Многолетний фитопатологический прогноз

 

Территориальный многолетний прогноз осуществляется на базе обработки материалов о распространении фитопатогенов, установления границ основного и потенциального ареалов болезни с использованием агроклиматических и фенологических показателей, расчета вероятности возникновения эпифитотий и определения зон различной вредоносности болезни в ее ареале.

Нанесение на карты границ распространения патогенов позволяет уточнить первоначальные очаги их появления, определить районы резервации и заноса инфекций. В зависимости от изученности того или иного объекта территориальный многолетний прогноз болезней растений осуществляется в следующем порядке. Вначале фиксируются очаги болезни при обнаружении их в течение ряда лет в одних и тех же районах. Особое внимание уделяется выявлению первичных очагов новых болезней. Ежегодное нанесение на карту мест регистрации фитопатогенов позволяет установить, расширяется или стабилен их ареал. В пределах установленных ареалов болезни по мере накопления данных устанавливают зоны с различной интенсивностью поражения культуры и зоны с различной частотой эпифитотий. Вероятность массовых вспышек болезней растений обосновывают метеобиологически с учетом биологии патогена и растения-хозяина. Особое внимание уделяется определению роли тепла в развитии патогенов, их отношению к влажности воздуха и почвы, осадкам, фенологии культуры. В результате такого анализа выявляются специфические показатели эпифитотийного процесса. В итоге определяют, насколько вероятна повторяемость условий, способствующих усилению вредоносности болезни, и составляют карту ареалов, нанося в их пределах зоны вредоносности с агробиологическим и метеорологическим обоснованием. Территория должна оцениваться при продвижении культуры в новые районы, изменении условий выращивания в отношении зон возможного распространения карантинных объектов. Такой подход предусматривает и учет местных условий, состав районированных и перспективных сортов культуры, выявление расового состава патогенов, оценку уровня агротехники и других факторов, оказывающих влияние на взаимоотношения растения и паразита.

В качестве примера рассмотрим многолетний территориальный прогноз снежного шютте сосны. Ареал болезни находится в пределах районов со средней многолетней высотой снега более 50 см. В отдельных случаях заболевание встречается и в районах со средней высотой снежного покрова до 40 см, однако существенного вреда оно здесь не приносит. Очаги поражения увеличиваются при удлинении периода снеготаяния.

Поданным И. С. Коссинской, в пределах ареала болезни выделены различные зоны, где динамика снежного шютте зависит от типов погоды: для севера Европы характерны осеннее распространение спор, поражение хвои под снежным покровом и затухание болезни в вегетационный период. В зоне южной тайги Средней Сибири освобождение основной массы спор наблюдается в период снеготаяния при выходе пораженной хвои из-под снега. Развитие очагов поражения продолжается 1,5-2 мес. после начала схода снега. Осеннего и зимнего развития болезни не наблюдается.

Н. Р. Письменным установлено наличие прямой связи между поражением веймутовой сосны пузырчатой ржавчиной, относительной влажностью воздуха, общей увлажненностью территории и температурой. Наиболее оптимальные условия для болезни складываются в Прибалтийских странах и Белоруссии. В районах со средней относительной влажностью воздуха в конце лета ниже 50% и числом солнечных дней более 60% болезнь существенного вреда не наносит. Таким образом, по климатическим характеристикам территории можно предсказать вредоносность и характер проявления той или иной болезни лесных пород.

В последние годы получил развитие гелиофитопатологический многолетний прогноз, в основу которого положено выяснение зависимости развития болезней растений от активности Солнца, имеющей определенную периодичность. В фитопатологии используются 11-летние циклы солнечной активности, имеющие среднюю продолжительность 11,1 года, выраженные числами Вольфа (цифровой показатель, характеризующий состояние Солнца по числу пятен, скорости их передвижения, интенсивности вспышек). Кривая солнечной активности в пределах каждого цикла разбивается на участки в зависимости от характера ее изменения: ветвь подъема и ветвь спада, эпохи максимума и минимума.

Существует два методических подхода к использованию показателей активности Солнца в целях фитопатологического прогноза. Одни авторы устанавливают связь между числами Вольфа и интенсивностью поражения растений, другие — вероятность эпифитотий на различных участках кривой солнечной активности. Солнечная активность в известной мере влияет на погоду Земли, а через нее опосредованно на фенологию растений и динамику фитопатогенов.

При осуществлении многолетнего гелиофитопатологического прогноза было установлено, что непосредственное влияние состояния атмосферы Солнца на интенсивность развития болезней растений несущественно и имеет место лишь в отношении некоторых заболеваний.

