關(guān)鍵詞晚疫?。获R鈴薯；CARAH模型；侵染；重慶

重慶市地處四川盆地東部，亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候和丘陵山地為主的地形地貌造就了適宜馬鈴薯栽培的氣候生態(tài)環(huán)境。重慶市馬鈴薯年種植面積33.4萬(wàn)hm2，總產(chǎn)量在60萬(wàn)t左右，居全國(guó)第六位，其中春馬鈴薯種植面積26萬(wàn)hm2，產(chǎn)量占全年總產(chǎn)近80%。馬鈴薯晚疫病（late blight）是影響該地區(qū)春馬鈴薯產(chǎn)量和品質(zhì)的首要病害，以豐都縣2020年為例，晚疫病累計(jì)發(fā)生0.373萬(wàn)hm2，占春馬鈴薯種植面積的27.61%，產(chǎn)量損失嚴(yán)重。因此，有效防控春季馬鈴薯晚疫病事關(guān)重慶糧食安全。馬鈴薯晚疫病具有極強(qiáng)的暴發(fā)性和流行性，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)配合及時(shí)防治是控制病害蔓延和減輕損失的關(guān)鍵。作為一種“氣候型”病害，晚疫病在重慶丘陵山地立體氣候條件下的發(fā)生流行具有顯著的時(shí)空差異性，掌握其發(fā)生時(shí)間、發(fā)展進(jìn)程、危害程度等發(fā)生流行特征，對(duì)針對(duì)性地開展預(yù)警和防治工作具有重要意義。

在我國(guó)馬鈴薯晚疫病發(fā)生流行規(guī)律的研究中，李潔等分析了2008年-2017年馬鈴薯晚疫病的發(fā)生演變特征，發(fā)現(xiàn)北方一作區(qū)晚疫病發(fā)生面積最大，而西南混作區(qū)產(chǎn)量損失最高，晚疫病的發(fā)生與馬鈴薯種植區(qū)域的重心在空間上呈現(xiàn)相似的遷移趨勢(shì)。陳素華等分析了氣候變化背景下，內(nèi)蒙古晚疫病發(fā)生流行時(shí)間和區(qū)域的變化。李亞紅等采用云南省馬鈴薯晚疫病監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)氣象數(shù)據(jù)，分析了不同季節(jié)晚疫病發(fā)生流行及侵染規(guī)律。羅清等采用因子集優(yōu)法將川西南馬鈴薯產(chǎn)區(qū)晚疫病劃分為氣候易發(fā)區(qū)、次易發(fā)區(qū)和不易發(fā)生區(qū)。王蘭芳開展了閩東沿海區(qū)域冬種馬鈴薯晚疫病始發(fā)期、盛發(fā)期等的流行規(guī)律研究。整體而言，馬鈴薯晚疫病面上數(shù)據(jù)獲取難、分析方法單一等原因制約了晚疫病發(fā)生流行特征的研究，相關(guān)研究比較有限，且多數(shù)研究結(jié)論為基于有限試驗(yàn)或監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。

