徐永紅,陳力,唐松,丁德寬,楊宇衡
柑橘輪斑病的適生區(qū)預(yù)測及風(fēng)險分析
徐永紅1,陳力2,唐松3,丁德寬4,楊宇衡1
(1西南大學(xué)植物保護(hù)學(xué)院,重慶 400715;2重慶市萬州區(qū)植物保護(hù)站,重慶 404000;3重慶市梁平區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)中心,重慶 405200;4城固縣果業(yè)技術(shù)指導(dǎo)站,陜西城固 723200)
【】柑橘輪斑?。╟itrus target spot)作為一種新發(fā)柑橘病害,造成發(fā)病果園嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。本研究針對該病害進(jìn)行適生區(qū)預(yù)測及風(fēng)險分析,以便對該病采取及時、有效的管控措施,最終達(dá)到降低其流行風(fēng)險等級,防止病害傳播擴(kuò)展的目的?;诃h(huán)境變量數(shù)據(jù)和柑橘輪斑病發(fā)生分布數(shù)據(jù),運(yùn)用Maxent生態(tài)位模型模擬預(yù)測柑橘輪斑病菌()在中國的潛在適生區(qū)分布。并通過ROC(receiver operating characteristic)曲線下面積(area under the curve,AUC)評估預(yù)測模型的精度,運(yùn)用正規(guī)化訓(xùn)練增益刀切法(regularized training gain)獲取氣候因子與分布概率間的關(guān)系。同時采用有害生物風(fēng)險分析理論,以有害生物風(fēng)險分析的規(guī)定程序?yàn)橐罁?jù)探索柑橘輪斑病病害的風(fēng)險分析體系和評價值的計(jì)算方法,對評價指標(biāo)進(jìn)行定性分析,進(jìn)而量化評價值。在建立綜合評價模型的基礎(chǔ)上,計(jì)算柑橘輪斑病風(fēng)險性危害值,最后對病害的風(fēng)險性危害值進(jìn)行評價。柑橘輪斑病菌MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果的平均AUC值為0.998,表明預(yù)測結(jié)果精度高。柑橘輪斑病菌的潛在適生區(qū)面積約占全國面積12.19%,高適生區(qū)、中適生區(qū)、低適生區(qū)各占全國面積約2.85%、3.99%、5.35%。高、中適生區(qū)主要集中于長江中上游柑橘優(yōu)勢區(qū)及其周邊。其中,高適生區(qū)主要集中在四川、重慶、陜西南部,以及貴州、湖北等少量地區(qū)。中、低適生區(qū)是高適生區(qū)的外圍擴(kuò)展。通過MaxEnt模型正規(guī)化訓(xùn)練增益刀切法獲取的環(huán)境變量重要性分析結(jié)果表明,最冷季度平均溫度(Bio11)、最干季度平均溫度(Bio9)、最冷月最低溫(Bio6)是影響柑橘輪斑病菌分布的3個關(guān)鍵環(huán)境因子,這意味著低溫、干冷季節(jié)柑橘輪斑病發(fā)生可能性大。風(fēng)險分析最終創(chuàng)建出5個準(zhǔn)則層、13個指標(biāo)層的多指標(biāo)綜合評價體系,并對各指標(biāo)層定量與定性分析,柑橘輪斑病在我國的風(fēng)險性危害值(值)為2.08,處于高度風(fēng)險等級,對長江中上游及湖北西部-湖南西部兩大柑橘產(chǎn)區(qū)的潛在危害最大。柑橘輪斑病風(fēng)險性較高,需要盡快建立監(jiān)測體系,針對病害采取有效控制措施,阻止病害在長江中上游柑橘優(yōu)勢區(qū)及相鄰柑橘產(chǎn)區(qū)傳播。
柑橘輪斑?。桓涕佥啺卟【?;全國適生區(qū)等級劃分;多指標(biāo)綜合評價方法;風(fēng)險分析
【研究意義】我國不僅是柑橘主要的起源中心和世界柑橘資源的寶庫,同時已經(jīng)成為世界上第一大柑橘生產(chǎn)國[1-2]。與此同時,柑橘病害對我國柑橘產(chǎn)業(yè)造成的嚴(yán)重?fù)p失不容小視。柑橘輪斑?。╟itrus target spot)是2006年在我國陜西省城固縣(107.3°E,33.2°N)柑橘產(chǎn)區(qū)發(fā)現(xiàn)的一種新發(fā)的低溫性真菌病害,初次暴發(fā)便對溫州蜜柑和金橘造成落葉和枯梢,甚至死亡,給當(dāng)?shù)馗涕佼a(chǎn)業(yè)帶來嚴(yán)重的威脅[3]。自2018年12月中旬至2019年3月,重慶市萬州區(qū)突然暴發(fā)該病,造成當(dāng)?shù)貦幟蕵浯罅扛胁?,受害重的檸檬樹幾乎無花無果,少量掛果也干枯易落,損失嚴(yán)重。因此,分析柑橘輪斑病菌適生區(qū),研究柑橘輪斑病發(fā)生風(fēng)險,可及時監(jiān)控病害,對減少該病害的發(fā)生和由此造成的經(jīng)濟(jì)損失具有重要意義?!