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浅谈影响云杉落针病发病因素及防治方法

放大字体  缩小字体 发布日期:2014-03-18  浏览次数:211
影响云杉落针病(发病程度的因素有很多,有生态因子、生物因子、气象因子,以及人们的经营活动,均可对该病的发生起作用,如果对每个因子都加以限制,来控制病害的发生,实施起来就很困难,甚至是不可能做到,所以了解每个生态因子和生产经营环节对该病的影响程度,找出影响该病的主要因子,对于指导营林生产、森林经营是很有应用价值的。  
  1调查方法  
  在普遍发病的林分,依据不同的立地条件、不同的林分因子、不同的发病等级(分级标准见表1)设立标准地,同一条件下设多次重复,共设标准地45块。每块标准地里标准树均在150株以上.在此原则的基础上,根据地形确定标准地面积,大小不等。在样地内分别调查记载树木的发病等级、林龄、密度、郁闭度、坡向、海拔、坡度等因子,其中林龄通过造林档案查定,密度以标准地株数推算每公顷株数,郁闭度用压线法,海拔高度用海拔仪测定,坡度用罗盘仪测定。  
  2分析  
  发病程度与因子调查结果见表2。根据数量化I和多元线性回归的要求,因变量选择为云杉落针病感指数Y,自变量选择坡向、林龄、密度、郁闭度、海拔、坡度。  
  1)数量化I分析。把坡向划分为三个类目,经计算机处理各项目的得分值、偏相关系数,以及模型的方差。剩余方差、复相关系数:  
  C0=-87.898,C11=6.194,C12=1.474,C13=0,C2=2.664,C3=0.008,C4=42.024,C5=0.010,C6=0.167。  
  由此得数学模型:  
  Yi=6.914X11+1.474X12+2.664X2+0.008X3+42.024X4+0.01X5+0.167X6-87.898(1)  
  R=0.8186(R0.01=0.254),模型达到极显着水平,模型有一定可靠性。  
  各项目的偏相关系数为:r(X1)=0.1367,r(X2)=0.3858,r(X3)=0.2659,r(X4)=0.3153,r(X5)=0.1240,r(X6)=0.0696。  
  由此表明,影响该病发病程度的因子依次为林龄、郁闭度、密度、坡向、海拔、坡度;林龄、郁闭度、密度影响大,坡度的影响微小。  
  2)多元性回归分析。为了进一行分析和验证用数量化I分析的正确性,同时进行了多元线性回归分析。由此建立数学模型  
  Yi=3.180X1+2.664X2+0.008X3+41.875X4+0.010X5+0.186X6-78.941 (2)  
  R=0.81816(R0.01=0.254),回规模型达到极显着水平,模型有一定可靠性。  
  各项目的偏相关系数为:r(X1)=0.1278,r(X2)=0.383,r(X3)=0.2665,r(X4)=0.3123,r(X5)=0.1213,r(X6)=0.0765。  
  由以上看出,分析的结果与数量化I分析的基本一致,仅是偏相关系数略小问题,影响该病程度的因子从大到小依次为:林龄、郁闭度、密度、坡向、海拔、坡度。林龄、郁闭度、密度三者贡献大,且差异不大,坡向、海拔贡献一般,坡度贡献微小。 
 3选择防治方法、药剂使用浓度及防治次数  
  防治方法、药剂种类、使用浓度的不同,防治效果也就不同,在防治中,选择防治方法、药剂种类、使用浓度、防治次数等,是达到理想防治效果的关键。  
  1)防治方法选择。研究结果表明,在树高超过2m,郁闭度0.7以上,林龄达到两年以上时,宜采用林木间伐加烟剂防治的方法或单一用烟剂防治;在树高超过2m、郁闭度0.7以上,但林龄又未达到间伐条件时,宜采用抚育卫生伐,加烟剂防治或单一烟剂防治;在树苗低于2m、郁闭度小于0.7的小幼林时,宜采用幼林综合防治法或单一用药剂喷雾和喷粉的方法。  
  2)药剂种类选择。研究结果表明,在采用烟剂防治时,安林I、II。杀菌烟剂的两次防治效果均达到84%以上,从目前看,选择安林II烟剂为好;在采用喷雾方法防治时,百菌清防治效果在95.7%以上,多菌灵防治效果在94.8%以上,甲基托布津防治效果仅在90%,代森锌防治效果在86.4%以上,因此,首先应采用百菌清,而后依次选用用多茵灵、甲基托布津、代森锌,生产单位可根据实际情况,酌情使用;在采用喷粉方法防治时,百菌清、多菌灵、甲基托布津、代森锌防治效果分别达到79.4%、84.2%、80.2%、75.8%,因此应首选多苗灵,而后依次选甲基托布津、百茵消、代森锌,生产单位可根据实际情况,酌情使用。  
  3)农药使用浓度和施药次数的选择。根据研究结果看,采用烟剂防治,以每公顷15kg为宜,防治次数必须2-3次,否则效果不理想。  
  总之,搞好云杉落针病的防治工作,要做到计划周密,紧张有序,按要求做好本地区的林木生长调查及气象资料的收集,做好发病强度、村积损失、经济损失、防治效益预测,根据防治指标,衡量是否防治,当预测下年感病指数达到防治指标时,应及时制定防治计划,购置药械、药品,做好准备工作。选择适宜的防治时期,及时进行防治。  
  4结论  
  1)应用数量化理论I和多元线性回归分析研究了发病程度与主要因子的关系,它们依次是林龄、郁闭度、密度、坡向、海拔、坡度。  
  2)研究建立了两个感病指数预测模型,均获得满意的结果。  
  3)通过分析研究,建立数学模型,知道了发病与林分因子、立地因子的关系,为我局及其他云杉栽植分布区的云杉落针病发生发展趋势的预测、防治提供了一定的科学依据,为更新造林、规划设计、适地适树造林提供了依据。  
  4)从以上两种方法的分析验证,林龄、郁闭度、密度三者对病害贡献大,且差异不大,坡向、海拔对病害贡献一般,坡度贡献对病害微小。那么,为什么会造成如上的结果呢:笔者认为这主要是由于林龄、郁闭度、密度三个因子紧密联系,相互影响,不可分割,不能单一论述综合因子,它们是综合影响林内光照、相对湿度、气温、营养空间、水分等的变化,这些又都是综合作用于林木生长,综合作用于病害,从而影响其发生发展过程;坡向、海拔主要是关系到云杉树种的适生性问题,从而影响林木的生长势,进一步导致林木抗性的差异,为间接影响;坡度是从林地营养角度来影响林木生长,进一步影响到病害,属次要地位,加之林区的林地肥力较好,坡度起作用小,所以坡度对云杉落针病影响微小。  
  参考文献  
  [1]邱书志,蔡斌.云杉落针病防治指标的研究[J].植物保护,2005,6.  
  骆洪元,云杉落针病化学防治试验研究[J].甘肃林业科技,2001,2. 
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