另一方面，近百年來(lái)，國(guó)內(nèi)外科研人員致力于馬鈴薯晚疫病預(yù)警技術(shù)研究和應(yīng)用，研發(fā)了Cook模型、Wallin模型等一系列預(yù)測(cè)模型，預(yù)警技術(shù)日益成熟。致病疫霉Phytophthora infestans孢子囊的產(chǎn)生、傳播、萌發(fā)及其侵染到宿主組織受氣象條件影響，特別是受溫度和濕度的影響，預(yù)測(cè)模型以氣溫、空氣濕度等氣象要素驅(qū)動(dòng)。國(guó)內(nèi)應(yīng)用最廣泛的是2001年從比利時(shí)誒諾省農(nóng)業(yè)應(yīng)用研究中心（centre for applied research in agriculture-Hainaut，CARAH）引進(jìn)的CARAH馬鈴薯晚疫病模型。該模型根據(jù)致病疫霉入侵宿主過程（侵染過程）受氣象條件影響的原理，模擬計(jì)算侵染循環(huán)，預(yù)測(cè)晚疫病的發(fā)生時(shí)間（出現(xiàn)中心病株的時(shí)間）和感病程度?？蒲泄ぷ髡咴谥貞c、貴州、四川、甘肅、寧夏、青海、黑龍江等我國(guó)馬鈴薯主產(chǎn)省份開展調(diào)查和試驗(yàn)研究，對(duì)CARAH模型的預(yù)報(bào)性能進(jìn)行了分析評(píng)估，生產(chǎn)上結(jié)合模型預(yù)報(bào)與田間調(diào)查，針對(duì)性地制定晚疫病防治策略，指導(dǎo)病害預(yù)測(cè)和防治。結(jié)果表明，該模型模擬晚疫病侵染周期和嚴(yán)重程度總體上符合中國(guó)馬鈴薯晚疫病流行規(guī)律，在晚疫病西南常發(fā)區(qū)、北方偶發(fā)區(qū)等不同氣候類型馬鈴薯產(chǎn)區(qū)，均能做出較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。2010年以來(lái)，現(xiàn)代信息技術(shù)飛速發(fā)展，基于CARAH模型的馬鈴薯晚疫病監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)建成，包括主產(chǎn)區(qū)省份在內(nèi)的20多個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）實(shí)現(xiàn)了聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)監(jiān)測(cè)，為我國(guó)馬鈴薯晚疫病的防控提供了有力保障。

隨著我國(guó)氣象觀測(cè)站網(wǎng)建設(shè)的大力推進(jìn)，地面氣象觀測(cè)站在水平和垂直方向上的密度以及觀測(cè)頻次都得到顯著提升，全國(guó)鄉(xiāng)鎮(zhèn)覆蓋率達(dá)100%，觀測(cè)頻次提高4～8倍。觀測(cè)條件的完善為采用氣象觀測(cè)資料監(jiān)測(cè)“氣候型”農(nóng)作物病害創(chuàng)造了條件。本文擬利用地面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，基于CARAH模型方法，模擬重慶立體氣候環(huán)境下春馬鈴薯晚疫病侵染，通過模擬精度檢驗(yàn)，論證高時(shí)間分辨率地面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用于馬鈴薯晚疫病監(jiān)測(cè)預(yù)警的可行性，并在此基礎(chǔ)上分析春馬鈴薯晚疫病發(fā)生流行時(shí)空特征，以期為重慶馬鈴薯晚疫病預(yù)警和綠色防控提供支撐，同時(shí)也為西南混作區(qū)乃至中國(guó)其他具氣候相似性的馬鈴薯產(chǎn)區(qū)晚疫病氣候生態(tài)條件研究提供科學(xué)參考。

1材料與方法

1.1數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究采用了2019年-2023年2月-6月重慶地區(qū)260個(gè)地面氣象觀測(cè)站（氣象站）逐小時(shí)平均氣溫、平均相對(duì)濕度數(shù)據(jù)，資料及站點(diǎn)對(duì)應(yīng)的經(jīng)緯度、海拔高度信息均來(lái)自中國(guó)氣象局。模擬精度檢驗(yàn)采用了重慶市巫溪縣2022年26個(gè)馬鈴薯晚疫病監(jiān)測(cè)農(nóng)田小氣候站（小氣候站）馬鈴薯晚疫病侵染代次及嚴(yán)重程度數(shù)據(jù)，來(lái)源為中國(guó)馬鈴薯晚疫病監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)（http：∥www. chinablight. org/）。研究區(qū)海拔高程與站點(diǎn)的分布情況見圖1。

