免费文献传递   相关文献

Prediction of potential distributions and risk analysis of Phoma foveata in China

马铃薯坏疽病菌在中国的适生区预测及其风险性评估



全 文 :书马铃薯坏疽病菌在中国的适生区预测及其风险性评估
姜红霞1,2,杨成德3,蒲崇建2,陈秀蓉3,尚勋武1
(1.甘肃农业大学农学院,甘肃 兰州730070;2.甘肃省植保植检站,甘肃 兰州730020;3.甘肃农业大学草业学院 草业生态系统教育部
重点实验室 甘肃省草业工程实验室 中-美草地畜牧业可持续发展研究中心,甘肃 兰州730070)
摘要:采用马铃薯坏疽病菌已知分布点和中国14个环境地理变量图层,运用GARP生态位模型结合GIS空间分析
模块,对该病原菌在中国的适生区和风险性进行了预测,结果表明,其在甘肃、云南、贵州、四川、新疆、宁夏、江苏、
安徽、湖北和湖南等省有较大面积的适生区;在内蒙古、陕西、山西、河南、河北、山东、北京、辽宁、吉林及黑龙江等
省市有大面积的适生区,其综合风险值为0.792,具有风险性,需重点监测。本研究为监测和防止马铃薯坏疽病的
入侵提供了科学依据。
关键词:马铃薯坏疽病菌;适生区;预测;风险评估;中国
中图分类号:S435.32  文献标识码:A  文章编号:10045759(2014)03027606
犇犗犐:10.11686/cyxb20140333  
   马铃薯(犛狅犾犪狀狌犿狋狌犫犲狉狅狊狌犿)是我国主要的粮食作物之一,又是重要的饲料和工业原料,在医疗上还具有广
泛的药理学活性,如抗菌、抗病毒、抗原虫、抗炎、抗肿瘤、强心、抗胆碱酯酶等[1];已遍及全国各个省、自治区和直
辖市,可单种,也可以套种,不同栽培方式影响马铃薯产量[2]。目前,我国已成为世界最大的马铃薯种植国[3]。随
着耕地面积的减少,水资源短缺压力日益增加,大宗粮食作物效益降低以及膳食结构改变,马铃薯对保障我国粮
食安全的重要性日益凸显。
马铃薯坏疽病(犘犺狅犿犪犳狅狏犲犪狋犪)是进境检疫性有害生物,在欧洲、北非、南美和大洋洲等多个洲均有发生[46],
其主要危害对象为马铃薯,也可以危害藜属(犆犺犲狀狅狆狅犱犻狌犿)的一些植物[7],是马铃薯贮藏期重要病害[89]。据报
道[10],在欧洲冷凉地区,马铃薯贮藏期干腐病(犉狌狊犪狉犻狌犿spp.)发病率逐渐下降,坏疽病发病率却不断上升。此
病在我国已有报道,并对其病原鉴定及生物学特性进行了研究[11],但对其发生分布尚无调查和分析。近年来,我
国马铃薯产业快速发展,国内外种薯和其他薯产品流通日益频繁,该病害的发生危害对我国马铃薯生产和产业发
展带来了巨大威胁,进行其适生区预测及风险性评估,对加强疫情监测和检疫管理,防止和阻截其扩散传播,保障
马铃薯产业可持续发展具有重要意义。
GARP(geneticalgorithmforrulesetprediction)生态位模型是利用已有的物种分布资料和环境数据产生以
生态位为基础的物种生态需求,从而研究物种的潜在分布[1213],该模型近年来被广泛地应用于外来入侵物种潜在
分布区的预测。周国梁等[14]利用该生态模型预测了桔小实蝇(犅犪犮狋狉狅犮犲狉犪犱狅狉狊犪犾犻狊)在中国的适生区域;李红梅
等[15]预测了日本松干蚧(犕犪狋狊狌犮狅犮犮狌狊犿犪狋狊狌犿狌狉犪犲)在中国的潜在地理分布;还有学者对其他检疫性害虫[1618]及
杂草[19]在中国的适生区进行了预测。本研究结合马铃薯坏疽病菌(犘犺狅犿犪犳狅狏犲犪狋犪)在世界现有的分布数据和相
关生态环境数据,利用基于遗传算法的GARP生态位模型,对其在中国的适生区进行了预测,并分析其风险性,
