全 文 ：　 　 倡 山西省科技厅攻关项目 （００２０１８）与山西省农业科学院攻关项目（YGG０７２３）资助
收稿日期 ：２００５唱１２唱２８ 　 改回日期 ：２００６唱０３唱１１
山西省小麦条锈病流行趋势预测模型研究 倡
范绍强 　谢咸升 　李 　峰 　尹青云 　郑王义
（山西省农业科学院小麦研究所 　 临汾 　 ０４１０００）
摘 　 要 　 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畅２７６６ ＋ ０畅０２４９ X１ ＋ ０畅０１０４ X２ ＋ ０畅０１３２ X３ ，经回归检验 ，历史符合率高达 ８７畅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 。
关键词 　 小麦 　 条锈病 　 流行趋势 　 预测模型 　 山西省
Forecast model for prevalent stripe rust in winter wheat in Shanxi Province ．FAN Shao唱Qiang ，XIE Xian唱Sheng ，L I
Feng ，YIN Qing唱Yun ，ZHENG Wang唱Yi（Wheat Research Institute ，Shanxi Academy of Agricultural Sciences ，Linfen
０４１０００ ，China） ，CJEA ，２００７ ，１５（４） ：１１３ ～ １１５
Abstract 　 The factors that affect wheat st ripe rust in Shanxi Province were analyzed and wheat stripe rust forecast model
formulated ：Y ＝ － ０畅２７６６ ＋ ０畅０２４９ X１ ＋ ０畅０１０４ X２ ＋ ０畅０１３２ X３ ．The forecast model is a regression analysis of data from
１９８１ to ２００３ ．I t is shown by regression test that the model simulation matches with history records for ８７畅５ ％ of tested
cases ．Rainfall from mid April to late May significan tly affect stripe rust prevalence ．
Key words 　 Wheat ， Stripe rust ， Prevalen t curren t ，Forecast model ， Shanxi Province
（Received Dec ．２８ ，２００５ ；revised March １１ ，２００６）
我国是世界最大的小麦条锈病流行区域之一 ，全国 ０畅３ 亿多 hm２ 小麦过去多次受害 ，产量损失严重［１ ，２］ 。
根据有关记载 ，１９５０年因该病小麦减产 ６０ 亿 kg ，等于当年夏粮征购的总和 ，约相当于当时 ３ 千万人一年的口
粮 ；１９６４年条锈病在全国主要麦区流行 ，减产 ３０ 亿 kg［３ ，４］ ；１９９０ 年小麦条锈病发生 ６５７ 万 hm２ ，防治后仍损失
１２畅３８ 亿 kg（中国农业年鉴 ，１９９１） ；２００１ ～ ２００２ 年条锈病菌 Puccinia striiformis West ．新小种出现 ，条锈病再度
流行 ，全国 １１ 个省损失小麦 １６ 亿 kg［５］ 。 在山西晋南 ，小麦条锈病是发生历史最久 、为害造成损失最大的重大
病害［６］ 。菌源和菌量大小 、气候以及大面积种植对流行小种丧失抗性的感病品种 ，是条锈病流行的 ３ 大基
础 ；条锈病菌能否在当地越冬 ，是决定春季流行时间的迟早和发病程度的关键 ；适宜锈菌发育侵染的气候条
件是导致流行的决定因素 。 本研究分析了 １９８１ ～ ２００３ 年气候因素对小麦条锈病流行的影响 ，为预测小麦条
锈病的发病程度及控制为害提供了依据 。
1 　 试验材料与方法
试验于 １９８１ ～ ２００３ 年在山西晋南麦区选择代表性地块 ，观察记载小麦条锈病自然发病情况 ，流行程度
（ Y）按 ５ 级划分 ：１ 级为轻流行 ，２ 级为中度偏轻流行 ，３ 级为中度流行 ，４ 级为中度偏重流行 ，５ 级为大流行 。
