CN109699357A - 一种设施葡萄霜霉病施药方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种设施葡萄霜霉病施药方法，该施药方法基于气象要素确定施药时间，精准的确定了施药时间，能够有效防治设施葡萄霜霉病；同时对施药量进行控制，可大幅度降低农药施用次数及施用量，可降低50%的农药使用频率及施用量，并且不影响防治效果。

Description

一种设施葡萄霜霉病施药方法

技术领域

本发明属于植物保护领域，具体涉及设施葡萄霜霉病的气象预测及防治施药方法。

背景技术

葡萄(VitisviniferaL.)是世界上栽培面积最大的一种果树，近年来，南方葡萄设施栽培迅速发展，设施栽培面积占65％以上。葡萄霜霉病是一种流行性很强的多循环病害，主要依靠气流和雨水传播，在葡萄生长季节该病菌主要以孢子囊的形式进行多次再侵染，一旦气候条件适合，很易暴发成灾。

温度、湿度等都是影响葡萄霜霉菌侵染的重要因素。但是南方高温多雨、空气湿度大、光照不足，真菌病害严重，从而限制了优质葡萄在南方地区的大量发展。该地区的气候特征为夏季降雨量较大，并伴随着高温高湿的气候条件，这样的气候条件有利于植物病害的发生，因此导致当年葡萄减产甚至绝收的现象屡屡发生。霜霉病是危害葡萄最严重的病害之一。Orlandini等人研究的PLASMO包括孢子囊形成、存活、侵染和潜育以及寄主叶面积增长模型,输出以感病叶面积的百分比表示，是目前为止较为完善的模型，已在意大利多个地区成功应用。PALM模型模拟病菌无性阶段各种生活型的群体变化，输入气象条件，模型输出为在某一状态下各种病菌生活型群体的变化情况，并且综合考虑了农药对病害发展的影响。国内的也有一些研究对霜霉病等级进行气象预测。

但是这些预测都是着重考虑了降水因素的影响，设施葡萄往往采用滴灌模式，避雨栽培，霜霉病等级主要是受到温湿度的影响，因此，以往的模型在设施葡萄霜霉病的预测中应用效果受到很大限制，再加之受地域环境和品种影响，对设施避雨栽培情况下的霜霉病预测未见相关报道。

精准施药技术的研究以提高农药的利用率为目的，是精准施药的发展方向。果树叶面积指数能为精准施药提供重要参考依据，通过叶面积指数及生物量探测可以进行大面积果树的长势监测并计算其药量的需求，进而对作物进行指导性施药。分析药液用量与葡萄植株持液量的关系，探索设施葡萄药液用量影响农药单位剂量防治效果的机制，为科学使用农药提供依据。目前采用的主要防治手段是喷施化学农药，但其用量过多也带来许多严重问题。若要减轻农药污染，就必须对病害进行精确的预测预报，以便确定最合理的农药使用时机和使用量。目前尚未见集合气象要素，叶面积监测、叶片持液量系统结合的设施葡萄精准施药研究。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，提供一种能够较为精准的确定施药时间，以对设施葡萄霜霉病进行有效防治的方法。

为了达到上述目的，本发明提供了一种设施葡萄霜霉病施药方法，该施药方法基于气象要素确定施药时间，具体步骤如下：

(1)构建气象预测模型：

a、进行设施葡萄大棚内的气象要素数据采集；

b、测定叶片相对病斑面积，确定病害级别，并计算病情指数；

c、对病情指数和各个气象要素之间进行灰色关联分析，确定对设施葡萄霜霉病侵染的关键气象因子；

d、根据步骤c中确定的关键气象因子，确定在不同条件下葡萄植株霜霉病的病情指数；

e、建立设施葡萄霜霉病发展的关键气象因子预报模型，确定设施葡萄霜霉病发病潜势与关键气象因子之间的函数关系；

(2)设施葡萄施药时间确定：

f、分区域采集设施葡萄生长环境的气象要素数据，利用步骤e所建立的关键气象因子预报模型进行该区域设施葡萄霜霉病发病潜势预测，当发病潜势达到设定阈值时对该区域设施葡萄进行施药处理。