厩叭搜芯窟M(jìn)展】柑橘輪斑病是由病原真菌造成的毀滅性病害[4],在病害發(fā)生初始地陜西省城固縣部分果園病害發(fā)生率達(dá)100%[5]。此后數(shù)年,該縣柑橘園每到晚冬和早春大面積暴發(fā)柑橘輪斑病[6]。該病通常危害柑橘葉片、葉柄、嫩梢、枝干、莖、果實(shí)等形成輪紋狀病斑。病情發(fā)展造成葉片凋落,枝干萎蔫,枝條干枯,木質(zhì)部變色,甚至擴(kuò)展至韌皮部,嚴(yán)重時造成整株枯死[7]。柑橘輪斑病通常在12月中旬開始出現(xiàn)癥狀,2月下旬至3月中旬達(dá)發(fā)病高峰,病葉在3月中下旬基本落光,之后導(dǎo)致枝干干枯同時造成大量落果,病情發(fā)展非常迅速。據(jù)萬州區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村委不完全統(tǒng)計(jì),截至3月下旬該病發(fā)生面積達(dá)596 hm2,其中重發(fā)區(qū)面積約10 hm2,嚴(yán)重威脅著當(dāng)?shù)氐母涕佼a(chǎn)業(yè)。以上信息表明,該病已經(jīng)從我國柑橘種植的最北緣逐步向南擴(kuò)展,未來極有可能流行至臨近柑橘優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)。但是,目前對于該病害的流行情況尚無相關(guān)報道?!颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】為更好地監(jiān)控柑橘輪斑病的發(fā)展流行,防止病害繼續(xù)擴(kuò)展至其他地區(qū),對柑橘輪斑病進(jìn)行風(fēng)險分析尤為重要。MaxEnt模型是物種地理尺度空間分布模型,可用于物種分布預(yù)測,以最大熵理論為基礎(chǔ),利用物種分布數(shù)據(jù)和環(huán)境變量,獲取限制物種分布的環(huán)境變量和模擬物種分布的生態(tài)位[8-11]?;贛axEnt模型預(yù)測柑橘輪斑病菌的適生區(qū)并對不同地區(qū)劃分其適生等級,可以加強(qiáng)全國范圍的病害監(jiān)測,及時阻止病害擴(kuò)展。參考多指標(biāo)綜合評價體系[12],對柑橘輪斑病進(jìn)行定性、定量風(fēng)險分析,確立風(fēng)險等級,達(dá)到風(fēng)險評價的目的?!緮M解決的關(guān)鍵問題】通過MaxEnt模型預(yù)測柑橘輪斑病菌的適生區(qū),同時采用多指標(biāo)綜合評價方法對柑橘輪斑病進(jìn)行風(fēng)險分析,確定該病的風(fēng)險等級,為降低病害風(fēng)險等級、有效防治和監(jiān)測病害提供依據(jù)。
1.1.1 樣本數(shù)據(jù) 圖1為陜西城固、安康、重慶萬州等發(fā)病地區(qū)當(dāng)?shù)毓麡浼爸脖O嚓P(guān)部門提供的2018—2019年柑橘輪斑病發(fā)病情況。發(fā)病地區(qū)種植數(shù)據(jù)信息來自陜西及重慶統(tǒng)計(jì)年鑒。
A:葉片病斑leaf spot;B:枝干病斑infected stem;C:木質(zhì)部侵染infected xylem;D:果實(shí)病斑fruit spot;E:整株落葉all leaves fall。箭頭所示為發(fā)病部位Arrows show the infected parts of citrus trees
1.1.2 環(huán)境數(shù)據(jù) 采取1950—2000年的19個生物氣候變量(Bio1—Bio19)(表1),下載自世界氣象數(shù)據(jù)庫WorldClim(https://www.worldclim.org),版本為WorldClim Version 2,空間分辨率為10 min。
1.1.3 軟件及模型 利用Maxent 3.3.3軟件獲取氣候變量的貢獻(xiàn)率,使用刀切法(Do jackknife to measure variable importance)分析各氣候因子對病害適生影響的重要性,創(chuàng)建響應(yīng)曲線(create response curves)獲取各氣候因子與分布概率的關(guān)系曲線,利用ROC(receiver operating characteristic)曲線下面積(area under the curve,AUC)評估模型預(yù)測結(jié)果的精度。根據(jù)模擬預(yù)測結(jié)果,建立MaxEnt模型并使用Arc-GIS10.2軟件對預(yù)測結(jié)果重分類得到適生區(qū)預(yù)測范圍。