1.2生育期和品種熟性劃分

重慶是馬鈴薯西南混作區(qū)的重要產(chǎn)區(qū)，丘陵低山產(chǎn)區(qū)與中高山產(chǎn)區(qū)海拔高差逾千米，出苗期相差1個(gè)月以上。主栽品種多，包括‘費(fèi)烏瑞它’‘中薯3號(hào)’‘希森3號(hào)’‘渝薯6號(hào)’‘鄂薯5號(hào)’‘冀張薯12號(hào)’等十余個(gè)，早熟品種全生育期60～70d，晚熟品種90d左右。因地理氣候環(huán)境和品種熟性差異，馬鈴薯晚疫病的發(fā)生時(shí)間、傳播進(jìn)程、危害程度等均存在明顯差別。為全面呈現(xiàn)晚疫病對(duì)氣象條件的時(shí)空響應(yīng)特征，本文分海拔和品種熟性劃分了生育時(shí)段（表1）。

1.3晚疫病侵染模擬

根據(jù)CARAH模型在重慶的本地化適用參數(shù)，采用地面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，按照表2標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算晚疫病侵染循環(huán)（infection cycle）的開始時(shí)間和侵染嚴(yán)重程度，根據(jù)表3的Conce方法計(jì)算每24h得分，當(dāng)?shù)梅诌_(dá)到7分，一次侵染循環(huán)完結(jié)。侵染代數(shù)和次數(shù)的判定方法為：當(dāng)侵染開始時(shí)，若前一次侵染已經(jīng)結(jié)束，則本次侵染的菌源來(lái)自上一代致病疫霉產(chǎn)生的孢子，為新一代侵染；反之，若前一次侵染尚未結(jié)束，本次侵染的菌源被認(rèn)為是同一代孢子，為同一代的不同次侵染。

晚疫病中心病株出現(xiàn)、發(fā)病中心形成、普遍流行直至嚴(yán)重流行均受氣象條件影響。不同抗性馬鈴薯品種田間出現(xiàn)中心病株的時(shí)間不同，感病品種通常在CARAH模型模擬的第3代侵染觀測(cè)到中心病株，抗病品種田間出現(xiàn)中心病株的時(shí)間一般為第5代侵染。本文以第3代第1次侵染和第5代第1次侵染為關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行晚疫病發(fā)生流行時(shí)間特征分析。

1.4侵染模擬精度檢驗(yàn)

對(duì)因山區(qū)地理位置、地形高程差異等引起的氣象站與小氣候站之間氣溫存在顯著規(guī)律性偏差（日平均氣溫相差1℃以上）的情況，采用分離綜合法對(duì)氣溫進(jìn)行訂正。根據(jù)公式（1）推算小氣候站位置氣溫。

根據(jù)重慶市地方標(biāo)準(zhǔn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上分別在第3代第1次侵染和第5代第1次侵染按Conce方法計(jì)分的分值達(dá)到4～7分時(shí)，對(duì)感病和抗病品種進(jìn)行保護(hù)性藥劑防治，有效的時(shí)間窗口在3d左右。因此，本研究參考降水預(yù)報(bào)檢驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分（threatscore，TS）方法，設(shè)定閾值為±3d，以小氣候站晚疫病侵染發(fā)生時(shí)間為真值，以氣象站模擬預(yù)報(bào)的晚疫病侵染發(fā)生時(shí)間為預(yù)報(bào)值，采用式（2）～式（4）的計(jì)算結(jié)果評(píng)估模擬精度。

2結(jié)果與分析

2.1模擬精度的評(píng)價(jià)

