全 文 ：猕猴桃细菌性溃疡病流行预测初探 3
李　瑶 3 3 　承河元　方书苗　钱子华　(安徽农业大学 ,合肥 230036)
【摘要】　对猕猴桃溃疡病流行分析表明 ,影响该病发生严重程度 y 的生态因子是 3 月中下旬降水 x1 和 1 月份
均温 x2 ,其模型是 y = 2 . 1359 + 0. 0107 x1 - 0 . 6061 x2 ;猕猴桃溃疡病发生流行的主导因子为冬季及初春旬均温
和降水量的相对变差 ,并且由此得到病害流行的回归方程为 : y = - 8 . 127 + 22. 739 x - 13. 254 x2 ,经检验 ,该方
程达极显著水平.
关键词 　猕猴桃溃疡病 　猕猴桃溃疡病菌 　流行预测 　流行主导因子 　相对变差 　回归方程
文章编号 　100129332 (2001) 0320355204 　中图分类号 　S432. 4 + 2 　文献标识码 　A
Prevalent forecast of kiwifruit bacterial canker caused by Pseudomonas syringae pv. actinidiae. L I Yao , CHEN G
Heyuan ,FAN G Shumiao and Q IAN Zihua ( A nhui A gricultural U niversity , Hef ei 230036) . 2Chin. J . A ppl . Ecol . ,
2001 ,12 (3) :355～358.
The prevalent analysis of kiwifruit bacterial canker for several years showed that the effective ecological factors of se2
vere degree were the precipitation ( x1) in the second and last ten2days of March ,and the average temperature ( x2) of
January. The model was y = 2 . 1359 + 0. 0107 x1 - 0. 6061 x2 . The main factor of the prevalence was the relative varia2
tion of ten2days average temperature and precipitation in Winter and in early Spring ,and the regression equation was y
= - 8 . 127 + 22. 739 x - 13. 254 x2 . The forecast effect of the equation was obviously significant after testing.
Key words 　Kiwifruit bacterial canker , Pseudomonas syringae pv. actinidiae , Prevalent forecast , Main factor of fore2
cast , Relative variation , Regression equation.
　　3 安徽省科委重点资助项目 (952农218) .
　　3 3 通讯联系人.
　　2000 - 08 - 04 收稿 ,2000 - 11 - 07 接受.
1 　引 　　言
猕猴桃溃疡病是猕猴桃上一种毁灭性病害. 1980
年首次在日本发现并报导此病 ,后在美国等地陆续报
导此病的发生情况. 我国最早发现于 1985 年湖南东山
峰农场 , 其来势凶猛 , 大面积死树毁园 , 损失严
重[1 ,2 ,4 ,5 ] . 安徽省岳西县于 1990 年首次发现此病时 ,
仅零星几株 ,到 1992 年 ,此病便大规模暴发 ,成片果园
毁灭 ,损失惨重[3 ] . 随着我国猕猴桃面积迅速扩大 ,此
病造成的损失及潜在的威胁也日益严重. 掌握病害在
我国发生地区流行规律 ,已成为当务之急. 该病虽属毁
灭性病害 ,但年份间发病差异很大 ,为找出导致此病年
份变动的生态因子 ,研究其与病害发生流行严重情况
的相关性 ,以此对该病发生流行情况作出预测 ,争取防
治上的主动 ,为有效防治此病 ,并对该病进行生态调控
提供理论依据 ,特开展本研究.
2 　材料与方法
211 　病害流行等级划分
于每年发病盛期末 ,在发病严重果区 (安徽岳西县) 选代表
性果园调查各感病品种的大田发病情况 ,予以记载 ,连续 6 年 ,
以发病最严重及发病最轻年份分别作为病重与病轻年份不同
病情标准 ,将溃疡病分为 4 个等级 (表 1) .
212 　气象资料来源
取岳西县气象站气象资料 ,代表岳西地区气候情况.
