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本试验以我国小麦白粉病原菌群体为对象,通过已经建立的温度不同敏感性小麦白粉病菌群体互作关系模型,结合国际耦合模式比较计划中CMIP3(B1、A1B和A2)和CMIP5(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)两种模式中共6种不同气候排放情景下的温度数据,预测了我国六个冬小麦白粉病流行区在2050s和2080s时不同情景条件下的病菌群体敏感性的变化趋势,获得了不同流行区高、中、低3种不同温度敏感性菌株的比例,在此基础上计算了不同小麦白粉病流行区病菌群体越夏阈值,并利用地理信息软件(ArcGIS)和地统计学,对未来小麦白粉病越夏区域进行了预测。基于小麦白粉病菌不同敏感性菌株间的互作模型和CMIP3、CMIP5两种气候模型,对白粉病不同流行区CMIP3和CMIP5两种模式中6种不同情景模式下温度敏感性菌株比例进行了预测,结果表明相对于基准时段CMIP3模式2050s时段B1情景模式下华南、黄淮、西南冬小麦白粉病流行区、A1B情景模式下北部、华南、黄淮、西南冬小麦白粉病流行区、A2情景模式下北部、华南、黄淮、西南冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈上升趋势,B1情景模式下北部、西北、长江中下游冬小麦白粉病流行区、A1B情景模式下西北、长江中下游冬小麦白粉病流行区、A2情景模式下西北、长江中下游冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈下降趋势;2080s时段B1情景模式下华南、黄淮、西南冬小麦白粉病流行区、A1B情景模式下北部、华南、黄淮、西北、西南、长江中下游冬小麦白粉病流行区、A2情景模式下北部、华南、黄淮、西北、西南、长江中下游冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈上升趋势,B1情景模式下北部、西北、长江中下游冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈下降趋势。CMIP5模式2050s时段RCP2.6模式下中华南、黄淮、长江中下游冬小麦白粉病流行区、RCP4.5模式下北部、华南、黄淮、长江中下游冬小麦白粉病流行区、RCP8.5模式下北部、华南、黄淮、西南、长江中下游冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈上升趋势,RCP2.6模式下北部、西北、西南冬小麦白粉病流行区、RCP4.5模式下西北、西南冬小麦白粉病流行区、RCP8.5模式下西北兼冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈下降趋势;2080s时段RCP2.6模式下华南、黄淮、长江中下游冬小麦白粉病流行区、RCP4.5模式下北部、华南、黄淮、长江中下游冬小麦白粉病流行区、RCP8.5模式下北部、华南、黄淮、西南、长江中下游冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈上升趋势,RCP2.6模式下北部、西北、西南冬小麦白粉病流行区、RCP4.5模式下西北、西南冬小麦白粉病流行区、RCP8.5模式下西北兼冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈下降趋势。CMIP3模式中尽管不同小麦白粉病流行区,不同敏感性菌株的比例变化存在一定差异,但总体来说在我国冬小麦白粉病流行区,随着气候变暖温度的上升,绝大部分地区的温度低敏感性病菌群体比例呈上升的趋势。表明随着温度上升,低敏感性菌株较另外两种敏感性菌株竞争力强。CMIP5模式温度低敏感性病菌群体比例上升趋势基本与CMIP3模式相同。模式中高排放量情景中的低敏感性病菌群体所占比例基本都高于中排放量和低排放量,表明气候变暖会促进温度低敏感性病菌群体比例的上升。对比CMIP3和CMIP5两种模式不同情景模式下不同敏感性菌株互作比例的变化情况,可以看出CMIP5的特征性没有CMIP3强烈,CMIP5上升的趋势更加平缓。在对不同小麦白粉病流行区不同气候情景下病菌群体对温度敏感性比例预测的基础上,通过计算获得了 CMIP3和CMIP5模式中不同情景模式下我国不同冬小麦白粉病流行区病原菌群体的温度终止阈值。以不同小麦白粉病流行区病菌群体的温度终止阈值作为病害的越夏阈值,采用中国高清地图和小麦白粉病流行区图为底图,结合高程图,对未来我国小麦白粉病越夏范围变化进行了预测。研究结果表明,随着气候变暖,小麦白粉病的越夏区范围总体会逐渐变小,但不同越夏概率区域的变化程度有一定差异。目前显示我国小麦白粉病越夏范围主要集中在云南西部、中部、北部,四川中部、南部,贵州西部,甘肃中部、南部,陕西中部、南部,宁夏东南部,山西中部,河北西南部,新疆青海西藏部分小麦白粉病流行区等地。在此基础上,结合ArcGIS软件渔网数据中象元单位大小预测了 CMIP3模式和CMIP5模式中不同情景模式下我国不同小麦白粉病菌流行区不同越夏概率的面积。预测结果显示情景模式越高即温室气体排放量越高,温度增幅越大,时段越靠后,越夏高概率区域减少的面积越大。部分地区越夏范围扩大,要集中在华南、黄淮、西南冬小麦白粉病流行区。