2.4楊樹葉紋斑病與關鍵氣象因子的楊樹葉紋因分析

2.4.1平均風速與楊樹葉紋斑病發病率的關系

對大氣平均風速(X₁)與楊樹葉紋斑病的發病率(Y₁)進行回歸分析，可建立回歸方程Y=174.878-51.504X₁。斑病由表6可知，氣象楊樹葉紋斑病的關系病葉率與平均風速有密切的關系，二者呈極顯著負相關。楊樹葉紋因風速的斑病大小和方向可以影響局部環流，引起溫度和相對濕度等氣象要素的氣象改變，還會影響真菌孢子的關系釋放、傳播，楊樹葉紋因楊樹葉紋斑病是斑病一種侵染性病害，風速較大時可以制造傷口，氣象為病菌侵染創造條件，關系分生孢子借風傳播，楊樹葉紋因從植株的斑病傷口侵入或芽內萌發產生菌絲蔓延發生侵染。陳浩研究表明，氣象稻瘟病菌空中孢子量與風速呈負相關，倪琳發現歐美楊潰瘍病的發病程度隨著日平均風速的減小而逐漸加重，此結論與楊樹葉紋斑病的病葉率和平均風速呈極顯著負相關相一致。由此可知，平均風速越大，越不利于分生孢子的傳播及侵染。

2.4.2平均水汽壓與楊樹葉紋斑病發病率的關系

通過對平均水汽壓與楊樹葉紋斑病的發病率進行回歸分析，可建立回歸方程Y-20.985+82.291X₄。從表7可以看出，平均水汽壓(X₄)與楊樹葉紋斑病發病率(Y₁)之間呈顯著性正相關。楊景梅等研究表明，地面水汽壓(X₄)與降水有很好的對應關系，翟盤茂等研究證明，中國西部地面水汽壓明顯增大與降水增加之間存在一定聯系。水汽壓的大小與蒸發快慢有密切關系，而蒸發的快慢在水分供應一定的條件下，主要受溫度控制。新疆在7、8月降雨量增多，溫度達到一年當中最高，雨水蒸發量較大，空氣平均水汽壓較高，因此，有利于楊樹葉紋斑病病斑的擴展及分生孢子生長傳播。目前，關于水汽壓對楊樹葉紋斑病的影響尚未見研究報道，無法加以比較。

2.4.3 累計降雨天數與楊樹葉紋斑病發病率的關系

對累計雨天數與楊樹葉紋斑病發病率(Y₁)進行回歸分析，建立回歸方程y=40.797+11.519X₆。由表8可知，累計降雨天數X₆)與楊樹葉紋斑病的發病率(Y₁)之間呈顯著的正相關。在田間調查時發現，相對濕度越大，楊樹葉紋斑病的發病率(Y₁)越高?？赡艿脑蚴谴髿鉂穸容^高時，分生孢子容易被吸附在植物表面，附著對于病原菌成功定殖非常重要，孢子產生水溶性的糖蛋白質，具有保護孢子、抵抗干旱等不良環境的作用。而影響附著的一個很重要的因素是侵染過程中可獲得的水量，在一些情況下，真菌傳播的水合作用導致粘液的快速釋放，這種粘液可以使傳播體被動地和非轉化地附在廣泛的基質上。因此，病原真菌在侵染過程的早期階段，真菌侵入寄主植物組織之前的發展很大程度上依賴于合適的環境。其中，影響楊樹葉紋斑病的因素應該是濕度，降雨天數增多，降水量升高，導致空氣濕度增加，隨后病害也逐漸嚴重，在一定程度上決定了其的發生與流行。由于空氣平均相對濕度與楊樹葉紋斑病的病葉率呈顯著性正相關。所以初步判斷影響楊樹葉紋斑病的直接原因是降雨天數影響降雨量而改變了空氣濕度。

2.5 利用關鍵困子建立方程式

以上分析結果表明，影響楊樹葉紋斑病發病的3個關鍵因子是平均風速(X₁)、平均水汽壓X₄)、累計降雨天數(X₆)。利用這3個關鍵氣象因子與楊樹葉紋斑病發病率(Y₁)建立多元線性回歸方程式，得到Y=103.180—38.788X₁+39.637X₄+7.746X₆，復相關系數R=0.7164，復相關關系極顯著。由表9可知，多元回歸關系也極顯著。

3 結論與討論

建立回歸模型時對關鍵氣象因子的篩選尤為重要，關鍵因子必須與病害的發生有顯著性，才能保證方程的準確性，而逐步回歸分析不僅可以完成對各影響因素的篩選，還可以建立回歸方程，是一種較為實用的分析方法。根據氣象數據與楊樹葉紋斑病的病葉率進行逐步回歸分析，證明7月中旬至8月上旬期間氣象因子對楊樹葉紋斑病的發生流行最為關鍵，楊樹葉紋斑病的病葉率(Y₁)與平均風速(X₁)呈極顯著負相關，與平均空氣濕度(X₃)、平均水汽壓(X₄)、累計降雨天數(X₆)呈顯著正相關。偏相關分析表明，累計降雨天數(X₆)與楊樹葉紋斑病的病葉率(Y₁)的偏相關系數最大，其次是平均風速(X₁)，再次是平均水汽壓(X₄)。說明在本次監測數據范圍內平均水汽壓(X₄)和累計降雨天數(X₆)上升有利于提高楊樹葉紋斑病的病葉率，平均風速(X₁)制約楊樹葉紋斑病的病葉率的增長。通過對關鍵氣象因子與楊樹葉紋斑病病葉率進行方差分析，結果表明多元回歸關系也極顯著。因此，平均風速(X₁)、累計降雨天數(X₆)、平均水汽壓(X₄)是楊樹葉紋斑病發生的最為關鍵的氣象因子。

平均溫度、平均風速、大氣濕度等地面氣象要素綜合影響著楊樹葉紋斑病的發生及病情發展。大氣環流是各種氣象因子活動的背景，各地氣象條件存在差異，所以氣象要素對楊樹葉紋斑病的影響也有著區域性差異。由于分析時所用數據資料不同，所以在同一地區采用相同的統計方法，也可能得出不同的結論。在研究過程中發現，風對楊樹葉紋斑病的影響大但研究相對較少，在大多數理統計模型中，風被考慮為次要因素，或根本不考慮，這與現實情況不符，這也反映了當前數理模型統計機理性解釋較差的事實。在全球變暖、氣候變化較大的背景下，如何準確地確定影響楊樹葉紋斑病的關鍵氣象因子和關鍵期，提高預報的準確性與時效性是未來研究的重點。

環境條件是楊樹葉紋斑病發生流行的決定性因素，并且病害嚴重程度也受環境條件的制約。由于本研究病情觀測資料有限，只對楊樹葉紋斑病的發病率和部分氣象因子的關系進行了分析，未能預留一些不參與運算的樣本作為檢驗，在今后的研究中，利用更多年份的病情數據進行分析，可以更好地利用氣象因子來分析和預測病害的發生發展，建立更具科學性的預測模型。這對長期預報楊樹葉紋斑病的發生與流行，把握楊樹葉紋斑病的流行規律是非常重要的。

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