为控制该有害生物的入侵、制定有效的检疫措施提供科学依据。
1 材料与方法
1.1 数据来源及预测处理
本研究所采用的DesktopGARP1.1.6版从http://www.nhm.ku.edu/desktopgarp/Download.html免费
276-281
2014年6月
   草 业 学 报   
   ACTAPRATACULTURAESINICA   
第23卷 第3期
Vol.23,No.3
收稿日期:20131230;改回日期:20140311
基金项目:甘肃省农牧厅农业科技创新项目资助。
作者简介:姜红霞(1976),女,甘肃武威人,农艺师,在读博士。Email:jianghx1913@163.com
通讯作者。Email:chenxiurong@gsau.edu.cn,shangxunwu@163.com
下载;从全球生物多样性信息交换所GBIF数据库(http://www.Gbif.org/)中收集了马铃薯坏疽病菌在世界范
围内的分布信息,整理去除相同的经纬度记录;环境层数据集采用GARP官方网站上下载的14个环境变量,分
别为地面霜冻频率、坡向、海拔、坡度、年降水量、太阳辐射、极端低温、年均温、极端高温、雨日频率、日蒸发量、累
积通量、通量流向和地形指数等环境因子,均为1961—1990年的平均值,所有环境变量的空间分辨率为0.1度。
在建模数据中随机选取67%作为训练数据,剩余数据作为检验数据,每次任务重复1000次或其精度达到0.01
为止,运行10次,使用最优模型选择程序,最后得到10个最优模拟结果[20]。将最优结果在ArcGIS叠加后得到
一个综合的物种潜在概率分布图;从国家基础地理信息系统(http://nfgis.nsdi.gov.cn)下载获得1∶4000000
的中国地图作为分布分析的底图;利用ArcGIS的地图计算功能,去除中国以外的分布,并将最佳模型的模拟结
果进行投影,最后确定马铃薯坏疽病菌在中国的适生区。
1.2 风险性分析
马铃薯坏疽病菌在中国的风险分析参考范京安和赵学谦[21]的方法,共设5个1级指标及13个2级指标建
立风险评估体系。1级指标权重值参考文献[22],并结合马铃薯坏疽病菌的检疫及控制等实际情况赋予权重值;
2级安全性评价指标依据马铃薯坏疽病菌的生物学特性、寄主数量、种植面积、控制效果及分布等赋值,取值在
[0,1]区间,分为5级,依次为0,0.25,0.50,0.75和1.00。
马铃薯坏疽病菌的风险分析中5个1级指标分别为潜在危险性、移殖与建立种群的可能性、寄主的经济重要
性、国内现有分布的广泛性和检疫管理的难易性,其权重值参考文献[22]设置,但由于马铃薯在中国已成为第四
大类作物,因此将“寄主的经济重要性”权重值增加0.06,此0.06从潜在危险性、移殖与建立种群的可能性和国
内现有分布的广泛性中分别扣除0.02,即5个1级指标权重值依次为0.216,0.435,0.144,0.149和0.056。潜
在危险性分潜在的经济危害性、是否为传播媒介和各国重视程度3个2级指标,权重值依次为0.730,0.190和
0.080;移殖与建立种群的可能性分运输中的存活率、国内潜在适生分布范围、传播方式、国外分布情况和截获频
次5个2级指标,权重值分别为0.276,0.458,0.145,0.070和0.049;寄主的经济重要性分受害植物种类和受害
寄主种植面积2个2级指标,权重值分别为0.330和0.670;检疫管理的难易性分检验鉴定的难易、除害处理的
难易和根除的难易3个2级指标,权重值分别为0.105,0.637和0.258。
马铃薯坏疽病菌风险分析中各指标隶属度根据文献报道的该有害生物的生物学特性等确定。严重受害的种