根據(jù)中國(guó)馬鈴薯晚疫病監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)2022年巫溪縣26個(gè)小氣候站監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，共監(jiān)測(cè)到馬鈴薯晚疫病菌侵染705次。采用氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)26個(gè)小氣候站位置的模擬結(jié)果為發(fā)生侵染651次，空?qǐng)?bào)率在0～33.3%之間，平均值為12.5%，漏報(bào)率在0～31%之間，平均值為18.5%，TS評(píng)分在0.61～0.93之間，平均分值為0.73，即準(zhǔn)確模擬晚疫病侵染的次數(shù)占小氣候站侵染發(fā)生次數(shù)和空?qǐng)?bào)次數(shù)的平均比率達(dá)73%（表4）。從以上數(shù)據(jù)可以看出，晚疫病侵染空?qǐng)?bào)率在10%左右，漏報(bào)率在20%以內(nèi)，TS評(píng)分表現(xiàn)較好，基于氣象站溫濕度數(shù)據(jù)的晚疫病侵染模擬結(jié)果與田間小氣候站模擬結(jié)果的一致性較為理想，總體精度較高。

2.2晚疫病侵染頻度特征

2.2.1侵染發(fā)生的代次

260個(gè)氣象站模擬侵染結(jié)果顯示，2019年一2023年早熟春馬鈴薯晚疫病侵染代數(shù)為1～10代。雖因氣候年際差異，各年侵染代數(shù)分布形態(tài)不同，但集中分布區(qū)（箱線下四分位數(shù)與上四分位數(shù)之間）差別不大，區(qū)間為[4，8]。侵染代數(shù)5年均值分布趨于集中，呈“單峰”型分布（僅有一個(gè)分布密集區(qū)），峰值在6附近，說(shuō)明早熟品種年均發(fā)生6代左右侵染的概率最高。晚熟春馬鈴薯的侵染代數(shù)在1～18代之間，整體分布的離散特征明顯，差異性顯著高于早熟春馬鈴薯，集中分布區(qū)間為[8，12]。侵染代數(shù)5年均值也為“單峰”型分布，峰值在1 0附近，說(shuō)明晚熟品種年均發(fā)生10代左右侵染的概率最高（圖2a）。

各年早熟春馬鈴薯侵染次數(shù)分布形態(tài)相似，均呈“單峰”型，除2021年侵染次數(shù)明顯偏多外，其余年份集中分布區(qū)間為[II，20]。5年均值分布密集區(qū)的峰值為17，說(shuō)明早熟品種年均發(fā)生17次左右晚疫病侵染的概率最高。晚熟春馬鈴薯晚疫病侵染次數(shù)的分布特征與其侵染代數(shù)相似，分布的離散程度高，各年雖也表現(xiàn)為“單峰”型分布，但峰區(qū)寬而平坦，集中分布區(qū)廣，區(qū)間為[21，40]。5年均值的分布密集區(qū)峰值在28附近，說(shuō)明晚熟品種年均發(fā)生28次左右侵染的概率最高（圖2b）。

2.2.2侵染代次空間分布

從2019年-2023年侵染代數(shù)均值的空間分布可見（圖3a，b），東北部偏東地區(qū)為早熟春馬鈴薯晚疫病侵染代數(shù)最少的地區(qū)，在5代及以下；中部墊江、梁平，西南部江津、綦江、萬(wàn)盛的部分地區(qū)侵染代數(shù)最多，在7代及以上，其余大部地區(qū)為6代（圖3a）。晚熟春馬鈴薯侵染代數(shù)除東北部城口、巫溪、巫山、奉節(jié)等地在8代及以下外，大部地區(qū)達(dá)到9～10代，墊江、梁平等地在11代及以上（圖3b）。

2019年-2023年侵染次數(shù)均值的空間分布如圖3c，d，萬(wàn)州以東大部地區(qū)早熟春馬鈴薯侵染次數(shù)在15次及以下，其余大部地區(qū)在16～20次之間，僅西南部江津、綦江，中部偏北墊江、梁平等地的部分地區(qū)超過20次（圖3c）。晚熟春馬鈴薯侵染次數(shù)最少的地區(qū)為東北部偏北的城口、巫山、巫溪、奉節(jié)，不超過25次，中部偏北墊江、梁平以及江津、綦江、彭水、酉陽(yáng)、秀山等南部局地在36次及以上，其余大部地區(qū)26～35次（圖3d）。總體而言，不論早熟還是晚熟品種，東北部地區(qū)侵染發(fā)生的代數(shù)、次數(shù)均較少，是晚疫病發(fā)生頻度較低的地區(qū)。