其中，步骤(1)中根据不同品种的设施葡萄分别进行霜霉病发展的关键气象因子预报模型的建立；步骤(2)中对各区域内设施葡萄的霜霉病发病潜势预测根据设施葡萄品种分别进行。

步骤a中的气象要素数据于设施葡萄大棚内离地1.5m高度处逐时采集、计算，包括每日的平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、太阳辐射。

步骤b中病害级别根据《中华人民共和国国家标准农药田间药效试验准则(二)杀菌剂防治葡萄霜霉病》制定的发病等级标准：0级—无病斑；1级—病斑面积占整个叶面积的5％以下；3级—病斑面积占整个叶面积的6％-25％；5级—病斑面积占整个叶面积的26％-50％；7级—病斑面积占整个叶面积的51％-75％；9级—病斑面积占整个叶面积的76％以上。所述步骤b中病情指数的计算方法如下：

病情指数＝∑(病级值×该级病叶数)×100/(调查总叶数×发病最高级值)。

步骤c中确定的关键气象因子为日平均气温和相对湿度；所述步骤d中通过设计多梯度的气候室人工控制实验，对葡萄苗植株进行霜霉菌接种，接种成功后，在不同的温度和湿度条件下，模拟大棚环境，持续每天测定葡萄植株霜霉病病情指数。

步骤e中设施葡萄霜霉病发展的关键气象因子预报模型建立如下：

P＝PCp×(P_Temperature×R_Temperature+P_Humditity×R_Humditity+P_time×R_time×A×B) (1)

式(1)中，P为设施葡萄霜霉病发病潜势；PCp为订正系数；P_Temperature，P_Humditity，P_time，分别为根据步骤d建立的设施葡萄霜霉病病情指数与平均温度、相对湿度和持续时间的函数关系；R_Temperature，R_Humditity，R_time为3个影响因子平均温度、相对湿度和持续时间的权重，根据层次分析法确定。

步骤e中PCp取值为：幼小、衰老或长势弱的植株取1.2，健康植株取1。A，B分别为基于温度和湿度的时间订正系数；H_Humditity>90％时A取1，H_Humditity<70％时A取0，70％<H_Humditity<90％时，A＝(H_Humditity-70)*a/20，B＝1*b/|T_Temperature-28|，其中a和b的值根据实验数据调试，取1-10之间,H_Humditity为相对湿度，T_Temperature为平均温度。

本发明还提供了在确定施药时间后，对施药量的控制，具体步骤如下：

g、确定设施葡萄施药时的叶面积指数，计算待施药区域内叶片总面积；

h、采用喷雾液滴进行喷雾施药，确定药液从叶片上开始滴淌时单位叶面积上维持的最大临界液量、及持续喷雾后的最大稳定持液量，并分别乘以步骤g中的叶片总面积计算最大施药量、最适宜施药量；

i、控制施药区域内的施药总量在步骤h确定的最适宜施药量和最大施药量之间。

本发明相比现有技术具有以下优点：本发明基于设施大棚内的气象要素对设施葡萄发病潜势进行分析，精准的确定了施药时间，能够有效防治设施葡萄霜霉病；同时对施药量进行控制，可大幅度降低农药施用次数及施用量，可降低50％的农药使用频率及施用量，并且不影响防治效果。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。

本发明设施葡萄霜霉病施药方法具体步骤如下：

(一)气象预测模型的构建

1)设施葡萄大棚内的气象要素数据采集。

在设施葡萄大棚内，使用自动气象站采集设施葡萄生育期的气象数据。室内采集离地1.5m，逐时采集空气湿度、空气温度、太阳辐射等气象要素值，储存同一高度每小时气象要素的平均值，然后计算得到每日的平均、最高、最低气温、相对湿度、太阳辐射强度等。