1.2.1 柑橘輪斑病菌適生區(qū)預(yù)測 隨機(jī)選取現(xiàn)有柑橘輪斑病分布點(diǎn)的地理位置數(shù)據(jù)和氣候變量數(shù)據(jù)導(dǎo)入Maxent 3.3.3中,分析柑橘輪斑病菌與每個氣候變量因子的相關(guān)性,得到最終模擬預(yù)測的結(jié)果。采用Arc-GIS10.2軟件對Maxent 3.3.3軟件預(yù)測結(jié)果進(jìn)行掩膜提?。╡xtract by mask)和柵格重分類(raster reclassify)分析,得到柑橘輪斑病菌在我國的適生范圍。
1.2.2 柑橘輪斑病病害風(fēng)險分析 柑橘輪斑病病害風(fēng)險評估體系的建立:根據(jù)蔣青等[13]提出的多指標(biāo)綜合評價方法,結(jié)合柑橘輪斑病實(shí)際發(fā)生與危害情況,分析可能影響風(fēng)險分析的因素。將風(fēng)險指標(biāo)劃分為國內(nèi)分布狀況、潛在的危害性、受害栽培寄主的經(jīng)濟(jì)重要性、擴(kuò)散的可能性、危險性管理的難度5個大的方面來進(jìn)行風(fēng)險分析,以對病害的定殖、傳播、危害性、危險性管理進(jìn)行綜合性評價分析,最終得出13個指標(biāo)的柑橘輪斑病病害多指標(biāo)綜合評價分析體系。
表1 氣候數(shù)據(jù)變量名稱及描述
柑橘輪斑病病害風(fēng)險性分析指標(biāo)評判標(biāo)準(zhǔn)的建立:本研究主要結(jié)合有害生物危險性的指標(biāo)評判標(biāo)準(zhǔn)[14],對評價體系的指標(biāo)進(jìn)行評判,確定各指標(biāo)賦值標(biāo)準(zhǔn)的柑橘輪斑病病害指標(biāo)評判標(biāo)準(zhǔn)。
柑橘輪斑病的風(fēng)險等級劃分:病害風(fēng)險等級劃分依賴病害危險性值和外來有害生物風(fēng)險評價等級劃分標(biāo)準(zhǔn)。病害的國內(nèi)分布狀況(1)、潛在的危害性(2)、受害栽培寄主的經(jīng)濟(jì)重要性(3)、擴(kuò)散的可能性(4)、危險性管理的難度(5)共同影響其危險性綜合評價值[15],這些因素相互依存,共同決定危險性值,因此危險性綜合評價值的計(jì)算公式為:
根據(jù)有害生物的危險等級標(biāo)準(zhǔn),將綜合風(fēng)險值的大小分為4級[16]:值<0.5為低度風(fēng)險,0.5—1.5為中度風(fēng)險,1.5—2.5為高度風(fēng)險,>2.5為極高風(fēng)險。經(jīng)綜合評判公式計(jì)算柑橘輪斑病的綜合風(fēng)險值后,最終判定該病害的風(fēng)險等級。
2.1.1 柑橘輪斑病菌國內(nèi)適生區(qū)分布 基于MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果,柑橘輪斑病菌在我國的適生區(qū)分布較集中,適生區(qū)面積約占全國面積12.19%。其中,高適生區(qū)、中適生區(qū)、低適生區(qū)各占全國面積約2.85%、3.99%、5.35%。高適生區(qū)主要集中在四川、重慶、陜西南部地區(qū),以及貴州、湖北等少量地區(qū)。中適生區(qū)主要表現(xiàn)為高適生區(qū)的向外擴(kuò)展,主要分布于貴州大部、湖北大部、四川東南局部地區(qū)、關(guān)中陜西南部以及云南的部分地區(qū)。低適生區(qū)是中適生區(qū)的外部擴(kuò)展,主要包括河南大部、江蘇大部、山東大部、安徽及山西、河北、湖南、云南等部分地區(qū)。高、中適生區(qū)主要集中于長江中上游柑橘優(yōu)勢區(qū)及其周邊,湖北西部-湖南西部柑橘優(yōu)勢區(qū)的部分地區(qū)是柑橘輪斑病菌的中、低適生區(qū)(表2)。
表2 柑橘輪斑病在中國的潛在適生區(qū)
2.1.2 模型精度評價分析 MaxEnt模型運(yùn)行時繪制出ROC曲線(圖2),同時計(jì)算出模型精度評價指標(biāo)AUC值。柑橘輪斑病菌MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果的平均AUC值為0.998,預(yù)測精度遠(yuǎn)高于隨機(jī)預(yù)測分布模型的AUC值0.5,可見柑橘輪斑病菌實(shí)際的分布區(qū)與預(yù)測得到的分布區(qū)擬合度較好。
2.1.3 環(huán)境變量重要性分析 采用MaxEnt模型正規(guī)化訓(xùn)練增益刀切法(regularized training gain)分析不同環(huán)境變量對柑橘輪斑病菌適生影響的差異(圖3)。深藍(lán)色條帶表示該環(huán)境因子單獨(dú)使用時具有的增益,條帶對應(yīng)的值越大代表該環(huán)境因子越重要。分析結(jié)果表明,最冷季度平均溫度(Bio11)、最干季度平均溫度(Bio9)、最冷月最低溫(Bio6)是對柑橘輪斑病菌分布影響最大的3個環(huán)境因子,而其他環(huán)境變量相對影響較小。
