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。     

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。     

金衢盆地麦类赤霉病与上年秋冬气象条件的关系及其预测预报的探讨

金衢盆地位于本省中部内陆,春季多雨水麦类赤霉病每年均有不同程度的发生,对春粮的稳产高产影响很大。因此,如果在前期能准确地对赤霉病的流行程度进行预测预报,对提前作好防治准备,战胜和减轻赤霉病的为害,在农业生产上是有重要的现实意义的。 由于赤霉病主要在大小麦抽穗至灌浆初期侵染发病,因此,在当前的预测预报方法中,较多地应用该时期的气温、雨量、雨日等气象因子来分析和预测预报。这种预报方     

小麦赤霉病分段预报初探

目前我们对小麦赤霉病的预报主要是依据小麦生育期与气象条件的吻合程度。在正常年份,小麦生育期相对较易根据叶龄余数进行超前预测,而小麦感病期的天气状况的超前预报目前尚不过关,所以目前小麦赤霉病的预报尚有一定困难,预报的准确性还不够理想。近年来,我们运用小麦生育期中已经出现的天气实况,进行小麦赤霉病的分段预报,取得了初步成效。     

小麦赤霉病流行程度中长期预报探讨

小麦赤霉病是一种比较典型的气候型病害,流行程度主要决定于小麦扬花灌浆期的气候条件。根据赤霉病的历年资料,利用前期气象因子与病害流行程度的相关性进行“电标”,建立多元回归预测式和应用多因子点聚图预测法,综合预报小麦赤霉病的流行程度,连续3年取得了良好的效果。 一、小麦赤霉病流行条件分析 (一)稻桩带菌率与发病程度关系 根据我县1972至84年资料分析,小麦抽穗前(3月中旬)田间稻桩带菌率与发病程度呈正相关(r二0.6662),带菌率与发病程度一致的有9年,拟合率64.3％,相反的4年,其中带菌率高而发病轻的3年,带菌率低而发病重的1年。因此,稻桩带菌率只能作预测的参考依据。 (二)决定赤霉病流行程度的气象要素 有关资料常以小麦齐穗后20天内的雨     

2010年江苏省小麦赤霉病流行特点及防治对策探讨

赤霉病是我国长江中下游地区对小麦生产威胁最大的真菌病害之一.不仅影响小麦产量,降低小麦品质,而且人、畜食用病麦面粉还可引起中毒.2010年该病在江苏严重流行,发生程度是该省21世纪初以来仅次于2003年的第2个严重年份,并在部分地区造成一定的损失.     

近40年呼和浩特沙尘天气气候特征研究

利用呼和浩特地区近40年(1971~2010年)沙尘日数、气候因子等资料,采用相关分析等方法讨论了呼和浩特春季沙尘日数与气候因子、大气-海洋环流因子之间的关系。结果表明:风速、气温、降水量是影响呼和浩特春季沙尘天气的主要气候因子。风速偏大,气温偏低,降水量偏少的时期,呼和浩特春季沙尘天气偏多。北半球极涡面积扩大,强度增强,且副高面积收缩、强度减弱时,呼和浩特地区沙尘天气增多,反之,北半球极涡势力较弱,而副高势力较强时,呼和浩特地区沙尘天气减少。赤道东太平洋海温异常偏低时,呼和浩特沙尘天气增多;相反,赤道东太平洋海温异常偏高时,呼和浩特沙尘天气减少。前冬季的风速、气温对春季沙尘天气具有一定的预报意义。     

小麦赤霉病综合预报方法初探

1981～1988年进行了小麦赤霉病综合预报方法研究,1987年以来应用证明,预报结果较好,对指导大面积综合防治起了明显作用。1.病害流行与预报要素:据多点系统观察和大面积普查结果表明:流行程度与4月下旬～5月中旬的雨日、雨量、连阴雨次数、相对湿度、玉米茬带菌率均呈正相关,与日照呈负相关。并与上年9月和11月总雨量呈正相关,与上年7、8月气温呈负相关。2.综合预报方法:长期预报每年1月初做出,如上年7、8月均温低于26℃,9、11月总降雨     

应用逐步回归推导玉米小斑病流行预测式的初步研究

 根据河南、河北两省多年多点对玉米小斑病流行进程的观察记载,共积累20个年次的病情系统调查资料,结合相应的气象数据,按照本病的流行规律,设计8个供选因子,用北京大学DJS-18型电子计算机进行逐步回归运算,分别推导出从7月中旬至8月中旬的30天中期预测式和从7月中旬至9月中旬的60天长期预测式。
所谓测报时间范围内相应时期的气象因素,在中期预报中为7月份的总雨量、总雨日、日平均温度等,在长期预报中为7、8两个月的上述气象因素。
两个预报式的确定系数分别为0.8125和0.6843,经用建立模型以外的多个实际病情对所得方程式进行检验,证明预测式有较高的可靠度。
长期预报式可用做流行强度的趋势性预报,中期预报式可供确定防治适期的参考。     

辽宁省二代粘虫发生程度长期预报海温模式的研究

据研究辽宁省二代粘虫的发生程度受虫源地、发生地的气象条件,迁飞期的大气虹流形势的影响。群所周知,海洋是大气环流的重要热源。太平洋海域的热状况直接影响我国东部及东北部的温度、降水和环流形势。从而制约辽宁省二代粘虫的发生程度。本文用切贝雪夫多项式对太平洋海域的海温进行展开,以展开系数为预报因子建立辽宁省二代粘虫发生程度的长期预报模式。较早地预报其发生趋势。一、资料及处理辽宁省二代粘虫发生程度资料取自于辽宁省农作物病虫测报站(见表1)。     