2)病情指数的测定

根据《中华人民共和国国家标准农药田间药效试验准则(二)杀菌剂防治葡萄霜霉病》制定的发病等级标准：0级—无病斑；1级—病斑面积占整个叶面积的5％以下；3级—病斑面积占整个叶面积的6％-25％；5级—病斑面积占整个叶面积的26％-50％；7级—病斑面积占整个叶面积的51％-75％；9级—病斑面积占整个叶面积的76％以上。所述步骤b中病情指数的计算方法如下：

病情指数＝∑(病级值×该级病叶数)×100/(调查总叶数×发病最高级值)。

3)对病情指数与各个气象要素之间进行灰色关联分析，通过灰色关联分析确定对设施葡萄霜霉病侵染的最重要气象要素。

利用灰色关联分析的步骤是：

①根据分析目的确定分析指标体系，收集分析数据。

②确定参考数据列

③对指标数据进行无量纲化

由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定相同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行无量纲化的数据处理。

④逐个计算每个被评价对象指标序列(比较序列)与参考序列对应元素的绝对差值。

⑤计算关联系数。

⑥计算关联序。

对各评价对象(比较序列)分别计算其个指标与参考序列对应元素的关联系数的均值，以反映各评价对象与参考序列的关联关系，并称其为关联序。

⑦如果各指标在综合评价中所起的作用不同，可对关联系数求加权平均值。

⑧依据各观察对象的关联序，得出分析结果。

根据对不同品种设施葡萄进行分析，本实施例所取品种为夏黑和红地球，所得到的影响其霜霉病发病情况最重要的气象因子均为日平均气温和日平均相对湿度。

4)利用人工控制实验，调查确定对设施葡萄霜霉病侵染的最重要气象要素取不同条件下设施葡萄霜霉病侵染等级。

利用人工气候室(TPG-1260，Australis)设计多梯度的气候室人工控制实验，根据步骤(3)，影响设施葡萄霜霉病发病情况最重要的气象因子是日平均气温和相对湿度。选择长势相对茁壮且一致的葡萄苗植株(高约40cm)，移至智能型人工气候室中，进行温度和湿度的控制试验。在实验处理时进行霜霉菌接种。具体步骤如下：

将采集到的葡萄霜霉病发病叶片,用湿毛笔将葡萄叶片背面的霉层刷下,然后用无菌水将其配置成一定浓度的孢子悬浮液,孢子悬浮液的浓度为1.2×10⁷个/ml,体积约1ml。利用血球计数板进行测定。将配置好的孢子悬浮液倒进小型手持喷雾器内待用。随机选取人工气候箱内葡萄植株的健康叶片,用记号笔对待接种的叶片进行标记,将叶片用清水进行冲洗,然后在标记的叶片背面用手持小型喷雾器喷施配置好的孢子悬浮液,对叶片进行霜霉病菌的接种,病菌接种完后用塑料袋保湿24h后去袋。

根据所收集的葡萄霜霉病发生和流行研究资料,在适宜霜霉病发生的温度范围内设计15℃,20℃,25℃,30℃四个温度与70％,80％,90％三个相对湿度12个组合模拟大棚环境。每日光照时间为8小时,光强为15000勒克斯,室内自然弱光照4小时,温湿度为设计的温湿度,黑暗12小时。每个温湿度下放置3盆葡萄植株,每盆给10片叶片进行病菌接种。病菌接种成功后，连续处理6天,每天测定霜霉病菌病斑面积。

5)建立设施葡萄霜霉病发展的关键气象因子预报模型。

根据关键气象因子气温、空气相对湿度及持续时间，可构建设施葡萄霜霉病发生发展气象等级预报模型：

P＝PCp×(P_Temperature×R_Temperature+P_Humditity×R_Humditity+P_time×R_time×A×B)(1)

方程(1)中，P为设施葡萄霜霉病发病潜势；PCp，A，B为订正系数，P_Temperature、P_Humditity、P_time分别为葡萄霜霉病发病指数与设施葡萄平均温度、相对湿度和持续时间之间的函数关系，通过步骤4)的人工控制实验确定；R_Temperature、R_Humditity、R_time为3个影响因子气温、空气相对湿度及持续时间的权重。