2.2.1 柑橘輪斑病病害風(fēng)險評估體系建立 根據(jù)多指標(biāo)綜合評價方法,結(jié)合柑橘輪斑病實(shí)際發(fā)生與危害情況,分析確定可能影響風(fēng)險分析的因素,最終得到影響風(fēng)險分析的指標(biāo),建立病害風(fēng)險評估體系(圖4)。
圖2 MaxEnt模型對柑橘輪斑病菌預(yù)測結(jié)果的ROC曲線
圖3 正規(guī)化訓(xùn)練增益的刀切結(jié)果
圖4 柑橘輪斑病多指標(biāo)綜合評價體系
2.2.2 柑橘輪斑病病害風(fēng)險性分析指標(biāo)評判標(biāo)準(zhǔn) 根據(jù)多指標(biāo)的綜合評價分析體系,結(jié)合有害生物危險性的指標(biāo)評判標(biāo)準(zhǔn),確定指標(biāo)的賦值標(biāo)準(zhǔn)的柑橘輪斑病病害指標(biāo)評判標(biāo)準(zhǔn)(表3)。
2.2.3 柑橘輪斑病風(fēng)險定性分析
(1)柑橘輪斑病國內(nèi)分布情況的分析評估:柑橘輪斑病于陜西城固始發(fā)。一經(jīng)發(fā)生,危害嚴(yán)重,因而被稱為一種毀滅性病害。陜西安康、重慶萬州柑橘產(chǎn)區(qū)也相繼發(fā)生了柑橘輪斑病,嚴(yán)重阻礙柑橘產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
(2)潛在的危害性:目前柑橘輪斑病造成的產(chǎn)量損失較難統(tǒng)計(jì),筆者用其危害程度來間接評價柑橘輪斑病潛在的經(jīng)濟(jì)危害性。柑橘輪斑病危害包括溫州蜜柑、金柑、檸檬、臍橙、雜柑等不同柑橘品種的葉片、嫩梢和枝干果實(shí)等,造成樹勢衰弱。柑橘果實(shí)受危害初期形成病斑,后期果實(shí)腐爛,不可食用。枝干受到危害時枝條萎蔫甚至枝干枯死。嚴(yán)重時一些病株甚至整株枯死,足見其危害程度極大。加之柑橘幼苗及成年柑橘樹都易感染柑橘輪斑病,可見危害柑橘的時期之長。同時,該病可危害多個柑橘品種。因此,柑橘輪斑病潛在危害性較為嚴(yán)重。
(3)受害栽培寄主的經(jīng)濟(jì)重要性:目前柑橘輪斑病在我國主要侵染柑橘,柑橘作為全球最重要的經(jīng)濟(jì)作物之一,既是中國乃至世界第一大水果,也是世界第三大貿(mào)易農(nóng)產(chǎn)品[17]。朱麗認(rèn)為柑橘輪斑病菌可能對蘋果和梨存在潛在的危害風(fēng)險[3]。蘋果和梨作為我國的兩大落葉果樹,同樣是推動我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、增加國民經(jīng)濟(jì)收入的支柱產(chǎn)業(yè)之一。若該病原菌危害蘋果與梨,農(nóng)民收入降低,該產(chǎn)業(yè)發(fā)展受到阻礙,我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也將會受到限制。
(4)擴(kuò)散的可能性:柑橘輪斑病自2006年發(fā)生于城固后,到目前2019年擴(kuò)展至萬州地區(qū),病害從城固傳播到安康、萬州,可見其傳播力較弱,可能與不同發(fā)病地區(qū)主栽柑橘品種的差異有關(guān)。柑橘輪斑病的遠(yuǎn)距離傳播主要依靠其寄主柑橘苗木攜帶進(jìn)行傳播,因此對于一些已遭受柑橘輪斑病菌危害但還未表現(xiàn)癥狀的柑橘,檢驗(yàn)檢疫需要嚴(yán)密的鑒定程序,技術(shù)復(fù)雜,耗時較長,且不一定成功取到受害組織,檢驗(yàn)難度較大,易導(dǎo)致柑橘輪斑病從發(fā)病地區(qū)傳出而傳入其他未發(fā)病地區(qū)。若不能及時發(fā)現(xiàn)并阻止病害的傳播及擴(kuò)散,當(dāng)遇大量潛在攜帶柑橘輪斑病的柑橘作物時,更易導(dǎo)致病害傳播蔓延,難以控制。
表3 柑橘輪斑病風(fēng)險性定量分析評判指標(biāo)賦分表
(5)危害性管理的難度:一方面,目前對于柑橘輪斑病常規(guī)的病原鑒定已有相應(yīng)技術(shù)[5],但該技術(shù)復(fù)雜繁瑣,耗時較長。另一方面,柑橘輪斑病作為一種毀滅性病害,其防治方案尚不成熟,現(xiàn)有藥劑的田間防治效果不佳,仍需不斷探索合理的防治措施。
2.2.4 柑橘輪斑病風(fēng)險定量分析 通過定性分析及對指標(biāo)賦分可以得到柑橘輪斑病風(fēng)險性定量分析評判指標(biāo)賦分表(表3)。根據(jù)公式計(jì)算危險性值必須先計(jì)算出一級指標(biāo)值1、2、3、4、5,結(jié)合有害生物危險性評價的定量分析方法,這些指標(biāo)值的計(jì)算結(jié)果如下[18]:
(1)國內(nèi)分布狀況1:由柑橘輪斑病風(fēng)險性定量分析評判指標(biāo)賦分表可知,1=2.00。
(2)潛在的危害性2:其二級指標(biāo)與一級指標(biāo)為疊加,一級指標(biāo)潛在的危害性主要是由二級指標(biāo)潛在的經(jīng)濟(jì)危害性決定,在此處對潛在的經(jīng)濟(jì)危害性賦予權(quán)重值0.7,對另一項(xiàng)賦值為0.3,2=0.7×21+0.3×22=2.10。