薯种植可使产量降低20%,人工接种可造成60%损失[7],因此,潜在的经济危害性(按产量或质量损失计)隶属
度为1;没有文献报道马铃薯坏疽病菌可以传播其他病原,因此是否为传播媒介隶属度为0;欧洲及地中海地区植
物保护组织(EPPO)将该生物列为A2类检疫对象,该组织有成员国50个,因此各国重视程度(以被列为检疫对
象的国家数定)隶属度为1;马铃薯坏疽病菌在马铃薯块茎上可长时间存活,因此运输中的存活率隶属度为1;根
据马铃薯坏疽病菌适生区预测,在国内适生区面积大于种植区20%,但小于50%,因此,国内潜在适生分布范围
(按占国内栽培寄主分布面积的百分数计)隶属度为0.75;马铃薯坏疽病菌主要引起块茎腐烂,地上部分只在后
期于茎秆上形成分生孢子,通过种薯、土壤或耕作等传播,因此传播方式隶属度为0.5;据资料显示[6]约有20多
个国家或地区分布有马铃薯坏疽病菌,因此,国外分布情况(按分布国占世界国家的百分数计)隶属度为0.5;中
国没有截获马铃薯坏疽病的相关报道,因此截获频次隶属度为0.25;马铃薯坏疽病菌以马铃薯为主要寄主[4,10],
因此受害植物种类(以粮、棉、油、果、菜、药材及特殊经济价值的作物种类计)隶属度为0.5;中国马铃薯种植面积
约500万hm2,因此受害寄主种植面积隶属度为1;马铃薯坏疽病只在甘肃省部分马铃薯种植区发生,因此国内
现有分布的广泛性(按占寄主分布面积的百分数计)隶属度为1;马铃薯坏疽病菌通过病原形态或其他生化方法
可鉴定[7,23],因此检验鉴定的难易(按可靠的鉴定方法有无及难易定)隶属度为0.25;常用杀菌剂均可较好地抑
制马铃薯坏疽病菌[2426],因此除害处理的难易(按现有方法的除害率百分数计)隶属度为0.5;马铃薯坏疽病菌在
缺少寄主的情况下在土壤中可存活2年[5],通过2~3年轮作可控制,因此根除的难易隶属度为0.5。
风险性评估值的计算模型为:犚=∑

狀=1
犘狀;犘狀=犽∑

犼=1
(二级指标权重值×安全性赋值)。其中,犚为综合风险值,
犚<0.500认为该有害生物无风险性,0.500~0.700之间为该有害生物的风险性一般,0.7001~0.8000之间的为
772第23卷第3期 草业学报2014年
具有风险性,犚>0.8001可认为风险性较大;狀为一级指标,即取值1,2,3,4和5,犘狀 为第狀个一级指标的风险
值;犽为第狀个一级指标的权重值,犼为第狀个一级指标下二级指标数,为1,2,…,犿[21]。
2 结果与分析
2.1 马铃薯坏疽病菌在世界的潜在分布区
以已知分布点经纬度和14个环境变量资料为基础,利用DesktopGARP和ArcGIS对马铃薯坏疽病菌在世
界范围内的适生区进行了评估,如图1。从图中可以看出马铃薯坏疽病菌在世界范围内适生区较广,在北美洲、
南美洲、欧洲、非洲、亚洲及大洋洲均有适生区,且在欧洲及北美洲适生区面积较大,在其他洲适生区面积相对较
小。
全球生物多样性信息交换所GBIF数据库资料显示,马铃薯坏疽病菌在瑞典、英国、埃及、德国、荷兰、波兰、
瑞士、澳大利亚、新西兰、加拿大、西班牙和以色列等12个国家和34个地区有分布(表1),本研究所做世界范围
内马铃薯坏疽病菌适生区涵盖了目前文献报道的发生区,说明该预测方法可靠。
图1 马铃薯坏疽病菌在全世界的适生区分布
犉犻犵.1 犜犺犲犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀狅犳犘.犳狅狏犲犪狋犪犻狀狑狅狉犾犱
图中黑色部分为马铃薯坏疽病菌在世界范围内的适生区。Theblackareaisthepotentialdistributionsof犘.犳狅狏犲犪狋犪inworld. 