213 　病斑增长率计算
以岳西地区 5 年田间枝干病斑增长情况为依据 ,选代表性
田块 ,定树 20 株 ,每隔 10d ,调查病斑总数 ,计算病斑增长率 ,其
公式为 :
病斑增长率 = 后一次病斑总数 - 前一次病斑总数前一次病斑总数 ×100 %
表 1 　年度发病程度
Table 1 Annual disease grade
发病程度
Disease degree A B C D E F
最重 Most severity 35～80 40 30 40 25 4
中等偏重(较重)Better severity 25 25 15 25～30 10 3
中等偏轻 (中等) Moderate 10 10 5 20 5 2
轻 Light 5 < 10 < 5 < 20 < 5 1
A :病株率Diseased tree rate ( %) ;B :春梢发病率Diseas incidence of spring
shoot ( %) ;C :主干发病率 Disease incidence of trunk ( %) ;D :病斑长度
Disease spot length (cm) ; E :病株死亡率 Death rate of diseased tree ( %) ;
F :严重程度代表值 Severe degree value.
3 　结果与分析
311 　岳西地区气候与病害流行的关系
根据病害流行学原理 ,某地区常发性病害流行的
关键因子包括寄主、病原物和环境三大要素 ,而气候因
子中又以温度及降水量最为重要.
由图 1 可见 ,岳西地区气候与安徽省其它地区气
应 用 生 态 学 报 　2001 年 6 月 　第 12 卷 　第 3 期 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY ,J un. 2001 ,12 (3)∶355～358
候相似 ,均表现为夏季气温温度升高 ,降水量增加. 病
害发生流行则表现为冬末春初为年发病高峰期 ,夏天
病害不扩展 ,秋末病害重新开始发生.
图 1 　岳西地区气候及病害流行情况
Fig. 1 Relation of climate to disease prevalence in Yuexi county.
Ⅰ. 旬均温 Mean temperature (ten2day period) , Ⅱ. 旬降雨量 Precipitation
(ten2day period) , Ⅲ. 病斑增长率 Disease spot increase rate.
312 　病害发生流行与温湿度之间的关系
31211 夏季病害流行与气候的关系 　猕猴桃溃疡病属
细菌性病害 ,其田间传播媒介为雨水 ,雨水多易使症状
加重 ,菌量增加[2 ] . 从理论上讲 ,降水多的年份病害应
该严重. 将年降水量与病害发生严重情况作相关分析
(表 2) .
表 2 　年降水量与病害严重情况关系
Table 2 Relationship between annaual preciptation and severe level of disease
年份
Year
年降水量
Precipitation (mm)
病害严重情况代表值
Severe level
1991 2255. 0 2
1992 1110. 2 4
1993 1607. 8 4
1994 1184. 8 1
1995 1308. 0 1
1996 1907. 5 2
　　经分析 ,相关系数 r = - 0. 059 ,可见年降水量与
发病率严重情况不相关. 岳西年降水量图示 ,降水较多
的季节为夏季 ,而猕猴桃溃疡细菌为低温型病菌 ,较高
的温度不利于此菌的侵入及扩展.
为明确该菌夏季温度较高时侵染情况 ,采用室内
培养病组织上分离病菌 A K24 ,菌龄 3d ,选定高感病品
种金丰老幼叶片 (部分叶背用高氯酸处理) 分别接种 ,
日期为 6 月 26 日、6 月 27 日、7 月 15 日、7 月 16 日、8
月 16 日、8 月 17 日 3 批 6 次. 接种后保湿 ,后均不见
症状出现.
从田间病叶调查结果可看出 ,春季随新叶展开 ,降
水增加 ,病叶及病斑急剧增加 ,初夏后 ,病叶上病斑数
量不再增加 ,且原有病斑渐变小 ,试验结果表明 ,入夏
后随温度增高 ,植株生长旺盛 ,病菌侵染明显被抑制.
因此 ,夏季虽有较多的降水 ,病害仍不能扩展 ,此时降
水与病害严重程度无关.
31212 冬末春初病害暴发流行与气候的关系 　猕猴桃
溃疡病属低温型病害 ,温度低病害易暴发流行 ,由图 1
可见 ,病害在冬末春初形成高峰.将历年极端低温 (表 3)
与病害严重情况进行相关分析 ,相关系数 r = 0. 061 , t
= 0. 1202 , P0. 05 = 0. 8114 , P0. 01 = 0. 9172 ,显著性检验证
明当年绝对低温与病害严重情况无关. 因为一天的绝对
低温不能代表当月低温.