(3)受害栽培寄主的經(jīng)濟(jì)重要性3:二級指標(biāo)的最大值為該項(xiàng)受害栽培寄主的經(jīng)濟(jì)重要性的指標(biāo)值,3=Max(31,32,33)=3.00。
(5)危險性管理的難度5=(31+32+33)/3=2.33。
最終算得=2.08。參照評價標(biāo)準(zhǔn),柑橘輪斑病風(fēng)險等級屬于高度危險。
MaxEnt和CLIMEX是目前使用最為廣泛的兩款用于創(chuàng)建物種分布的模型[19]。CLIMEX模型通過分析目標(biāo)物種在已知發(fā)生地區(qū)的氣候條件來模擬預(yù)測特定區(qū)域?qū)δ繕?biāo)物種的氣候適應(yīng)性,模型預(yù)測基于物種的生物學(xué)參數(shù),如發(fā)育最高溫度和有效積溫等[20]。與CLIMEX模型不同,MaxEnt模型主要是根據(jù)物種分布數(shù)據(jù)和環(huán)境變量,分析環(huán)境因子與病害發(fā)生的相關(guān)性,根據(jù)環(huán)境因素限制條件模擬出潛在的適生區(qū),預(yù)測未來可能會發(fā)生該病的地區(qū)[21]。MaxEnt模型使用范圍無限制,廣泛用于適生區(qū)研究,其預(yù)測結(jié)果較同類預(yù)測模型更精確。即便物種分布數(shù)據(jù)不全,仍能有效預(yù)測出合理的結(jié)果[21-24]。本研究通過MaxEnt模型分析得到影響柑橘輪斑病菌分布的重要?dú)夂蛞蜃佑凶罾浼径绕骄鶞囟龋˙io11)、最干季度平均溫度(Bio9)、最冷月最低溫(Bio6)。病害發(fā)生分布除環(huán)境因素外,還存在人為、寄主、環(huán)境中的非氣候因素[24],這些均為MaxEnt模型中難以把握的因素。運(yùn)用MaxEnt模型對柑橘輪斑病菌適生區(qū)進(jìn)行預(yù)測分析時,若不討論以上3類非氣候因素,可能會對預(yù)測出的適生區(qū)范圍有所影響。
2003年,農(nóng)業(yè)部對我國柑橘產(chǎn)區(qū)進(jìn)行了優(yōu)勢區(qū)域布局規(guī)劃,構(gòu)建了長江中上游柑橘帶、江西南部-湖南南部-廣西北部柑橘帶和浙江南部-福建西部-廣東東部柑橘帶以及一批特色柑橘生產(chǎn)基地(簡稱“三帶一基地”)[25]。規(guī)劃制定和發(fā)布實(shí)施以來,優(yōu)勢區(qū)域柑橘產(chǎn)業(yè)得到了快速發(fā)展。然而,病蟲害監(jiān)測及防治措施不到位依然是柑橘生產(chǎn)過程中的重要制約因素[5]。本研究結(jié)果表明,柑橘輪斑病高、中適生區(qū)主要集中環(huán)繞長江中上游柑橘優(yōu)勢區(qū)分布,中、低適生區(qū)占湖北西部-湖南西部柑橘優(yōu)勢區(qū)較大面積,此結(jié)果恰與我國兩大柑橘主要優(yōu)勢區(qū)——長江中上游柑橘優(yōu)勢區(qū)和湖北西部-湖南西部柑橘優(yōu)勢區(qū)重疊,為優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)柑橘產(chǎn)業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展帶來了嚴(yán)重隱患。
柑橘輪斑病從始發(fā)地陜西城固,再到陜南安康、重慶萬州,一路由北方傳播至南方并逐步向東部擴(kuò)展,若繼續(xù)按此方向傳播,可能影響到長江中上游柑橘優(yōu)勢區(qū)和湖北西部-湖南西部柑橘優(yōu)勢區(qū),對南部及東部的其他柑橘種植區(qū)亦造成威脅。柑橘輪斑病從首次發(fā)現(xiàn)開始,就不同于柑橘其他葉類病害發(fā)生在溫暖和潮濕的季節(jié),而是發(fā)生于寒冷的晚冬和早春[3,5,7]。這與本研究環(huán)境變量重要性分析結(jié)果完全一致,表明溫度條件對柑橘輪斑病菌的分布影響較大,包括最冷季度平均溫度、最干季度平均溫度和最冷月最低溫??梢娨坏┯龅蕉镜蜏亍⒏衫淠攴?,柑橘輪斑病發(fā)生流行的概率將變大。
本研究采取多指標(biāo)綜合評價體系對柑橘輪斑病進(jìn)行風(fēng)險分析,為今后該病害的防治提供了依據(jù)。但風(fēng)險分析是一個復(fù)雜而長期的工程[26-29],柑橘輪斑病發(fā)生危害原因復(fù)雜,潛在的危害因素等仍待發(fā)掘,需要不斷地補(bǔ)充與完善。后續(xù)應(yīng)不斷收集信息,完善柑橘輪斑病風(fēng)險評估體系,為該病害的綠色防控提供理論依據(jù)[30]。