2.2 马铃薯坏疽病菌在中国的潜在分布区
图2 马铃薯坏疽病菌在中国的适生区分布
犉犻犵.2 犜犺犲犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀狅犳犘.犳狅狏犲犪狋犪犻狀犆犺犻狀犪
   图中红色部分为马铃薯坏疽病菌在中国的适生区。Theredareais
thepotentialdistributionsof犘.犳狅狏犲犪狋犪inChina.
利用DesktopGARP和ArcGIS对马铃薯坏疽病
菌在我国的适生区评估如图2,在中国南部海南、广
东、广西、江西和福建等少数省份没有适生区,浙江、青
海和西藏有零星分布的适生区,云南、贵州、四川、新
疆、甘肃、宁夏、江苏、安徽、湖北和湖南等省有较大面
积适生区,内蒙古、陕西、山西、河南、河北、山东、北京、
辽宁、吉林、黑龙江等省有大面积适生区。该结果表
明,中国多个省份均有该菌的潜在分布区,东北三省及
内蒙古等马铃薯大面积种植区的适生区面积较大,需
872 ACTAPRATACULTURAESINICA(2014) Vol.23,No.3
密切关注该有害生物的入侵。预测结果也与甘肃省
中部及南部有该病害的发生结果相一致。
2.3 马铃薯坏疽病菌风险分析
根据1级指标和2级指标的权重值及2级指标
的隶属度进行马铃薯坏疽病菌的风险计算:
犘1=0.216×(0.730×1+0.190×0+0.080×
1)=0.175
犘2=0.435×(0.276×1+0.458×1+0.145×
0.5+0.070×0.5+0.049×0.25)=0.322
犘3=0.144×(0.330×0.5+0.670×1)=0.120
犘4=0.149×1=0.149
犘5=0.056×(0.105×0.25+0.637×0.5+
0.258×0.5)=0.026
犚=∑

狀=1
犘狀=0.792
马铃薯坏疽病菌在我国的综合风险值为0.792,
根据风险性评估值分级标准,认为该有害生物对我
国马铃薯生产带来的潜在危害性较大,需重点监测。
3 讨论
GARP生态位模型从多维空间尺度上预测物
种的分布,与 CLMEX等传统的生物气候方法相
比,GARP模型包含影响物种分布的多个分隔符变
量图层,不需要大量的物种生态生理资料[27],具有
更大的灵活性,其桌面版本DesktopGarp软件自带
14个环境因子层,这些因子涉及影响生物分布的各
个方面,且本研究预测结果与马铃薯坏疽病报道的
已发生区域吻合[6,10],因此,认为预测结果是可信
的,该模型可以用于在不同的空间生态环境中预测
各种物种的地理分布。
通过对马铃薯坏疽病菌在我国的适生性预测及
其风险评估,表明马铃薯坏疽病如在我国传播,将成
为我国马铃薯生产中的重要病害,建议有关部门高
度重视马铃薯坏疽病对马铃薯生产和产业发展的影
响,加强风险管理,制定相关政策,严防马铃薯坏疽
病扩散传播;加强种薯生产和流通管理,开展种薯产
地检疫,建立马铃薯种薯无疫病生产基地。开展种
薯市场检疫检查,对调运种薯流向进行严密监控,防
表1 马铃薯坏疽病菌已知分布点
犜犪犫犾犲1 犓狀狅狑狀犵犲狅犵狉犪狆犺犻犮犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀狅犳38
犾狅犮犪犾犻狋犻犲狊犳狅狉犘.犳狅狏犲犪狋犪
国家
Nation
地区
Place
经度
Longitude
纬度
Latitude
瑞典Sweden 奥依宾Ojebyn 21.18°E 65.19°N
奥菲尔Offer 17.45°E 63.08°N
乌普萨拉Uppsala 17.67°E 59.83°N
克里斯蒂安斯塔德Kristianstad 13.67°E 56.17°N
英国UK 根西岛Guernsey 2.36°W 49.26°N
泽西岛Jersey 2.07°W 49.12°N
贝尔法斯特Belfast 5.91°W 54.70°N
埃及Egypt 亚历山大Alexandria 29.95°E 31.23°N
埃涅伊德 Teneida 29.32°E 25.53°N
德国Germany 卡尔斯鲁厄Karlsruhe 8.10°E 49.02°N