2.3晚疫病侵染程度特征

2.3.1不同嚴(yán)重程度等級(jí)對(duì)應(yīng)的侵染次數(shù)

從不同嚴(yán)重程度等級(jí)的侵染次數(shù)分布形態(tài)、箱線的箱體長(zhǎng)度和中位數(shù)位置看（圖4），2019年一2023年，早熟春馬鈴薯各等級(jí)均表現(xiàn)出分布較為集中、密集區(qū)峰值接近、中位數(shù)變化不大等相似特征。相較早熟春馬鈴薯，晚熟春馬鈴薯各等級(jí)侵染次數(shù)的分布均明顯分散、年際間波動(dòng)大。對(duì)比不同等級(jí)間侵染次數(shù)可見，早熟春馬鈴薯5年平均的輕度、中度、重度、極重度侵染次數(shù)的中位數(shù)依次為5、3、1、7次，晚熟為9、7、3、11次，不論何種品種熟性，發(fā)生輕度和極重度侵染的次數(shù)明顯偏多，中度和重度侵染的次數(shù)則相對(duì)較少。

2.3.2輕度和極重度侵染次數(shù)的空間分布

對(duì)2019年-2023年輕度和極重度侵染次數(shù)均值的空間分布特征進(jìn)一步分析表明，東北部輕度侵染次數(shù)最少，早、晚熟春馬鈴薯品種分別在4次、8次及以下；西部偏西、西南部、中部偏北地區(qū)為輕度侵染發(fā)生較多的地區(qū)，早、晚熟春馬鈴薯年均次數(shù)在7次、11次以上（圖5a，b）。東北部偏北與西部偏西地區(qū)為極重度侵染次數(shù)較少的地區(qū)，早、晚熟春馬鈴薯年均發(fā)生侵染不超過5次、8次；其余大部地區(qū)年均分別發(fā)生6～9次、9～14次侵染（圖5c，d）?？傮w而言，東北部地區(qū)發(fā)生輕度和極重度侵染的次數(shù)最少，而輕度侵染多發(fā)區(qū)分布于中西部長(zhǎng)江沿線以北地區(qū)，極重度侵染多發(fā)區(qū)則為中部和南部地區(qū)。

2.4關(guān)鍵侵染周期特征

2.4.1關(guān)鍵侵染代次開始期

第3代第1次侵染發(fā)生的時(shí)間差異顯著，最早為2020年3月2日，最晚為2021年6月21日，由圖6可見，第3代第1次侵染開始期的主要時(shí)段為3月上旬至4月下旬，跨度長(zhǎng)達(dá)2個(gè)月。各年間雖有“雙峰”和“單峰”的分布特征差異，但最大峰值一般出現(xiàn)在3月下旬附近，5年平均狀況的峰值也在3月下旬，說(shuō)明發(fā)生第3代第1次侵染的高峰期為3月下旬。第5代第1次侵染最早發(fā)生時(shí)間為2021年3月21日，最晚為2022年6月21日，開始期主要時(shí)段為3月下旬至5月中旬，較第3代第1次侵染開始期整體推遲了20d。第5代第1次侵染發(fā)生的時(shí)間趨于集中，各年分布密度峰出現(xiàn)在4月中下旬。5年平均的第5代第1次侵染的高峰期為4月中旬。