通過多指標(biāo)綜合評價方法分析柑橘輪斑病的風(fēng)險性,確定其風(fēng)險等級屬于高度危險,這意味著在適宜條件下柑橘輪斑病發(fā)生可能性大、潛在危害的可能性較大、發(fā)生時破壞力較大、傳播風(fēng)險較大及危害較強(qiáng)。我國作為柑橘的重要生產(chǎn)國家,柑橘種植面積廣,一旦柑橘輪斑病發(fā)病面積擴(kuò)大,造成的經(jīng)濟(jì)損失將不可估量。因此,應(yīng)加強(qiáng)對柑橘輪斑病的重視,加強(qiáng)檢驗(yàn)檢疫與監(jiān)控管理降低其傳播,采取多種防治措施控制病害的發(fā)生發(fā)展。
[1] 郭文武, 葉俊麗, 鄧秀新. 新中國果樹科學(xué)研究70年——柑橘. 果樹學(xué)報, 2019, 36(10): 1264-1272.
GUO W w, YE J l, DENG X x. Fruit scientific research in New China in the past 70 years:., 2019, 36(10): 1264-1272. (in Chinese)
[2] WU G A, TEROL J, IBANEZ V, LóPEZ-GARCíA A, PéREZ-ROMáN E, BORREDá C, DOMINGO C, TADEO F R, CARBONELL- CABALLERO J, ALONSO R, CURK F, DU D, OLLITRAULT P, ROOSE M L, DOPAZO J, GMITTER F G, ROKHSAR D S, TALON M. Genomics of the origin and evolution of., 2018, 554(7692): 311-316.
[3] 朱麗. 五種柑橘真菌性病害病原鑒定[D]. 杭州: 浙江大學(xué), 2012.
ZHU L. Identification of five fungal pathogens causingdiseases in China[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2012. (in Chinese)
[4] CHEN C, VERKLEY G J M, SUN G Y, GROENEWALD J Z, CROUS P W. Redefining common endophytes and plant pathogens in,, and related genera., 2016, 120(11): 1291-1322.
[5] YANG Y, HU J, CHEN F, DING D, ZHOU C. Development of a SCAR marker-based diagnostic method for the detection of the citrus target spot pathogen., 2018, 2018: 7128903.
[6] ZHU L, WANG X H, HUANG F, ZHANG J Z, LI H Y, DING D K, HYDE K D. A destructive new disease of citrus in China caused bysp. nov., 2012, 96(6): 804-812.
[7] YANG Y, FANG A, YU Y, BI C, ZHOU C. Integrated transcriptomic and secretomic approaches reveal critical pathogenicity factors ininciting citrus target spot., 2019, 12(6): 1260-1273.
[8] Elith J, Phillips S J, Hastie T, Dudík M, Chee Y E, Yates C J. A statistical explanation of MaxEnt for ecologists., 2011, 17(1): 43-57.
[9] 朱耿平, 原雪姣, 范靖宇, 王夢琳. Maxent模型參數(shù)設(shè)置對其所模擬物種地理分布和生態(tài)位的影響——以茶翅蝽為例. 生物安全學(xué)報, 2018, 27(2): 118-123.
ZHU G P, YUAN X J, FAN J Y, WANG M L. Effects of model parameters in MaxEnt modeling of ecological niche and geographic distribution: case study of the brown marmorated stink bug,., 2018, 27(2): 118-123. (in Chinese)
[10] ABDELAAL M, FOIS M, FENU G, BACCHETTA G. Using MaxEnt modeling to predict the potential distribution of the endemic plantCrép. in Egypt., 2019, 50: 68-75.