荷兰Netherlands 乌得勒支Utrecht 5.17°E 52.09°N
希尔弗瑟姆 Hilversum 5.29°E 52.21°N
卑尔根奥松姆BergenopZoom 4.23°E 51.36°N
马斯特里赫特 Maatricht 5.74°E 50.91°N
波兰Poland 卢布斯卡Lubuskie 15.78°E 52.90°N
翁格罗维茨 Wagrowiec 17.17°E 52.83°N
瑞士Switzerland 施维茨州Schwyz 8.82°E 46.98°N
澳大利亚
Australia
南澳大利亚州SouthAustralia 136.14°E 30.01°S
塔斯马尼亚岛Tasmania 146.37°E 41.24°S
哈密尔顿岛 Hamilton 142.15°E 37.93°S
葛瑞菲斯Griffith 145.63°E 35.08°S
古尔本Goulburn 150.08°E 35.68°S
利斯戈Lithgow 150.42°E 33.54°S
新西兰
NewZealand
达尼丁Dunedin 168.53°E 44.10°S
达尼丁Dunedin 169.38°E 44.12°S
纳尔逊Nelson 171.40°E 42.10°S
纳尔逊Nelson 171.72°E 41.85°S
加拿大Canada 不列颠哥伦比亚BritishCo
lumbia
128.09°W 55.33°N
124.67°W 49.53°N
温哥华Vancouver 113.27°W 54.80°N
西班牙Spain 帕尔马Palma 3.05°E 39.85°N
埃纳雷斯堡AlcaladeHenares 3.63°W 40.95°N
埃纳雷斯堡AlcaladeHenares 3.42°W 40.95°N
以色列Israel 阿罗Aroer 35.03°E 31.15°N
止带菌种薯上市销售;加强检疫知识的宣传力度,提高群众对马铃薯坏疽病等危险性有害生物的警惕性,及时上
报疫情,防止人为因素导致疫情传播扩散。
虽然欧洲、美洲等国对马铃薯坏疽病的症状[89]、病原[5,78,28]、发生规律[10]及防治[2526,29]等方面报道较多,但
亚洲各国未见相关报道,对马铃薯坏疽病生物学、监测、防治方法及检疫措施等各方面的认识和研究还不够深入
972第23卷第3期 草业学报2014年
和系统,针对我国各马铃薯主产省份马铃薯坏疽病风险评估时,部分评价指标值不能科学确定,因此,本研究未对
马铃薯坏疽病在我国各马铃薯主产省份的综合风险值进行逐一分析和评估,有待进一步研究后,再作深入探讨。
有害生物风险性评估作为防止危险性有害生物入侵最有效的手段之一,需要大量可靠的基础数据支撑。应
加大对重大危险性有害生物科研攻关的力度,系统地收集疫情数据,建立疫情数据库和科学的风险评估体系,定
期对可能影响农业生产、生态环境和社会安全的有害生物开展分析与评估,提出相应的风险管理策略,真正做到
“预防为主”。
参考文献:
[1] 牛继平,张金文,王旺田,等.马铃薯SGAs合成代谢途径末端SGT酶基因克隆及序列分析[J].草业学报,2012,21(3):
106116.
[2] 范士杰,王蒂,张俊莲,等.不同栽培方式对马铃薯土壤水分状况和产量的影响[J].草业学报,2012,21(2):271279
[3] 王典,李发弟,张养东,等.马铃薯淀粉渣-玉米秸秆混合青贮料对肉羊生产性能\蝊胃内环境和血液生化指标的影响[J].
草业学报,2012,21(5):4754.
[4] StevensonWR,LoriaR,FrancGD,犲狋犪犾.CompendiumofPotatoDiseases(2nd)[M].Minnesota:APSPress,2004:25
26.
[5] OtazuV,BoeremaGH,MooiJC,犲狋犪犾.Possiblegeographicaloriginof犘犺狅犿犪犲狓犻犵狌犪var.犳狅狏犲犪狋犪,theprincipalcausalor
ganismofpotatogangrene[J].PotatoResearch,1979,22(4):333338.