预测因子选择影响当地条锈病春季流行的主要气象因素 ：４ 月中旬 ～ ５月上旬降雨量（ X１ ） 、５ 月中旬和下旬
降雨量（ X２） 、５ 月平均相对湿度（ X３） ，此外还有冬季降水量（ X４）和最低温度（ X５ ） 。 采用多元回归法 ，首先
筛选预测因子并测定其显著性 ，再将所选预测因子和预报量组建回归方程 ，求出回归系数及通径系数 ，确定
各自变数的相对重要性 ；经可靠性检验修正后投入试用 ，并利用 １９８１ ～ ２００４ 年的资料进行回归检测 ，求历史
拟合率 ，绘制回归模型实测检验图 。
2 　 结果与分析
2畅1 　 预测因子与流行程度的相关性分析
对调查的 ５ 个因素和流行程度（ Y）间作相关性分析 ，结果表明 ４月中旬 ～ ５ 月上旬降雨量（ X１） 、５ 月中 、下
第 １５卷第 ４ 期 中 国 生 态 农 业 学 报 Vol ．１５ 　 No ．４
２ ０ ０ ７ 年 ７ 月 Chinese Journal of Eco唱Agriculture July ，　 ２００７
表 1 　 相关性分析表
Tab ．１ 　 Correlation analysis
预测因子
Forecast f act o r
X１ X２ X３
X２ ０畅２４１２
X３ ０畅１５１９ ０畅７３１９ 倡 倡
Y ０畅７０８９ 倡 倡 ０畅７１２３ 倡 倡 ０畅５９１６ 倡 倡
　 　 倡 倡 表示 ０畅０１ 水平显著 ，下同 。
旬降雨量（ X２）和 ５ 月平均相对湿度（ X３ ）３ 个因素对条
锈病的流行具有显著影响 ，作为建立条锈病预测模型
的预测因子 。 计算入选的 ３ 个预测因子之间及其与流
行程度间的相关性（见表 １） 。 ３ 个预测因子均与流行
程度高度正相关 ，表明 ３ ～ ５ 月份降雨量大 、降雨次数
多是小麦条锈病发生流行的关键 ，而 ５ 月份降雨量偏
多 、湿度较大 ，给乳熟期的再侵染提供了有利条件 。
图 1 　 气象因子对病情级别的影响
Fig ．１ 　 The effect of w eather facto rs on the level of disease
　 　 将筛选的 ３ 个预测因子分别与病情级别相对
应 ，作对应散点图 ，并绘制线性趋势线（图 １） ，可以
看出 ，在条锈病预测因子中 ，病情的发生对 ４ 月中
旬 ～ ５月上旬降雨量（ X１ ）较为敏感 ，５ 月中 、下旬降
雨量（ X２）对该病的发生影响相对较小 。 但由于预
测因子间存在一定的相互制约性（如 ２ 个预测因子
X２ 和 X３ 呈高度正相关） ，因而不能单独从相关性
分析来说明预测因子对流行程度的相对重要性 。
2畅2 　 小麦条锈病流行模型预测
为进一步确定各预测因子对病情级别的绝对
贡献 ，基于相关分析的显著性 ，可对其作回归分
析 ，应用 １９８１ ～ ２０００ 年共计 ２０ 年的资料 ，求得 ３
元线性回归方程为 ：
Y ＝ － ０畅２７６６ ＋ ０畅０２４９ X１ ＋ ０畅０１０４ X２ ＋ ０畅０１３２ X３ （１）
该方程中 X１ 的区间为［６畅９ ，７４畅４］ ，X２ 的区间为［０畅１ ，１４６畅８］ ，X３ 的区间为［４０ ，７６］ 。 因偏回归系数本身具有单
位和变异度的差异 ，为消除其影响 ，需计算各预测因子 Xi 对流行程度 Y 的通径系数 ，X１ ～ X３ 对 Y 的通径系
数分别为 ０畅５６１８ 、０畅４６５８ 、０畅１５０７ ，各系数具有相对的独立性 ，其绝对值大小可直接反映对应预测因子对流行程
度的绝对影响 。 由通径值可知 ，３个预测因子的相对重要性为 ４ 月中旬 ～ ５月上旬降雨量（ X１） ＞ ５ 月中 、下旬降
雨量（ X２ ） ＞ ５ 月平均相对湿度（ X３） ，同时各预测因子对流行程度的增抑作用与相关分析结果相符 ，但此回归关
系是否真实可靠 ，仍需作进一步检验 。
表 2 　 回归方差分析表
Tab ．２ 　 Variance analysis of regression
项目
I t em
自由度
Degree o f
freedom
平方和
Sum of
square
均方
M ean of
va riance
测验值
F test
value
显著标准
F０ 畅 ０ １
criterion
回归 ３ １１畅４４３９ ３畅８１４６ ２６畅４６６４ 倡 倡 ５畅２９
残差 １６ ２ ．３０６１ ０畅１４４１