[11] ZHANG J J, JIANG F, LI G Y, QIN W, LI S Q, GAO H M, CAI Z Y, LIN G H, ZHANG T Z. Maxent modeling for predicting the spatial distribution of three raptors in the Sanjiangyuan National Park, China., 2019, 9(11): 6643-6654.
[12] 馬曉光, 沈佐銳. 植保有害生物風(fēng)險分析理論體系的探討. 植物檢疫, 2003, 17(2): 70-74.
MA X G, SHEN Z R. A theoretical approach to the system of pest risk analysis in plant protection., 2003, 17(2): 70-74. (in Chinese)
[13] 蔣青, 梁憶冰, 王乃揚(yáng), 姚文國. 有害生物危險性評價的定量分析方法研究. 植物檢疫, 1995, 9(4): 208-211.
JIANG Q, LIANG Y B, WANG N Y, YAO W G. Study on the quantitative analysis method for the risk assessment of harmful organisms., 1995, 9(4): 208-211. (in Chinese)
[14] 李娟, 趙宇翔, 陳小平, 閻合, 宋玉雙. 林業(yè)有害生物風(fēng)險分析指標(biāo)體系及賦分標(biāo)準(zhǔn)的探討. 中國森林病蟲, 2013, 32(3): 10-15.
LI J, ZHAO Y X, CHEN X P, YAN H, SONG Y S. Discussion on the forest pest risk analysis index system and standard of natural endowments., 2013, 32(3): 10-15. (in Chinese)
[15] 梁小松, 徐劉平, 張呈偉, 陸苗, 李健. 改良的有害生物風(fēng)險評價體系在定量評價檢疫雜草風(fēng)險中的應(yīng)用. 雜草科學(xué), 2014, 32(4): 45-48.
LIANG X S, XU L P, ZHANG C W, LU M, LI J. Application of an improved pest risk analysis (PRA) to quantitative evaluation of a risk of quarantine weeds., 2014, 32(4): 45-48. (in Chinese)
[16] 林司曦, 丁曉磊, 葉建仁, 趙琪. 李痘病毒在中國的入侵風(fēng)險評估. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2016, 40(6): 187-192.
LIN S X, DING X L, YE J R, ZHAO Q. Invasion risk analysis of plum pox virus to China., 2016, 40(6): 187-192. (in Chinese)
[17] YANG M, LONG Q, LI W, WANG Z, HE X, WANG J, WANG X, XIONG H, GUO C, ZHANG G, LUO B, QIU J, CHEN X, ZHANG F, SHI X, ZHANG Y. Mapping the environmental cost of a typical citrus-producing county in China: hotspot and optimization., 2020, 12(5): 1827.
[18] 馬平, 杜宇, 李正躍, 蔣小龍. 云南外來入侵有害生物多指標(biāo)綜合評價體系的建立. 植物保護(hù), 2008, 34(3): 99-104.
MA P, DU Y, LI Z Y, JIANG X L. Establishment of comprehensive evaluation index system for invasive alien pests linked with plants and plant products in Yunnan., 2008, 34(3): 99-104. (in Chinese)
[19] BYEON D, JUNG S, LEE W H. Review of CLIMEX and MaxEnt for studying species distribution in South Korea., 2018, 11(3): 325-333.
[20] JUNG J M, LEE W H, JUNG S. Insect distribution in response to climate change based on a model: review of function and use of CLIMEX., 2016, 46(4): 223-235.
[21] PHILLIPS S J, ANDERSON R P, SCHAPIRE R E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions., 2006, 190(3/4): 231-259.
[22] PHILLIPS S J, DUDIK M. Modeling of species distributions with Maxent: new extensions and a comprehensive evaluation., 2008, 31(2): 161-175.
[23] 王雨生, 王召海, 邢漢發(fā), 厲靜文, 孫碩. 基于MaxEnt模型的珙桐在中國潛在適生區(qū)預(yù)測. 生態(tài)學(xué)雜志, 2019, 38(4): 1230-1237.
WANG Y S, WANG Z H, XING H F, LI J W, SUN S. Prediction of potential suitable distribution ofBaill in China based on Maxent., 2019, 38(4): 1230-1237. (in Chinese)
[24] 林偉, 徐淼鋒, 權(quán)永兵, 廖力, 高磊. 基于MaxEnt模型的草地貪夜蛾適生性分析. 植物檢疫, 2019, 33(4): 69-73.
LIN W, XU M F, QUAN Y B, LIAO L, GAO L. Potential geographic distribution ofin China based on MaxEnt model., 2019, 33(4): 69-73. (in Chinese)
[25] 中國柑橘優(yōu)勢區(qū)域布局規(guī)劃[2008-2015年]. 農(nóng)業(yè)工程技術(shù)(農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)), 2009(9): 11-13.