安徽省小麦赤霉病气象风险评估与区划

基于小麦赤霉病发生流行与气象条件的关系, 本文利用安徽省7个代表站历年赤霉病病穗率资料和对应的气象资料, 通过相关性分析, 确定影响赤霉病发生的主要气象因子?采用加权求和?回归分析等方法构建赤霉病发生综合气象条件指数, 并划分赤霉病发生气象等级对应的综合气象条件指数阈值?根据各站点历年小麦赤霉病对应的不同气象等级发生概率, 结合赤霉病不同等级危害程度, 形成赤霉病气象风险指数?在此基础上, 利用GIS技术开展安徽省小麦赤霉病发生气象风险区划?结果表明:小麦赤霉病发生关键期降水日数?降水量?相对湿度≥80%的日数是影响其发生程度的主要气象因子; 安徽省小麦赤霉病不同等级气象风险区域总体呈现纬向分布, 极高风险区主要位于沿江西部和江南大部, 高风险区主要位于大别山区?江淮和沿江大部?皖南东部, 中等风险区位于淮北中南部?沿淮大部和江淮东部, 低风险区位于淮北北部和沿淮中部?针对不同等级风险区域, 可以通过调整种植结构?加强田间管理?选用抗病品种?强化精准施药技术等方式, 预防或减轻赤霉病对小麦的危害?     

宁夏地区春小麦黄矮病流行趋势预测的初步研究

通过23年(1970—1993)的研究,初步明确了东南方冬麦区黄矮病情、春麦区拔节初期麦二叉蚜量和东南方冬麦区麦蚜迁出迟早等是影响宁夏春麦区黄矮病流行的关键因素,黄矮病历年流行程度与春小麦生长期间的主要气象因子相关不密切。针对麦蚜远距离迁飞所致春麦黄矮病,首次提出了以2个预测式为基础的黄矮病流行趋势预测办法,并据此进行了多次成功的预报。     

灰色系统理论在蚕豆赤斑病流行系统分析中的应用初探

 本文介绍了灰色系统理论的重要部分,灰色关联度分析的原理和方法,分析了射阳县1973-1984年蚕豆赤斑病流行系统。结果表明菌源、4月中旬雨日数、上年11月至下年1月的雨日数和4月上中旬露日数是影响蚕豆赤斑病流行势的主导因素。变异系数和方差分析证明了灰色关联度分析的结果是正确、可靠的,该结论与客观实际一致。从而否定了"菌源不是影响蚕豆赤斑病发生的主导因素,,的观点。因此,在预测蚕豆赤斑病流行趋势时,首先务必考虑上述主导因素。这种新的数学方法比其它任何方法都更简易、方便和有效。另外,本文还讨论了灰色关联度分析与相关分析结果不一致的原因,以及灰色关联度分析在其它植病流行系统分析中应用的可能性和注意点。     

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。     

玉蜀黍赤霉对小麦品种致病力的测定方法和致病力的分化

 玉蜀黍赤霉[Gibberella zeae(Schw) Petch]的子囊孢子、分生孢子和菌丝体对麦穗的致病力相同。以1-2个子囊孢子或分生孢子接种麦穗即能引起穗腐,将孢子的接种量增加到10个以上,侵染效率也能达100%。菌丝体接种的侵染速度要比孢子快。小麦扬花期离体接种小穗,记载病原菌侵入小穗轴和主穗轴的程度,是鉴定小麦品种抗扩展的可靠方法。
根据对在小麦感病品种矮秆早或抗病品种苏麦三号小穗接种测定的结果,全国各地具有代表性的56个菌株的致病力强弱不同。从强菌株F69分离到的37个单子囊孢子菌株其致病力有显著差异,但致病力的强弱不稳定。从同一个子囊分离到的单子囊孢子菌株,它们的致病力也有分化。菌株的致病力虽然有不稳定性,但不同品种的抗性还是明显的。试验证明玉蜀黍赤霉是同宗配合的,因此关于它的变异问题有待从各个方面进行深入研究。     

2018年我国小麦赤霉病重发特点及原因分析

受赤霉病常发区小麦抽穗扬花期降雨偏多、品种抗病性差、田间菌源量大等因素影响, 2018年我国小麦赤霉病在长江中下游、江淮及黄淮南部大部麦区偏重以上程度流行, 明显重于2017年。本文分析了2018年小麦赤霉病的重发特点及其原因, 提出了下一步小麦赤霉病监测治理的对策及建议。     

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。     

我国禾谷多粘菌地理分布和生理分化研究

 调查我国26个省、市、自治区,93个县市,183个取样点,1 373个大、小麦根样本。根据休眠孢子出现频率(有休眠孢子样本数/总样本数)和每克麦根休眠孢子数,将我国禾谷多粘菌的分布区分为3个,多菌区包括江、浙、沪、皖、赣、湘、鄂和鲁的大部分和川、陕小部分,冀个别地区;少菌区包括豫大部和晋、甘小部或个别地区;其余地区为无菌区。分布区主要在长江、黄河和淮河中下游流域。禾谷多粘菌的分布范围比大麦黄花叶病等3种病毒病的分布更广泛。本研究还探讨了我国各地禾谷多粘菌的分离物存在生理分化现象