2.4.2關(guān)鍵侵染代次開始期空間分布

如圖7所示，第3代第1次和第5代第1次侵染開始期呈現(xiàn)出相似的空間分布特征，結(jié)合重慶地區(qū)地形高程（圖1）可見，以上2個(gè)關(guān)鍵侵染代次開始期隨海拔高度的增加而推遲。西部江津、銅梁、合川，中部豐都、墊江等地于3月中旬發(fā)生第3代第1次侵染，4月上旬以前發(fā)生第5代第1次侵染。中西部其余大部地區(qū)，東北部萬(wàn)州、開州、忠縣，東南部彭水、秀山等地第3代第1次侵染發(fā)生于3月下旬，4月中旬進(jìn)入第5代第1次侵染。東北部大部地區(qū)，南川、武隆、石柱、黔江等地第3代第1次侵染發(fā)生在4月期間，第5代第1次侵染在4月下旬至5月中旬。

3結(jié)論與討論

晚疫病是我國(guó)馬鈴薯的主要病害之一，其在我國(guó)西南馬鈴薯混作區(qū)的發(fā)生重于其他馬鈴薯產(chǎn)區(qū)。同時(shí)，由于該產(chǎn)區(qū)立體氣候明顯，晚疫病發(fā)生情況復(fù)雜，通過有限的監(jiān)測(cè)點(diǎn)難以全面掌握其流行規(guī)律，區(qū)域?qū)用娴谋O(jiān)測(cè)預(yù)警難度大。本研究基于地面氣象觀測(cè)站分布廣、觀測(cè)時(shí)效性高的特點(diǎn)，采用氣溫與相對(duì)濕度地面觀測(cè)數(shù)據(jù)模擬重慶地區(qū)春馬鈴薯晚疫病菌侵染，研究結(jié)果表明，重慶春馬鈴薯早、晚熟品種在生長(zhǎng)季觀察到田間中心病株一般為晚疫病菌侵染的第3代和第5代，而整個(gè)生長(zhǎng)季普遍發(fā)生4～8代、8～12代晚疫病侵染。同時(shí)，極重度侵染次數(shù)達(dá)9次、11次，在不同嚴(yán)重程度的侵染中次數(shù)最多。已有研究表明，致病疫霉孢子產(chǎn)生的最適溫度范圍是16～21℃，晚疫病在18.3～23.3℃發(fā)展迅速。相對(duì)濕度是影響孢子囊擴(kuò)散、發(fā)芽和存活的重要因子，在降雨、高濕環(huán)境下孢子快速入侵宿主，引起晚疫病病害發(fā)展傳播，大田環(huán)境的相對(duì)濕度超過75%時(shí)晚疫病侵染最重。而重慶春馬鈴薯主要生長(zhǎng)季（3月-6月）平均氣溫16.2～20.6℃，相對(duì)濕度68%～82%，氣象條件整體適宜晚疫病發(fā)生。綜上所述，重慶春馬鈴薯晚疫病侵染代次多、感病程度重的特點(diǎn)與本地區(qū)氣候背景密切相關(guān)，是對(duì)該地區(qū)有利于晚疫病發(fā)生發(fā)展的氣候條件的客觀呈現(xiàn)。

從空間分布來(lái)看，渝東北是重慶春馬鈴薯晚疫病侵染代次數(shù)、極重度侵染次數(shù)最少的地區(qū)。該地區(qū)是重慶馬鈴薯主產(chǎn)區(qū)之一，為大巴山、巫山中山山地，地勢(shì)高峻，整體海拔明顯高于中西部丘陵低山。該地區(qū)春馬鈴薯主要生長(zhǎng)季平均相對(duì)濕度68%～76%，顯著低于全市平均值82%。因此．相對(duì)低濕的氣候條件是該地區(qū)晚疫病侵染頻度和侵染嚴(yán)重程度偏低（輕）的主要原因。同為西南混作區(qū)的四川地區(qū)也表現(xiàn)出晚疫病侵染程度隨海拔升高而降低的特征。中西部丘陵低山產(chǎn)區(qū)馬鈴薯晚疫病關(guān)鍵侵染周期（第3代第1次侵染和第5代第1次侵染）開始期較早，東南部武陵山區(qū)與東北部大巴山區(qū)較晚，云南、貴州、四川等西南混作區(qū)也具有相同的晚疫病發(fā)生流行時(shí)間特征。該特征與春馬鈴薯播種和出苗時(shí)間隨海拔高度的增加而推遲有關(guān)，但值得注意的是，關(guān)鍵侵染周期開始時(shí)間在重慶地區(qū)相同海拔高度段仍然表現(xiàn)出區(qū)域性空間差異，渝東北第3代第1次侵染和第5代第1次侵染的開始時(shí)間較其余地區(qū)相同海拔高度偏晚1旬左右，進(jìn)一步表明對(duì)于馬鈴薯生產(chǎn)而言，該地區(qū)具有不利于晚疫病發(fā)生流行的氣候生態(tài)優(yōu)勢(shì)。

隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，集成田間小氣候?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)、氣象預(yù)報(bào)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的馬鈴薯晚疫病預(yù)警系統(tǒng)已在世界各地建立，英國(guó)、丹麥、愛爾蘭、瑞士等國(guó)氣象部門參與其中，對(duì)晚疫病監(jiān)測(cè)預(yù)警體系的完善和預(yù)警性能的提升起到重要作用。國(guó)內(nèi)學(xué)者在早期研究中曾對(duì)氣象監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)應(yīng)用做出展望，也指出氣象觀測(cè)站數(shù)目少、覆蓋程度低、觀測(cè)頻次不足、預(yù)報(bào)時(shí)空分辨率低等問題。隨著站網(wǎng)建設(shè)的推進(jìn)和預(yù)報(bào)技術(shù)的發(fā)展，地面氣象監(jiān)測(cè)站點(diǎn)覆蓋率、觀測(cè)頻次提高，預(yù)報(bào)時(shí)空分辨率已達(dá)到千米級(jí)和小時(shí)級(jí)，制約氣象數(shù)據(jù)在晚疫病監(jiān)測(cè)預(yù)警工作中應(yīng)用的關(guān)鍵問題逐步得到解決。本文通過模擬和檢驗(yàn)，驗(yàn)證了氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用于馬鈴薯晚疫病監(jiān)測(cè)預(yù)警的可行性，是一次有意義的探索。

本研究在一定程度上受到數(shù)據(jù)的限制。一是溫濕度小時(shí)級(jí)地面觀測(cè)數(shù)據(jù)年限較短，僅對(duì)近5年晚疫病侵染進(jìn)行了模擬；二是用于精度驗(yàn)證的數(shù)據(jù)量少，僅作了巫溪縣2022年春馬鈴薯生育季的檢驗(yàn)。因此，本文關(guān)于重慶地區(qū)晚疫病侵染特征研究結(jié)論的完整性和準(zhǔn)確性仍需在積累更多資料的基礎(chǔ)上進(jìn)一步驗(yàn)證。另外，站點(diǎn)密度和分布狀況對(duì)模擬結(jié)果的影響值得關(guān)注。如2022年塘坊金龍發(fā)生馬鈴薯晚疫病侵染29次，距離8.5km外的長(zhǎng)桂孔梁卻僅出現(xiàn)19次。由此可見，山地立體氣候條件下，局地小氣候?qū)ν硪卟“l(fā)生流行的影響很大。目前重慶中山區(qū)具有小時(shí)級(jí)濕度觀測(cè)的氣象站數(shù)量仍較少，不可避免地造成分析結(jié)果在一些區(qū)域出現(xiàn)偏差。氣象觀測(cè)系統(tǒng)迅猛發(fā)展，CLDAS等基于地面氣象站、雷達(dá)、衛(wèi)星等多源數(shù)據(jù)的高時(shí)空分辨率氣象融合實(shí)況產(chǎn)品成功研發(fā)，將為本文類似的研究提供新途徑。未來(lái)本研究團(tuán)隊(duì)將基于多源數(shù)據(jù)開展更加深入的研究，為地區(qū)馬鈴薯晚疫病氣象服務(wù)做好科技支撐。