[6] 全国农业技术推广服务中心.植物检疫性有害生物图鉴[M].北京:中国农业出版社,2001:396397.
[7] BoeremaGH,deGruyterJ,NoordeloosME,犲狋犪犾.PhomaIdentificationManual,DifferentiationofSpecificandInfraspecif
icTaxainCulture[M].Walingford:CABIPublishing,2004:220.
[8] LangerfeldE.Thefungus犘犺狅犿犪犲狓犻犵狌犪var.犳狅狏犲犪狋犪asacauseofpotatorot[J].AktuelesausAckerundPflanzenbau,1979,
8:4246.
[9] LangerfeldE.犘犺狅犿犪犲狓犻犵狌犪var.犳狅狏犲犪狋犪,causeofatuberrotofpotatoes[J].GesundePflanzen,1980,32(4):9295.
[10] EPPO.犘犺狅犿犪犲狓犻犵狌犪var.犳狅狏犲犪狋犪datasheetsonquarantinepests[A].PreparedbyCABIandEPPOfortheEuropeanUnion[M].
Cambridge:QuarantinepestsforEuropeUniversityPress,1997:865871.
[11] 姜红霞,杨成德,薛莉,等.甘肃省马铃薯坏疽病鉴定及其病原生物学特性研究[J].草业学报,2013,22(2):123131.
[12] StockwelDRB.TheGARPmodelingsystem:Problemsandsolutionstoautomatedspatialprediction[J].International
JournalofGeographicalInformationSystem,1999,13(2):143158.
[13] MauCrimminsTM,SchussmanHR,GeigerEL.Cantheinvadedrangeofaspeciesbepredictedsufficientlyusingonlyn
ativerangedata?Lehmannlovegrass(犈狉犪犵狉狅狊狋犻狊犾犲犺犿犪狀狀犻犪狀犪)inthesouthwesternUnitedStates[J].EcologicalModeling,
2006,193:736746.
[14] 周国梁,陈晨,叶军,等.利用GARP生态位模型预测桔小实蝇(犅犪犮狋狉狅犮犲狉犪犱狅狉狊犪犾犻狊)在中国的适生区域[J].生态学报,
2007,27(8):33623369.
[15] 李红梅,韩红香,薛大勇.利用GARP生态位模型预测日本松干蚧在中国的地理分布[J].昆虫学报,2005,48(1):95100.
[16] WangR,WangYZ.Invasiondynamicsandpotentialspreadoftheinvasivealienplantspecies犃犵犲狉犪狋犻狀犪犪犱犲狀狅狆犺狅狉犪(Aster
aceae)inChina[J].DiversityandDistributions,2006,12:397408.
[17] 刘静远,陈洪俊,李志红,等.基于GARP的杏小食心虫在中国的潜在分布研究[J].植物保护,2008,34(5):3943.
[18] 黄小玲,李伟丰,楚文静.基于GARP的三种芒果象甲在中国的适生性分析[J].环境昆虫学报,2009,31(4):306310.
[19] 李双成,高江波.基于GARP模型的紫茎泽兰空间分布—以云南纵向岭谷为例[J].生态学杂志,2008,27(9):15311536.
[20] 钟艮平,沈文君,万方浩,等.用GARP生态位模型预测刺萼龙葵在中国潜在分布区[J].生态学杂志,2009,28(1):162
166.
[21] 范京安,赵学谦.农作物外来有害生物风险评估体系与方法研究[J].植物检疫,1997,11(2):7581.
[22] 王艳平,武三安,张润志.入侵害虫扶桑绵粉蚧在中国风险分析[J].昆虫知识,2009,46(1):101106.
[23] Mosch,W H M,MooiJC.Achemicalmethodtoidentifytuberrotinpotatocausedby犘犺狅犿犪犲狓犻犵狌犪var.犳狅狏犲犪狋犪[J].
NetherlandsJournalofPlantPathology,1975,81(2):8688.
082 ACTAPRATACULTURAESINICA(2014) Vol.23,No.3
[24] CookeIR,LoganC.Furtherexperimentswithfoilarfungicidespraysforthecontrolofpotatogangrene[J].RecondAgricul
trualResearch,1984,32:4346.