Лучшие результаты дало использование вероятности массовых вспышек болезней растений на различных участках кривой 11-летнего цикла активности Солнца. Расчет такой вероятности возможен при наличии данных об эпифитотиях за сравнительно длительные промежутки времени. В зависимости от максимального значения чисел Вольфа в пределах цикла изменяются и соответствующие ритмам солнечной активности климатические, циркуляционные и биологические процессы. При наличии соответствующих данных для анализа вероятности эпифитотий все циклы солнечной активности в пределах анализируемого ряда следует разделить на две группы: с максимальным уровнем чисел Вольфа до 100 и более 100. При коротком ряде данных такую разбивку делать нецелесообразно. Число лет s пределах каждого участка кривой солнечной активности суммируется, находится соответствующее им число эпифитотий и рассчитывается их вероятность. Влияние состояния атмосферы Солнца на метеорологические условия Земли сказывается на обширных территориях, поэтому многолетний гелиофитопатологический прогноз следует разрабатывать в пределах географических зон.

Для определения связи массового поражения древесных пород с активностью Солнца из литературных источников собираются сведения о поражении растений за длительный промежуток времени. По этим материалам рассчитывается вероятность эпифитотий на определенном участке кривой активности Солнца в пределах полного цикла по формуле

P = m/n,

где P — вероятность эпифитотий, m — число эпифитотийных лет в пределах участка кривой активности Солнца, n — общее число лет, приходящихся на данный период солнечной активности.

Чаще всего повторяются эпифитотии шютте обыкновенного сосны на западе Украины при уменьшении активности Солнца. При минимальной активности следует ожидать эпифитотий этого заболевания. В ряде случаев разработка многолетнего прогноза болезней древесных пород, таких как сосудистый микоз (вилт), некрозы коры, корневые гнили (опенок, корневая губка), возможна на основе математического моделирования при условии наличия многолетних данных о ежегодном проявлении заболевания в конкретном районе или хозяйстве. С этой целью можно использовать формулу Я. Ван дер Планка для расчета доли увеличения болезни:

Формула Я. Ван дер Планка для расчета доли увеличения болезни

где r — относительная скорость увеличения болезни, t2 – t1 — продолжительность срока наблюдения, x1 и x2 — доля пораженных растений соответственно в сроки t1 и t2.

Американские авторы рассчитали: в штате Пенсильвания скорость распространения вилта дуба составляет в среднем 0,098 единицы в год, т. е. из каждой тысячи деревьев погибает 98, через 10 лет это число составит 980 и т. д. при условии равномерного распространения болезни.

Такой прогноз может быть осуществлен посредством уравнений регрессии или множественных корреляционных уравнений. В этом случае можно оценить роль отдельных факторов в динамике болезни.

Установлено, что существенное влияние на развитие очагов корневой губки в сосновых насаждениях в возрасте 21-43 лет оказывают возраст древостоев b1, условия произрастания, выраженные в баллах от сухих к влажным b2, и интенсивность рубок ухода b3. Модель распространения болезни представлена в виде множественного корреляционного уравнения

Y = -2,89 + 0,0844b1 + 0,094b2 + 0,441b3.

Формула показывает, что усыхание сосны в очагах корневой губки увеличивается с возрастом, идет более интенсивно во влажных условиях произрастания при наличии рубок ухода. Это уравнение можно использовать с целью многолетнего прогноза в сосняках II класса возраста.

В ряде случаев разработка математической модели многолетнего прогноза болезней древесных пород возможна графическим методом — путем подбора соответствующей функции по линии, начерченной по данным ежегодного поражения растений, с введением поправки на повторяемость благоприятных для болезни периодов.

Например, предрасположение тополей к некрозу коры (цитоспорозу) увеличивается после жаркого и сухого лета. Развитию этой болезни способствуют резкие колебания температуры воздуха в весенний период, суровые зимы. Особенно неблагоприятно для растений сочетание этих факторов.

После засушливых периодов усиливается вредоносность корневых гнилей и т. д. Частоту повторяемости таких сочетаний погоды следует учитывать при разработке окончательной модели многолетнего фитопатологического прогноза.

В формулу многолетнего прогноза развития эпифитотийных болезней деревьев можно вводить поправку

где k1 — доля лет с неблагоприятными для растений погодными условиями за период учета болезни, k2 — тот же показатель, характерный для данной зоны за весь период метеорологических наблюдений, m — доля дополнительно погибших растений в неблагоприятные годы, входящая в средний показатель, x — возраст древостоя.

Так, по нашим расчетам, в Нечерноземье поправка к общему прогнозируемому числу усохших деревьев от некроза коры при k1 = 0,125, k2 = 0,162 и m = 0,25 составит

а модель многолетнего прогноза в общем виде примет вид Y = f(x) + 0,05x, где Y — ежегодный отпад деревьев (%, шт.), в среднем за рассматриваемый период, f(x) — модель многолетнего прогноза, в которой в качестве аргумента выступает возраст насаждения.