表 3 　冬季绝对低温与病害严重情况关系
Table 3 Relationship bet ween absolute low temperature in winter and se2
vere level of disease
年份
Year
绝对低温 (日期)
Minimum temperature ( ℃)
病害代表值
Disease2index value
1991 - 12. 8 　(1990. 12. 29) 2
1992 - 7. 3 　(1992. 1. 15) 4
1993 - 9. 4 　(1993. 1. 28) 4
1994 - 7. 1 　(1994. 1. 21) 1
1995 - 8. 0 　(1995. 2. 5) 1
1996 - 7. 6 　(1996. 2. 18) 2
　　由图 2 可见 ,发病较轻的 1994、1995 年 ,入冬后温
度下降 ,经一段低温后 ,温度缓慢上升 ,曲线较平滑 ;而
病重的 1992、1993 年 ,温度下降 ,然后又迅速上升 ,短
期内呈锯齿状 ,在这种陡升陡降的环境中 ,树体不仅不
能正常冬眠 ,而且冻害严重 ,植株在易受冻情况下 ,感
病性大大增强.
图 2 　1992～1995 年冬春季旬均温
Fig. 2 Average temperature in winter and spring(1992～1995) .
Ⅰ. 1992 , Ⅱ. 1993 , Ⅲ. 1994 , Ⅳ. 1995.
1992～1996 年 12 月至 4 月的气温和降雨量列于
表 4 ,先进行该病发病情况与单个生态因子的相关分
析 ,找出影响病害严重程度的主要因子 ,将表 2 中该病
发病严重情况与表 4 中 3 月中下旬降水量进行相关分
析 , r 为 0 . 850 , df = 4 时 , r0. 05 = 0. 811 , r > r0. 05 ,表明
两者之间相关显著. 再将 1 月份均温与该病历年发生
严重情况两者之间进行相关分析 ,求得相关系数 r 为
- 0 . 758 , df = 4 时 , r0. 10为 0 . 729 , | r| > r0. 10 ,表明两
者基本相关 ,由此看出 ,3月中下旬降水量与1月份均
温与该病发病严重情况有关 . 将3月中下旬降水量
653 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　12 卷
表 4 　岳西县气候资料
Table 4 Climate data in Yuexi county
年份
Yeay
12 月 Dec.
上旬1) 中旬2) 下旬3)
1 月 Jan.
上旬1) 中旬2) 下旬3)
22 月 Feb.
上旬1) 中旬2) 下旬3)
3 月 Mar.
上旬1) 中旬2) 下旬3)
4 月 Apr.
上旬1) 中旬2) 下旬3)
1990～1991 气温 ( T)降雨 ( P)
5. 3
　
3. 8
　
3. 2
　
1. 0
4. 2
3. 7
15. 1
3. 4
24. 3
4. 6
43. 7
5. 2
50. 5
5. 4
27. 5
7. 1
43. 6
8. 4
53. 8
6. 9
94. 4
11. 7
33. 3
12. 9
125. 9
16. 1
1. 8
1991～1992 气温 ( T)降雨 ( P)
8. 1
0. 1
5. 8
　
- 0. 4
46. 7
2. 1
3. 8
1. 2
2. 6
5. 5
27. 4
1. 5
22. 1
5. 5
　
9. 3
1. 3
5. 8
45. 2
7. 3
152. 2
5. 8
76. 7
14. 2
35. 9
15. 1
0
17. 4
100
1992～1993 气温 ( T)降雨 ( P)
8. 1
13. 4
5. 0
23. 8
4. 1
12. 0
3. 1
60. 2
- 1. 7
22. 7
0. 0
　
7. 1
2. 2
7. 7
95. 7
2. 7
17. 8
7. 8
10. 5
8. 1
50. 5
9. 2
109. 5
11. 3
13. 4
13. 2
17. 3
20. 1
35. 7
1993～1994 气温 ( T)降雨 ( P)
5. 4
18. 8
2. 0
4. 4
2. 9
　
5. 2
8. 9
2. 5
11. 1
1. 7
11. 8
3. 6
36. 9
3. 1
21. 6
3. 7
11. 7
6. 4
38. 4
5. 9
19. 5
9. 3
6. 3
14. 3
27. 2
14. 1
59. 3
17. 5
19. 2
1994～1995 气温 ( T)降雨 ( P)