[25] CarnegieSF,HideGA,RuthvenAD,犲狋犪犾.Controlofpotatogangrenebythiabendazoleinrelationtotimeofharvestafter
haulmdestructionandsiteofproduction[J].AnnalsofAppliedBiology,1988,113:471481.
[26] CopelandRB,LoganC.Controloftuberdiseases,especialygangrene,withbenomylthiabendazoleandotherfungicides[J].
PotatoResearch,1975,18(2):178188.
[27] StochwelDRB,PetersonAT.Effectsofsamplesizeonaccuracyofspeciesdistributionmodels[J].EcologicalModeling,
2002,148(1):113.
[28] MacdonaldJE,WhiteGP,CoteMJ.Differentiationof犘犺狅犿犪犳狅狏犲犪狋犪from犘.犲狓犻犵狌犪usingaRAPDgeneratedPCR
RFLPmarker[J].EuropeanJournalofPlantPathology,2000,106:6775.
[29] BangU.Screeningofnaturalplantvolatilestocontrolthepotato(犛狅犾犪狀狌犿狋狌犫犲狉狅狊狌犿)pathogens犎犲犾犿犻狀狋犺狅狊狆狅狉犻狌犿狊狅犾犪狀犻,
犉狌狊犪狉犻狌犿狊狅犾犪狀犻,犘犺狅犿犪犳狅狏犲犪狋犪and犚犺犻狕狅犮狋狅狀犻犪狊狅犾犪狀犻[J].PotatoResearch,2007,50(2):185203.
犘狉犲犱犻犮狋犻狅狀狅犳狆狅狋犲狀狋犻犪犾犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀狊犪狀犱狉犻狊犽犪狀犪犾狔狊犻狊狅犳犘犺狅犿犪犳狅狏犲犪狋犪犻狀犆犺犻狀犪
JIANGHongxia1,2,YANGChengde3,PUChongjian2,CHENXiurong3,SHANGXunwu1
(1.ColegeofAgronomy,GansuAgricultralUniversity,Lanzhou730070,China;2.ThePlantProtection
andQuarantineStationofGansuProvince,Lanzhou730020,China;3.KeyLaboratoryofGrassland
Ecosystem,MinistryofEducation,ColegeofGrassland,GansuAgriculturalUniversity,
PrataculturalEngineeringLaboratoryofGansuProvince,SinoU.S.Centerfor
GrazinglandEcosystemSustainability,Lanzhou730070,China)
犃犫狊狋狉犪犮狋:Thegangrene(犘犺狅犿犪犳狅狏犲犪狋犪),whichwasaimportantdiseaseinstorageperiodofpotatotubers,
cancausetherottenpotatoratemorethan30%whenthediseaseseriouslyoccurred.Inordertoinvestigatethe
riskandsuitableareaofthisfungusinChina,DesktopGARP(theGeneticalgorithmforRulesetPrediction,
GARP)andArcGISmodelswereappliedtopredictpotentialgeographicdistributionbasedonthedataabout
currentdistributionof犘.犳狅狏犲犪狋犪inworldand14environmentalandgeologicalcovariatesinChina.Theresults
showedthat犘.犳狅狏犲犪狋犪surviveinpartofthefolowing11provincesincludingGansu,Yunnan,Guizhou,Si
chuan,Xinjiang,Ningxia,Jiangsu,Anhui,HubeiandHunan.Anditcouldalsooccurinmostareaof10Prov
incesincludingInnerMongolia,Shaanxi,Shanxi,Henan,Hebei,Shandong,Beijing,Liaoning,JilinandHei
longjiang.Comprehensiveriskvalueof犘.犳狅狏犲犪狋犪was0.792,whichindicatedthat犘.犳狅狏犲犪狋犪wilbearisk
microorganisminChinaandneedimportantlymonitor.
犓犲狔狑狅狉犱狊:犘犺狅犿犪犳狅狏犲犪狋犪;suitabledistributionarea;prediction;riskanalysis;China
182第23卷第3期 草业学报2014年