总计 １９ １３畅７５００
2畅3 　 回归模型的假设测验及预测分析
将得出的 ３元线性回归方程的方差分析结果列
于表 ２ ，可以看出 ，所选 ３个自变数的综合对 Y的效
应达极显著水平 ，且剩余方差较小 ，R２ ＝ ０畅８８７６ ，因而
可以确定各预测因子与病情级别 Y具有真实的 ３元
线性回归关系 。
为检测回归方程的价值 ，将 １９８１ ～ ２００４ 年的
　 　 　 　
图 2 　 回归模型实测检验图
Fig ．２ 　 Test of the regressive model
预测因子所对应的观测数值
代入回归方程 ，计算预测值 ，
并将其与实际值的相符程度
绘于图 ２ 。 由图 ２ 可知 ，在历
史回报中 ，仅 １９８６ 年 、１９９３ 年
和 １９９８ 年的回报级别与实际
值分别相差 １ 级 ，其余 ２０ 年
均正确 ，历史拟合率为 ８７畅５ ％
（２００１ ～ ２００４ 年资料中 X１ 的
取值区间扩展到 ５畅３） ，准确率
较高 ，证明该回归方程真实可靠 ，可用于预测山西省未来条锈病的发展趋势 ，为科学预防提供理论依据 。
１１４　 中 国 生 态 农 业 学 报 第 １５ 卷
3 　 讨 　 论
小麦条锈病是一种气传性病害 ，山西省该病流行与否主要受来自陇南菌源基地的菌源量 、陇东早播冬麦秋
季菌源桥梁区的秋苗发病和越冬状况的影响 ，黄淮麦区春季流行也可能波及山西省条锈病的发生流行 。 根据
１９９１ ～ １９９７年山西省条锈病生理小种监测 ，“条中 ２９”及其所属“洛 １３”致病类型为当时流行的优势小种 ；１９９６
年以后“条中 ３” 、“条中 ３２”对“晋麦 ４７” 、“晋麦 ６５” 、“晋麦 ６６” 、“晋麦 ７２”等推广品种具有致病性 。但不论哪种流
行小种 ，除菌源菌量和小麦品种的抗性以外 ，气候条件是决定小麦条锈病流行的关键 。头年冬季温暖 ，来年 ３ ～ ５
月份降雨较多 ，在 ４ 月中旬 ～ ５月上旬当地越冬菌即显病 ，逐渐形成发病中心 ，同时外来菌源开始侵入 ，此时如遇多
雨天气 ，有利于病菌滋生蔓延 ；５月中下旬 ，越冬菌已形成发病中心 ，向全田扩散 ，随着外来菌大量侵入 ，此时降雨量
多的年份小麦条锈病易流行 ，高温干旱不利于其流行 。
该研究中虽然冬季降水量和最低气温与小麦条锈病流行程度的相关性未达显著水平 ，但这两个因素决定
着病菌能否顺利越冬 ，因而不可忽视 ，如 ２００３ 年早春 ３ ～ ５ 月份 ，全省平均降雨量达 ６９畅３mm ，比历年同期均值
偏多 ３４ ％ ，给小麦条锈病发生提供了有利的气候条件 ，但 ２００２年冬季降雪较多 ，气温最低 ，不利于病菌越冬 ，因
此只造成中度流行 。 另外 ，因所建立的回归方程为动态模型 ，随着时间的推移 ，条锈病生理小种会发生变化［７ ，８］ ，
致使所选的预测因子对模型的贡献能力也将随之改变 ，因而在应用时 ，要随时间的推移对预测因子进行调整和筛
选 ，对回归方程进行校正 ，以达到最佳预报效果 。
参 　 考 　 文 　 献
１ 　 张东霞 ，武清彪 ．２００４ 年小麦中后期病虫发生趋势及综合防治措施 ．山西植物保护 ，２００４ （２） ：１６ ～ １７
２ 　 季 　 良 ，阮寿康 ．小麦条锈病的流行预测 ．河北农学报 ，１９６２ （２） ：５６ ～ ５７
３ 　 李光博 ，曾士迈 ，李振岐 ．小麦病虫草鼠害综合治理 ．北京 ：中国农业科技出版社 ，１９９０ ．１８５ ～ ２１１
４ 　 汪可宁 ，谢水仙 ，刘孝坤 ，等 ．我国小麦条锈病防治研究进展 ．中国农业科学 ，１９８８ ，２１（２） ：１ ～ ８
５ 　 王成社 ，李景琦 ，杨进荣 ，等 ．小麦条锈病流行小种对小麦新品系产量的影响 ．植物保护学报 ，２００４ ，３１（２） ：１２１ ～ １２６
６ 　 汪宜萱 ，冯 　 浩 ，李艳芳 ，等 ．山西小麦品种与小麦锈病相互作用研究 ．河北农业大学学报 ，１９９８ ，１１（１） ：７５ ～ ８３
７ 　 汪可宁 ，吴立人 ，孟庆玉 ，等 ．１９７５ ～ １９８４ 年我国小麦条锈菌生理专化研究 ．植物病理学报 ，１９８６ ，１６（２） ：７９ ～ ８５
８ 　 万安民 ，牛永春 ，吴立人 ，等 ．１９９１ ～ １９９６ 年我国小麦条锈菌生理专化研究 ．植物病理学报 ，１９９９ ，２９（１） ：１５ ～ ２１
第 ４期 范绍强等 ：山西省小麦条锈病流行趋势预测模型研究 １１５