其中，PCp为订正系数，幼小、衰老或长势弱的植株取1.2，健康植株取1。A，B分别为基于温度和湿度的时间订正系数；H_Humditity>90％时A取1，H_Humditity<70％时A取0，70％<H_Humditity<90％时，A＝(H_Humditity-70)×a/20，B＝1×b/|T_Temperature-28|，其中a和b的值根据实验数据调试，取1-10之间。H_Humditity为相对湿度，T_Temperature为平均温度，T_Time为持续天数。

P_Temperature、P_Humditity、P_time分别为设施葡萄平均温度、相对湿度和持续时间对葡萄霜霉病病情指数的影响，利用步骤(4)中的实验数据，利用origin拟合，分别建立病情指数与气温和相对湿度之间的函数关系。

R_Temperature、R_Humditity、R_time为3个影响因子的权重。根据层次分析法确定。

6)采集指定区域、指定品种设施葡萄生长环境的气象数据利用步骤(5)所建立的预报模型进行设施葡萄霜霉病发病潜势进行预测，当其值P达到2-5以上进行施药处理。

(二)设施葡萄叶面积指数的测定。

利用冠层分析仪测定叶面积指数(LAI)，如条件不足，也可用消光系数法测定，建议的利用模型估算等方法确定设施葡萄当时情况的叶面积指数。

(三)设施葡萄叶片单位面积持液量的测定。

采用喷雾药液在植物叶片表面滞留量变化的计量装置测定药液在叶片上的滞留量。葡萄叶片与水平方向40度角(根据测量葡萄叶片的平均叶倾角所得)固定在载物台上，载物台通过铝合金连接杆与天平托盘相连，用玻璃罩把连接杆与喷雾器喷出的雾滴隔开，避免雾滴沉积在载物台、连接杆和天平内，确保电子天平读数准确反映沉积在葡萄叶片上的雾滴质量。叶片放好后，用手动喷雾器开始喷雾，喷孔距离载物台约40cm，以降低吹出来的气流给载物台施加压力，喷雾过程中看到药液从叶片上开始滴淌时，记录此过程中天平的最大读数(g)；继续喷雾，待天平显示稳定读数时，记录天平读数。用叶面积仪测定叶片面积(cm²)，然后分别根据下式计算叶片的流失点POR(mg·cm^-2)和最大稳定持液量Rm(mg·cm^-2)。分别测定葡萄叶片的正面与背面。

流失点(POR)＝喷雾过程中天平最大读数×1000/叶片面积

最大稳定持液量(Rm)＝停止滴淌时的天平读数×1000/叶片面积

之后单位换算为g m^-2

(四)根据步骤(一)确定了防治葡萄霜霉病的喷药最佳时机；根据步骤(二)计算得到的叶面积，与步骤(三)得到的流失点和最大稳定持液量相乘，分别计算得到最大施药量和最适宜施药量，将施药量控制在两者之间。农药的使用浓度根据常规浓度进行。

实例1：

2018年6-8月，实验地点位于江苏省南京市盘城镇。实验葡萄品种为红地球。

通过本发明确定设施葡萄霜霉病发生发展气象等级预报模型：

P＝PCp×(P_Temperature×R_Temperature+P_Humditity×R_Humditity+P_time×R_time×A×B) (1)

其中，PCp为订正系数，幼小、衰老或长势弱的植株取1.2，健康植株取1。A，B分别为基于温度和湿度的时间订正系数；H_Humditity>90％时A取1，H_Humditity<70％时A取0，70％<H_Humditity<90％时，A＝(H_Humditity-70)*a/20，B＝1*b/|T_Temperature-28|，其中a和b的值根据实验数据调试，取5和1。

