3. Долгосрочный сезонный прогноз болезней растений
При этом прогнозе развитие болезни предсказывается с упреждением 1-10 месяцев в зависимости от специфики патогенеза и имеющихся исходных цифровых данных.
Такой прогноз используется в целях планирования и обоснования необходимости проведения профилактических и защитных мероприятий. Биологическая сущность этого прогноза основана на ряде показателей, из которых основными служат: количество заразного начала, которое может обеспечить развитие болезни в наступающем вегетационном сезоне, предрасположение растений к инфекции, что определяется во многом погодными условиями и климатическими факторами, а также хозяйственной деятельностью человека.
Методически долгосрочный сезонный прогноз болезней растений осуществляется посредством расчетов математических формул, отображающих связи между заболеванием в данном вегетационном периоде и предшествующими погодными факторами (математическое моделирование).
Принципиально разработка математических моделей долгосрочного сезонного прогноза болезней растений основывается на метеопатологической или метеобиологической основах.
Метеопатологический прогноз предусматривает в качестве основного прогностического показателя суммарный индекс из нормированных значений погодных факторов, оказывающих комплексное влияние на развитие болезни. Математический расчет такого прогноза основан на ретроспективном анализе связи предшествующей погоды и интенсивности развития болезни в текущем году. Из факторов погоды предшествующего периода чаще всего используют температуру воздуха и сумму осадков. В ряде случаев можно использовать и такие метеорологические показатели как: баланс влаги, число дней с осадками, относительная влажность воздуха, температура почвы, высота снежного покрова и др. Таким образом, на основе многолетних данных (за 10-12 лет) устанавливаются коррелятивные связи между отдельными показателями погоды и проявлением болезни в наступающем сезоне с последующим подбором такого сочетания погоды, которое бы имело с болезнью очень высокую, практически функциональную связь.
В настоящее время в практике защиты растений на этом принципе разрабатываются и используются для долгосрочного прогноза уравнения линейной регрессии у= а+вх, где y – прогнозируемое развитие болезни; х- суммарный индекс погоды (предикторов), представляющий собой сочетание погодных факторов; а,в –коэффициенты уравнения.
В лесной фитопатологии математическое моделирование начало развиваться относительно недавно. Метеопатологический долгосрочный сезонный прогноз разработан пока лишь для некоторых болезней: соснового вертуна — южная Карелия — В.И. Крутов, шютте обыкновенное — для условий Белоруссии — Н.И. Якимов.
Модели долгосрочного прогноза болезней растений, разработанные на метеопатологической основе, имеют существенный недостаток. Дело в том, что подбор предикторов делается механически без их четкого биологического обоснования. При этом предполагается, что такое сочетание условий оказывает комплексное влияние на заразное начало, на растения, на последующую экологическую обстановку. Такое использование предикторов текущего года, не имеющих биологического обоснования, но статистически связанных с погодными факторами прогнозируемого периода, приводит к снижению надежности прогноза. Указанный недостаток устраняется при метеобиологическом подходе, при котором используются только те факторы внешней среды, влияние которых на отдельные этапы эпифитотийного процесса очевидно. Предварительный отбор таких предикторов делается посредством логической модели, в основу которой положены сведения о патогенезе. Логическая модель представляет собой схему причинно-следственных связей, отражающих зависимость развития данного заболевания от условий агротехники и погоды. Причем, чем глубже знания о причинах и сущности болезни, тем совершеннее и логическая модель. После отбора биологически обоснованных предикторов строятся математические модели, которые представляют множественное линейное корреляционное уравнение. В нем учитывается совместное влияние отобранных предикторов на развитие болезни. Общий вид уравнения следующий:
(1) (2)= а+вх1+сх2±σ,
где а, в, с — постоянные коэффициенты, численные значения которых получаются при вычислении;
х1 и х2— прогностические факторы (предикторы),
σ- ошибка уравнения, то есть прогноз ставится в определенных пределах с учетом тенденции изменения ситуации.
Как правило, такие модели более стабильны во времени и имеют меньше риска вовлечения в прогностические связи случайных показателей, что значительно повышает качество прогноза.
Такая модель разработана Аминевым П.И. для предсказания развития шютте обыкновенного сосны в условиях Северо-Запада страны.
Возможны и другие подходы к прогнозированию интенсивности поражения патогенами древесных растений в наступающем вегетационном сезоне. В.К. Мороз предложил метод долгосрочного прогнозирования развития снежного шютте сосны в культурах. Основой для составления прогноза служат данные, характеризующие степень и давность поражения. При учете очагов болезни по давности их развития определяют общее количество вновь возникших очагов N1 и количество очагов, действовавших в прошлом году N2. Отношение N1 к N2 показывает коэффициент развития болезни (К.р.). Для определения развития шютте снежного в следующем году по найденному коэффициенту развития болезни пользуются специальной номограммой.
Источник
Прогноз болезней растений и его значение
Из приведенной характеристики эпифитотий следует, что для одной и той же местности (ареала) развитие болезней, а особенно болезней, переходящих в эпифитотию, подвержено значительным колебаниям как в течение одного вегетационного периода, так и на протяжении ряда лет.