9. 4
4. 8
3. 4
22. 8
5. 3
0. 9
1. 9
19. 2
1. 6
14. 9
2. 5
50. 2
5. 7
28. 3
5. 1
0. 0
2. 3
1. 6
8. 1
28. 1
8. 4
14. 9
9. 9
23. 3
12. 4
3. 1
14. 3
56. 3
15. 1
101. 6
1995～1996 气温 ( T)降雨 ( P)
4. 0
1. 6
4. 8
6. 8
2. 9
　
3. 1
6. 9
0. 5
51. 2
2. 3
0. 7
3. 1
5. 0
4. 1
8. 3
2. 3
1. 6
8. 5
5. 1
6. 7
61. 8
5. 5
107. 9
8. 9
16. 5
11. 9
27. 4
17. 6
19. 5
1996～1997 气温 ( T)降雨 ( P)
3. 1
7. 7
4. 6
0. 6
6. 7
　
0. 9
7. 0
4. 3
10. 6
2. 5
23. 4
1. 9
21. 8
4. 1
　
9. 8
41. 1
11. 6
17. 1
9. 7
39. 4
11. 3
4. 7
12. 5
42. 8
15. 1
7. 6
16. 2
14. 8
平均
Average
气温 ( T)
降雨 ( P)
5. 6
7. 9
3. 9
11. 4
3. 0
11. 2
2. 3
7. 6
2. 0
11. 0
2. 1
14. 3
2. 3
16. 8
4. 3
24. 5
4. 1
32. 2
9. 5
26. 5
8. 6
34. 3
9. 6
41. 6
12. 1
40. 3
14. 6
46. 0
16. 3
54. 7
注 :缺失数据均以历年相应平均数代替. T : Temperature ( ℃) ; P : Precipitation (mm) ;1) First ten days ,2) Middle ten days ,3) Last ten days.
(x1)和 1 月份月均温 ( x2) 与该病历年发病严重情况
(y)进行全相关分析 ,全相关系数 R 为 0. 9182 ,df = 3
时 ,R0. 05 = 0. 8783 ,R > R0. 05 ,将 x1 、x2 与 y 建立回归预
测式为 y = 2. 1359 + 0. 0107x1 - 0. 6061x2 ,由于 R >
R0. 05表明该预测式是较为理想的预测式.
　　由表 4 可看出 ,12 月至 4 月的旬降水量和旬均温
变幅比较大 ,温度的骤然升降和降水量的过份集中可
能对该病流行有一定影响 ,旬降水量和旬均温的相对
变差与该病流行之间的关系进行分析 ,取每年冬季即
12 月至 4 月旬均温相对变差 :ΔT～ΔTij > Tij - TjTj .其中 ,
Tij为任一年旬均温 ,Tj 历年旬均温 ;每年冬季即 12 月至
4 月旬降水量的相对变差 :ΔR～ΔRij > Rij - RjRj . 其中 ,Rij
为任一年旬降水量 ,Rj 为历年旬降水量均值 ;对当地气
候资料 (表 4) ,按照上述要求处理转换后得表 5.
表 5 　x 与 y 的关系
Table 5 Relationship bet ween x and y
t r X X2 Y(级)
0. 427 0. 953 0. 559 0. 312 2
0. 668 1. 478 0. 871 0. 758 4
0. 823 2. 140 1. 152 1. 328 4
0. 415 0. 640 0. 471 0. 222 1
0. 302 0. 998 0. 476 0. 227 1
0. 316 1. 243 0. 548 0. 300 2
0. 608 0. 575 0. 600 0. 360 3
　　其中 　　 t =
∑
n
j = 1
〔( T ij - T j) / T j〕2
n
;
r =
∑
n
j = 1
〔( R ij - R j) / R j〕2
n
根据田间温度及降水对病害的影响 ,分别给于温
度变差以 0 . 75 及降水量变差 0. 25 的权重 ,则表 5 中 :
x = 0 . 75 t + 0 . 25 r.
设发病严重情况 y 与 x 的关系为 y = f ( x) =
f′( t , r) ,经 Excel97 回归统计分析得出结果如表 6.
经以上回归统计可知 , y 与 x 的关系方程为 : y
= - 8 . 127 + 22 . 739 x - 13 . 254 x 2
F 检验和 t 检验与实测值吻合 ,方程为最佳适配
方程.
将观察值和预测值作图 ,如图 3 所示.