P_Temperature、P_Humditity、P_time分别为设施葡萄平均温度、相对湿度和持续天数对葡萄霜霉病病情指数的影响：

P_Temperature＝-73.49794+7.60905×T_Temperature-0.16708×(T_Temperature)²；

P_Humditity＝-29.62963+0.46914×H_Humditity；

R_Temperature、R_Humditity、R_time为3个影响因子的权重，根据层次分析法确定，依次为：0.1958，0.3108，0.4934。H_Humditity为相对湿度，T_Temperature为平均温度，T_Time为持续天数。

并确定当每当P值(即发病潜势)达到5时，进行施药一次。

根据本发明确定：叶面积指数2.4，流失点(POR)＝80g m^-2；最大稳定持液量(Rm)＝40g m^-2。

农药品种为传统药剂波尔多液。分为三个处理组：对照组、间隔10天高量喷药组(喷药量为1675L)、以及利用本申请精准施药组(喷药量为960L)。其中对照组不用药，间隔10天喷药组喷药共8次，利用实施例预测精准施药法共确定施药时间4次。

通过田间调查，对照组发病率较高，6月最为严重；间隔10天喷药组和预测施药法发病率很低，病害发展缓慢，发病率比对照显著降低(具体的实验，该数据应该为具体的值，同时建议在后面附上具体的发病率和病害发展趋势的表格数据对比)。说明利用本预测方法进行精准施药可大幅度降低施药量和施药次数，有利于葡萄的绿色生产。

表1各处理组设施葡萄红地球霜霉病发病情况对比

实施例2

2018年6-8月，实验地点位于江苏省南京市盘城镇。实验葡萄品种为夏黑。

通过本发明确定设施葡萄霜霉病发生发展气象等级预报模型：

P＝PCp×(P_Temperature×R_Temperature+P_Humditity×R_Humditity+P_time×R_time×A×B) (1)

其中，PCp为订正系数，幼小、衰老或长势弱的植株取1.2，健康植株取1。A，B分别为基于温度和湿度的时间订正系数；H_Humditity>90％时A取1，H_Humditity<70％时A取0，70％<H_Humditity<90％时，A＝(H_Humditity-70)*a/20，B＝1*b/|T_Temperature-28|，其中a和b的值根据实验数据调试，取2和1。

P_Temperature、P_Humditity、P_time分别为设施葡萄平均温度、相对湿度和持续时间对葡萄霜霉病病情指数的影响：

P_Temperature＝-36.56173+3.85062×T_Temperature-0.08519×(T_Temperature)²；

P_Humditity＝-16.08025+0.25463×H_Humditity；

P_time＝2.51137+0.53363×T_Time。

R_Temperature、R_Humditity、R_time为3个影响因子的权重，根据层次分析法确定，依次为：0.1958，0.4934，0.3108。H_Humditity为相对湿度，T_Temperature为平均温度，T_Time为持续天数。

并确定当每当P值(即发病潜势)达到2时，进行施药一次。

根据本发明确定：叶面积指数2.1，流失点(POR)＝75g m^-2；最大稳定持液量(Rm)＝35g m^-2。

农药品种为传统药剂波尔多液。分为三个处理组：对照组、间隔10天高量喷药组(喷药量为1675L)、以及利用本申请精准施药组(喷药量为735L)。其中对照组不用药，间隔10天喷药组喷药共8次，利用实施例预测精准施药法共确定施药时间4次。

通过田间调查，对照组发病率较高，6月最为严重；间隔10天喷药组和预测施药法发病率很低，病害发展缓慢，发病率比对照显著降低。说明利用本预测方法进行精准施药可大幅度降低施药量和施药次数，有利于葡萄的绿色生产。

表2各处理组设施葡萄夏黑霜霉病发病情况对比

Claims (8)

