四川水稻稻瘟病的监测和预警新技术研究

摘要

本研究对四川省水稻稻瘟病菌分生孢子捕捉，分析空中孢子量与各气象因子的关系；并对2007年和2008年四川水稻稻瘟病生理小种组成、地理分布以及毒力频率的分析；最后收集历史数据，建立多种水稻稻瘟病发生预测统计模型，筛选出影响稻瘟病的关键气象因子和最佳模型。
　　 结果表明：孢子数量与温度呈正相关，相关系数为0.2941；与降雨量呈负相关，相关系数为0.2281；与相对湿度呈正相关，相关系数为0.4492；与风速呈负相关，相关系数为0.2075。
　　 2007年139个有效单孢菌株和2008年107个有效单孢菌株的生理小种分别有7群23个小种和7群20个小种，小种都以ZB群为主，出现频率分别为55.40％、56.07％，为优势种群。小种分布广泛，大多数地区的稻瘟病生理小种组成仍以ZB群小种为优势种群。2007年毒力频率范围为14.39-76.26％，而2008年毒力频率范围为23.85-70.00％。
　　 运用时间序列方法中滑动平均法、指数平均法和方差分析周期外推法这三种方法对水稻稻瘟病发病情况进行预测。通过对实测值和预测值之间的比较，计算出滑动平均法、指数平均法和方差分析周期外推法的平均相对误差分别是13.7％、18.5％和3.0％；其拟合率都在96％以上。由此可见，方差分析周期外推法为最佳方法。
　　 通过逐步回归分析从56个候选气象因子中筛选了影响水稻稻瘟病流行趋势的7个主要影响因子，并组建了水稻稻瘟病流行趋势的逐步回归分析模型。根据所建模型得出历史平均符合率为97.4％，三年预测结果的平均符合率也达到了85.3％，符合率较高。

目录

文摘

英文文摘

声明

1绪论

1.1引言

1.2水稻稻瘟病的发生

1.2.1 稻瘟病病害症状及发病时期

1.2.2 稻瘟病病原

1.2.3 病害侵染循环

1.2.4 稻瘟病发生主要条件

1.3水稻稻瘟病的防治

1.4水稻稻瘟病的监测和预警研究进展

1.4.1 病原菌生理小种监测

1.4.2 分子技术监测

1.4.3预测预报研究进展

1.5研究目的与意义

1.6本课题主要研究内容及技术路线

2 分析捕捉的孢子量与各气象因子的关系

2.1材料与方法

2.1.1 试验时间与地点

2.1.2稻瘟病菌空中孢子捕捉

2.1.3载玻片上孢子数量检测

2.1.4 气象条件的监测

2.2结果与分析

2.2.1空中捕捉到的病菌孢子量与各气象因子

2.2.2 分析空中病菌孢子量与温度的关系

2.2.3.分析空中病菌孢子量与降雨量的关系

2.2.4 分析空中病菌孢子量与相对湿度的关系

2.2.5分析空中病菌孢子量与风速的关系

3 四川水稻稻瘟病菌生理小种和毒力频率的测定

3.1材料与方法

3.1.1供试菌株

3.1.2供试品种

3.1.3育苗

3.1.4 孢子悬浮液的准备及接种

3.1.5调查记载

3.1.6 毒力频率测定方法

3.2结果与分析

3.2.1 生理小种组成分析

3.2.2 不同稻区稻瘟病菌生理小种分布

3.2.3 四川省主要水稻品种抗谱测定

4 建立水稻稻瘟病发生的预测模型

4.1时间序列分析预测水稻稻瘟病

4.1.1 时间序列分析数据来源

4.1.2 滑动平均法预测

4.1.3 指数平均法预测

4.1.4 方差分析周期外推法预测

4.2逐步回归分析预测水稻稻瘟病

4.2.1 建立逐步回归分析模型的方法和步骤

4.2.2 模型应用举例

5讨论

5.1空中孢子量与气象因子的关系

5.2稻瘟病菌生理小种测定和毒性分析

5.3水稻稻瘟病预测模型

5.3.1 时间序列分析

5.3.2 逐步回归分析

结 论

致 谢

参考文献

附 录

攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果