表 6 　回归统计
Table 6 Regresion statistics
Multiple R 0. 984
R Square 0. 969
Adjusted Rsquare 0. 954
标准误差 Standard error 0. 274
观测值 Observation value 7
图 3 　线性方程适配图
Fig. 3 X line fit plot
Ⅰ. Y(级) Y rank , Ⅱ. 预测 Y(级) Forecast rank of Y.
适配图显示 ,回归方程所得结果与大田实际病害
发生轻重情况基本一致 ,表明回归方程模型可以用作
该病的预测预报.
4 　讨 　　论
通过对岳西地区 12 月至 4 月旬均温及旬降水量
的相对变差与发病相关因子的分析得出回归方程 ,经
检验达极显著水平. 该方程对指导岳西地区溃疡病防
治有重要意义. 特别是新辟猕猴桃园的选址 (如阳坡)
7533 期 　　　　　　　　　　　　　　　李 　瑶等 :猕猴桃细菌性溃疡病流行预测初探 　　　　　　　　　
有指导意义.
本研究明确冬季及初春温度的急剧变化 ,是导致
此病发生流行的关键因子 ,从图 1 可看出 ,岳西地区 2
～3 月 ,气温变化曲线的不光滑 ,是适合此病发生的特
征性曲线 ,因此在有这种特征的地区 ,不宜种植感溃疡
病的猕猴桃品种或者采取人工措施和栽植防护林等以
进行保护.
研究发现 ,3 月中下旬降水量和 1 月份月均温与
病害发生的严重程度相关显著 ,田间表现为降雨多 ,病
斑处流脓剧烈 ,田间发病增多. 根据病害在当地多年发
生流行的特点 ,只要气象部门提出 1 月份月均温和 3
月中下旬降水量预测预报值 ,即可对病害发生严重情
况作出预测预报.
另外 ,年度发病标准的确定是根据多年大田发病
实际情况特别是对不同类型枝干发病情况调查得出的
相对标准 ,病株率反映病害的普遍率 ,春梢是所有枝
梢 ,包括夏梢、秋梢 ,多年生枝梢中发病最重 ,且相对稳
定反映病情的一个指标. 主干发病不论在何种年份都
是导致死树的第一因素 ,病重年份树上几乎都是大病
斑 ,植株死亡率高. 必须指出的是 ,以上数据是以安徽
有一定面积且最为感病的金丰品种为代表 ,如发病条
件 ,特别是品种改换为抗病品种 ,数据会有一定变化.
参考文献
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niv (安徽农业大学学报) ,22 (3) :219～223 (in Chinese)
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3 　Fang Y2Z (方炎祖) et al . 1990. A preliminary investigation on ki2
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Phytopath Soc Japan ,55 :437～444
作者简介 　李 　瑶 ,女 ,1949 年生 ,副教授 ,主要从事果树病害
综合治理研究 ,发表论文 10 多篇.
土地利用/ 覆盖变化动力学国际会议将在北京召开
　　由北京师范大学、国家自然科学基金委员会主办 ,北京师范大学资源科学研究所、北京师范大学环境演变与自
然灾害教育部重点实验室承办的土地利用/ 覆盖变化动力学国际会议 (LUCCD’2001)将于 2001 年 8 月 26～30 日在
中国北京市召开. (LUCCD’2001)大会的目的是展现土地利用/ 覆盖变化研究及近期在理论与应用上的发展.
大会议题 :
1)土地利用/ 覆盖变化检测理论与方法 2)土地利用/ 覆盖时空演变规律
3)土地利用/ 覆盖变化的驱动力模型 4)土地利用/ 覆盖变化预测与模拟技术
5)物候、生物化学过程与土地利用/ 覆盖变化 6)区域 (城市)土地利用/ 覆盖变化与微气候
7)土地利用/ 覆盖变化与全球变化 8)全球变化影响下的土地持续利用模式
　　本次会议的工作语言为英语 ,欢迎向会议投送论文. 论文的详细摘要用英文书写 ,字数不超过一张 A4 版面 ,
并请于 2001 年 4 月 15 日前寄送大会秘书处. 论文全文截稿日期 :2001 年 6 月 15 日.
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　　国内 :800 元人民币 (2001 年 7 月 15 日后 ,1000 元人民币)
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　　　　Cyh @bnu. edu. cn
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