1.一种设施葡萄霜霉病施药方法，其特征在于：所述施药方法基于气象要素确定施药时间，具体步骤如下：

(1)构建气象预测模型：

a、进行设施葡萄大棚内的气象要素数据采集；

b、测定叶片相对病斑面积，确定病害级别，并计算病情指数；

c、对病情指数和各个气象要素之间进行灰色关联分析，确定对设施葡萄霜霉病侵染的关键气象因子；

d、根据步骤c中确定的关键气象因子，确定在不同条件下葡萄植株霜霉病的病情指数；

e、建立设施葡萄霜霉病发展的关键气象因子预报模型，确定设施葡萄霜霉病发病潜势与关键气象因子之间的函数关系；

(2)设施葡萄施药时间确定：

f、分区域采集设施葡萄生长环境的气象要输数据，利用步骤e所建立的关键气象因子预报模型进行该区域设施葡萄霜霉病发病潜势预测，当发病潜势达到设定阈值时对该区域设施葡萄进行施药处理。

2.根据权利要求1所述的施药方法，其特征在于：所述步骤(1)中根据不同品种的设施葡萄分别进行霜霉病发展的关键气象因子预报模型的建立；所述步骤(2)中对各区域内设施葡萄的霜霉病发病潜势预测根据设施葡萄品种分别进行。

3.根据权利要求2所述的施药方法，其特征在于：所述步骤a中的气象要素数据于设施葡萄大棚内离地1.5m高度处逐时采集、计算，包括每日的平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、太阳辐射。

4.根据权利要求3所述的施药方法，其特征在于：所述步骤b中病害级别按照以下标准进行确定：0级—无病斑；1级—病斑面积占整个叶面积的5％以下；3级—病斑面积占整个叶面积的6％-25％；5级—病斑面积占整个叶面积的26％-50％；7级—病斑面积占整个叶面积的51％-75％；9级—病斑面积占整个叶面积的76％以上；所述步骤b中病情指数的计算方法如下：

病情指数＝∑(病级值×该级病叶数)×100/(调查总叶数×发病最高级值)。

5.根据权利要求4所述的施药方法，其特征在于：所述步骤c中确定的关键气象因子为日平均气温和相对湿度；所述步骤d中通过设计多梯度的气候室人工控制实验，对葡萄苗植株进行霜霉菌接种，接种成功后，在不同的温度和湿度条件下，模拟大棚环境，持续每天测定葡萄植株霜霉病病情指数。

6.根据权利要求5所述的施药方法，其特征在于：所述步骤e中设施葡萄霜霉病发展的关键气象因子预报模型建立如下：

P＝PCp×(P_Temperature×R_Temperature+P_Humditity×R_Humditity+P_time×R_time×A×B) (1)

式(1)中，P为设施葡萄霜霉病发病潜势；PCp，A，B为订正系数；P_Temperature，P_Humditity，P_time，分别为根据步骤d建立的设施葡萄霜霉病病情指数与平均温度、相对湿度和持续时间的函数关系；R_Temperature，R_Humditity，R_time为3个影响因子平均温度、相对湿度和持续时间的权重，根据层次分析法确定。

7.根据权利要求6所述的施药方法，其特征在于：所述步骤e中PCp取值为：幼小、衰老或长势弱的植株取1.2，健康植株取1；A，B分别为基于温度和湿度的时间订正系数；H_Humditity>90％时A取1，H_Humditity<70％时A取0，70％<H_Humditity<90％时，A＝(H_Humditity-70)*a/20，B＝1*b/|T_Temperature-28|，其中a和b的值根据实验数据调试，取1-10之间；H_Humditity为相对湿度，T_Temperature为平均温度。

8.根据权利要求1至6任一所述的施药方法，其特征在于：所述施药方法在确定施药时间后，根据以下方法确定施药量：

g、确定设施葡萄施药时的叶面积指数，计算待施药区域内叶片总面积；

h、采用喷雾液滴进行喷雾施药，确定药液从叶片上开始滴淌时单位叶面积上维持的最大临界液量、及持续喷雾后的最大稳定持液量，并分别乘以步骤g中的叶片总面积计算最大施药量、最适宜施药量；

i、控制施药区域内的施药总量在步骤h确定的最适宜施药量，低于最大施药量。