Чтобы своевременно принять меры с тем, чтобы предупредить появление болезни или провести борьбу с надвигающейся болезнью, надо иметь сведения о предполагаемой степени развития той или иной болезни, т. е. надо предвидеть появление болезни и размеры ожидаемого от нее вреда.
Такое предвидение сроков появления болезней растений, общей интенсивности их распространения и развития, а также размера причиняемых ими потерь носит название прогноза (греч. prognosis — предвидеть вперед).
Прогноз появления болезней основан на знании причин болезней растений, биологических особенностей их возбудителей, зависимости развития болезней и возбудителей от метеорологических данных. Особенно большое значение в прогнозе болезней растений имеет прогноз погоды данной местности, так как наступление дождей часто приводит к вспышке эпифитотической болезни.
В зависимости от срока предугадывания появления болезней различают две основные формы прогноза: краткосрочный и долгосрочный.
Краткосрочный прогноз — предвидение сроков появления отдельных заболеваний и вспышек болезней растений за относительно короткое время в пределах небольшой территории. Краткосрочный прогноз ставится в течение одного вегетационного сезона, а практически это время еще короче и ограничивается лишь критическим периодом вегетации растения-хозяина. Он имеет значение преимущественно для сигнализации защитных химических мероприятий (опрыскивания, опыливания и других мероприятий).
Для постановки краткосрочного прогноза необходимо знать время первичной инфекции, продолжительность инкубационного периода и условия рассеивания инфекционного начала. Часто эти факторы устанавливаются непосредственными наблюдениями за ходом развития возбудителя болезни. Например, время появления зрелых сумкоспор возбудителя парши яблонь — Venturia inaequalis Wint. устанавливают следующим образом.
Весной проводят ежедневные наблюдения за развитием перитециев и созреванием в них сумок с сумкоспорами. Для этого перезимовавшие листья яблони с перитециями размачивают в воде до мягкости, покрывают покровными стеклами, помещают во влажную камеру в чашки Петри на сутки, после чего покровные стекла рассматривают под микроскопом. Обнаружение на покровных стеклах сумкоспор гриба свидетельствует о том, что возбудитель парши яблони образовал зрелые сумкоспоры, способные к заражению яблони.
После установления времени первичного заражения на основе прогноза погоды и инкубационного периода возбудителя заранее определяют день возможного проявления болезни и намечаются сроки проведения химических мер борьбы.
На основе изучения экологических особенностей возбудителя созданы различные инкубационные кривые и номограммы, которыми в настоящее время широко пользуются для установления прогноза некоторых болезней и практической борьбы с ними. Кривые инкубационных периодов созданы для ложной мучнистой росы винограда (кривая Мюллера), для настоящей мучнистой росы винограда (кривая Сейдометова). Для фитофтороза картофеля создана Н. А. Наумовой номограмма инкубационного периода. Для определения длительности инкубационного периода бурой листовой ржавчины пшеницы— Puccinia triticina Erikss. и некоторых других возбудителей ржавчины злаков выведена К. М. Степановым специальная формула.
Краткосрочный прогноз наибольшее значение получил в виноградарстве и садовом хозяйстве, но в настоящее время он приобретает все большее значение в картофельном хозяйстве и полеводстве (прогноз ржавчины).
Долгосрочный прогноз — предвидение появления, интенсивности распространения и развития болезней и размера вызываемого ими вреда на длительный срок (на ряд лет) и на большой территории.
Для постановки долгосрочного прогноза болезней необходимо учитывать целый ряд элементов: количество инфекционного начала, восприимчивость растений-хозяев и возможность ее изменения, мероприятия по борьбе с болезнями, состояние и долгосрочный прогноз погоды, а также данные по динамике физиологических рас паразитов и смене сортов растений-хозяев. Например, по заспоренности зерна пшеницы хламидоспорами головневого гриба — Tilletia caries Tul. и по качеству проведения противоголовневых мероприятий (протравливания зерна) можно предвидеть интенсивность проявления твердой головни в будущем году. По характеру цветения пшеницы и условиям влажности и температуры в этот период можно предвидеть интенсивность проявления пыльной головни пшеницы в будущем году.
Хотя в отдельных случаях прогноз появления болезней растений, как и прогноз погоды, бывает неточным, однако краткосрочный местный прогноз имеет очень важное значение и приносит практическую пользу. Значение прогноза в сельском хозяйстве заключается в том, что в условиях планового ведения хозяйства можно предупреждать появление болезней и не допускать существенных потерь от их появления. Получив сведения о возможности появления той или иной болезни в определенной местности, руководители колхоза или совхоза заранее готовят необходимую аппаратуру, запасаются соответствующими фунгицидами, намечают сроки опрыскивания, опыливания и других защитных мероприятий. Эти мероприятия, проведенные на основе прогноза, будут иметь большой фитопатологический эффект и обойдутся хозяйству дешевле.
Источник