675 kg喷施1次、喷施2次、喷施3次对小麦条锈病的田间终期防效分别为58.4%、83.6%、98.6%,折合产量分别为5 000.0、5 580.0、6 080.0 kg/hm2,较不喷药对照分别增产58.23%、76.58%、92.40%,千粒重分别提高15.5%、32.4%、38.5%,平均穗粒重分别提高7.6%、10.7%、12.2%。认为选用15%三唑酮可湿性粉剂在小麦条锈病防治达标期(病叶率达到10%)时对小麦进行喷雾防治,间隔7 d喷1次,连喷3次,可达到极好的控病增产效果,值得在小麦生产上推广应用。