China citrus advantage regional planning (2008-2015).(), 2009(9): 11-13. (in Chinese)
[26] 覃振強(qiáng), 吳建輝, 任順祥, 萬方浩. 外來入侵害蟲新菠蘿灰粉蚧在中國的風(fēng)險性分析. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2010, 43(3): 626-631.
QIN Z Q, WU J H, REN S X, WAN F H. Risk analysis of the alien invasive gray pineapple mealybug (Beardsley) in China., 2010, 43(3): 626-631. (in Chinese)
[27] ANDREU J, VILA M. Risk analysis of potential invasive plants in Spain., 2010, 18(1): 34-44.
[28] 王躍棟, 劉自學(xué), 蘇愛蓮. 草坪草病害風(fēng)險性評估體系的初步建立及應(yīng)用. 草業(yè)科學(xué), 2012, 29(8): 1199-1205.
WANG Y D, LIU Z X, SU A L. Preliminary establishment and application of turfgrass disease risk assessment system., 2012, 29(8): 1199-1205. (in Chinese)
[29] LODGE D M, SIMONIN P W, BURGIEL S W, Keller R P, Bossenbroek J M, Jerde C L, Kramer A M, RutherfordE S, Barnes M A, Wittmann M E,. Risk analysis and bioeconomics of invasive species to inform policy and management., 2016, 41: 453-488.
[30] YANG Y, ZHANG T. Antimicrobial activities of tea polyphenol on phytopathogens: a review., 2019, 24(4): 816.
Prediction of suitable area and risk analysis for Citrus target spot
XU Yonghong1, CHEN Li2, TANG Song3, DING Dekuan4, YANG Yuheng1
(1College of Plant Protection, Southwest University, Chongqing 400715;2Wanzhou Plant Protection Station, Chongqing 404000;3Liangping Agricultural Technical Service Center, Chongqing 405200;4Chenggu Fruit Industry Technical Guidance Station, Chenggu 723200, Shaanxi)
【】Citrus target spot, a new disease reported in China, has caused serious economic losses in the local orchards. Therefore, it is necessary to carry out the prediction of the suitable area and risk analysis of the disease, so as to take timely and effective control measures for the disease, and finally achieve the purpose of reducing the risk level and preventing the spread of this disease.【】Combined the environmental data and the occurrence and distribution data of the disease areas, Maxent ecological niche models were used to predict the potential suitable area of citrus target spot pathogen () in China. The area under the curve (AUC) of receiver operating characteristic (ROC) was used to evaluate the accuracy of the prediction model, and the relationship between the climate factor and the distribution probability was obtained using the regularized training gain method. Additionally, the theory of pest risk analysis was used to explore the risk analysis system and calculation method of citrus target spot based on the prescribed procedures of pest risk analysis. Qualitative analysis of the evaluation indicators was conducted to quantify the evaluation values. Based on establishing a comprehensive evaluation model, the risk hazard value of citrus target spot was calculated, and finally the risk hazard value of the disease was evaluated.【】The average AUC value of the predicted result of MaxEnt model was 0.998, which indicated that the predicted result was highly accurate. The area of potential suitable areas foraccounts for 12.19% of the national area. Among them, the areas of high suitability, medium suitability, and low suitability account for about 2.85%, 3.99%, and 5.35% of the national area, respectively. The high and middle suitable areas are mainly concentrated in the citrus dominantarea in the upper and middle reaches of the Yangtze River. Among them, high suitable area is mainly concentrated in Sichuan, Chongqing, southern Shaanxi, and a few areas in Guizhou and Hubei. The middle and low suitable areas are the peripheral expansion of the high suitable area. The analysis results of the importance of environmental variables obtained by the MaxEnt model normalization training gain knife-cut method show that the mean temperature in the coldest quarter (Bio11), the mean temperature in the driest quarter (Bio9), and the minimum temperature of the coldest month (Bio6) are the key factors affecting the distribution of, which means that there is a high possibility of citrus target spot in low temperature and dry and cold seasons. The risk analysis finally created a multi-index comprehensive evaluation system of 5 criterion layers and 13 indicator layers, and quantitative and qualitative analyses of each indicator layer. The risk index value () of the disease was up to 2.08. This disease has the greatest potential harm to the two major citrus-producing areas in the Yangtze River Basin and in western Hubei and western Hunan.【】In view of the high risk of citrus target spot, it is necessary to establish a monitoring system as soon as possible, and take effective control measures against the disease to prevent the spread between the citrus dominant area and adjacent citrus-producing areas in the upper and middle reaches of the Yangtze River.
citrus target spot;; national classification of suitable grades; multi-index comprehensive evaluation method; risk analysis
10.3864/j.issn.0578-1752.2020.21.011
2020-03-19;
2020-04-22
國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2018YFD0200500)、重慶市博士后科研項(xiàng)目特別資助(Xm2016124)
徐永紅,E-mail:1506262894@qq.com。通信作者楊宇衡,E-mail:yyh023@swu.edu.cn
(責(zé)任編輯 岳梅)