病害监测的抽样调查方法
出处：按学科分类—农业科学 中国农业出版社《农作物有害生物测报技术手册》第11页（8911字）
病害监测是进行病害预测的前提。监测是对观测的实际情况的表达和记录的活动。病害流行系统的监测是对病害流行系统的实际状态和变化进行全面、持续、定性和定量的观察、表达和记录。随着人类的科学思维从以实物为中心逐步过渡到以系统为中心，要根据预测和防治决策的需要对病害系统的各种组分和主要影响因素进行定量和定期的观测，其技术水平亦应该不断提高。
在制定监测的项目、方法和标准时，首先要考虑病害预测或病害管理的具体需求。如为了指导防治工作，或者为了掌握逐年发生情况需要了解生产田中病害的发生和危害，以决定是否需要进行防治。这类调查往往采用属性取样或成数取样，调查时间最好选在该种病害的防治适期或作物形成产量的关键生育期或病害发生盛期进行，调查项目往往比较单一，方法简单实用，注重大范围的普查和分类调查以获得较好的代表性，而不苛求调查的精度。为了了解病害发生动态和规律，做好预测工作，常以病害种类、病田率、病点率为代表值，坚持定时、定点、定量的病害调查，强调调查数据的规范性，以便长期积累、相互比较。
1 病害监测的类型
在病害发生与流行的过程中，在引进植物种植过程中，为了确定该植物上是否发生病害?发生了哪几种病害?这些病害的发生发展趋势如何?是否应采取必要的防治措施来控制它?这些都需要生产者在植物生长过程中定期或不定期地进行调查与监测(survil1iance，monitoring)。这种监测的要求视目的和条件而定，可以是定期、定点的系统调查监测，也可以是大田普查式的监测。在农作物病虫害预测中常采用按预测期限划分为短期(1周以内)、中期(一个生长季)、长期(下一个生长季)和超长期(若干年)预测；也可按预测内容分为发生期、发生量、损失量、防治效益预测；或按预测的形式分为0～1预测、分级预测、数值预测和概率预测；近年来有按农作物病虫害在一个特定地区是否定殖或危害的预测称为风险预测，以及按农作物病虫害在一个特定地区的危害将有多大的损失估计等。
1．1 系统调查
系统调查是病害监测的重要方面，是监视一种病害数量或密度的动态变化，可以暂时忽略某一时刻调查数据对于全田的代表性，只要选择一些固定的调查单位，如一定面积的作物、固定的植株或叶片甚至病斑，按照一定的时间序列进行监测。由于我们并不苛求每一次调查所得数据对当时情况的代表性，注重在各次调查数据为横坐标，病情(或其他监测项目)为纵坐标的直角坐标图上，用虚线边缘这些点或用统计学方法拟合一条曲线，均能形象地说明病害流行动态。为此，在适宜的观测期内起码要进行5次调查。各次调查的方法和标准也应该一致。引种方法也广泛适用于对寄主、病原物以及各种环境因素的动态监测。
1．2 大田普查
对在田间经常发生的病害，有时并不一定要作定时定点的系统调查，而是在发病始期和盛发期到易感品种和主栽品种上作1～2次普查，即可了解田间的病情。大田普查的面可以很广，可以通过随机取样的方法确定调查田块，也可以根据需要选定具有代表性的田块进行调查。大田调查的记载标准多以目测为准，也可以随机取一些样点进行病害发生率和严重度的调查。主要是了解病情发生发展的趋势，凭此普查结果估计未来发展趋势和做出损失估计，以及是否需要采取防治措施来控制等。
2 取样调查方法
由于生物种群特性、种群栖息地内各种生物种群间的相互关系和环境因素的影响，某一种群在空间散发的状况会有或多或少的不同，即空间格局的不同。病害格局是指某一时刻在不同的单位空间内病害(或病原物)数量的差异及特殊性，它表明该种群选择栖境的内禀特性和空间结构的异质性。反之，调查病害的空间格局也有助于了解病害传播的规律。由于其单位空间内个体出现频率的变化总能找到类似的概率分布函数，分布格局也常被称作“空间分布型”。
病害空间分布格局大体有4种类型，即：泊松分布、二项式分布、奈曼分布和负二项式分布。病害调查的抽样的取样方法必须适合具体病害的空间格局，否则就不可能得到准确的代表值。病虫害调查取样有顺序取样、典型取样、纯随机取样、分层取样、两级或多级取样等方法。在属性取样或成数取样调查中经常采用的单(双)对角线法、大五点法、棋盘式法、“Z”字形法等都属于顺序抽样法，其取样方法简单但缺乏统计分析的理论根据(马育华，1982)。为了估计取样误差，可采用顺序取样与整群取样相结合或顺序取样与两极取样相结合的做法。前者的主要改进是在第一组内随机抽取几个样本，然后分别以它们为初始样点按同样式的规则在其他组内顺序取样，这样就获得几个随机的单位群，可以用整体取样计算取样误差的方法计算误差。后者只是用随机方法确定初级单位的分配，次级单位采用顺序取样方法。从实用的角度考虑，顺序抽样法可以用于符合泊松分布和二项式分布的病害调查而不适合符合奈曼分布和负二项式分布的病害。针对奈曼分布和负二项分布的病害调查应该采用分层取样法，这样就能在获得代表的同时对取样误差做出分析。
在确定监测项目、选定监测的时间和地点(包括确定分层取样的分级和确定典型调查的典型)、识别病害症状、评估病害严重度、发病面积、极端值取舍等方面，监测者的直观判断能力都具有十分特殊的意义。为此，应该注意稳定测报队伍，不断提高监测工作者的科学素质和思维判断能力。
3 菌量调查
在植物病原物中，接种体包括真菌的菌核、菌丝体、孢子，细菌细胞，病毒粒子，线虫的卵、幼虫和成虫，寄生植物的种子等。对依靠初侵染源为主造成流行的病害类型如种子带菌的麦类黑穗病、稻干尖线虫病等积年流行病，初侵染源的数量就成为了最关键的因子；对于单年流行的麦类锈病、稻瘟病、玉米大斑病、玉米小斑病，初侵染源的数量同样是重要的。但由于它们在适合发病的条件下，菌量增长速度快，种群数量可以在较短时间内翻番，即指数式增长。因此，调查间隔期要短，定时定点调查的次数要增加，且调查的精度要求也较高，否则由此得出的结论不可靠或误差较大。
调查菌量的方法很多，常用的有以下几种：
3．1 土壤中菌量的调查方法
土壤是病原物越冬、越夏或休眠的主要场所，也是病害初次、再次侵染的主要来源地。涉及病害的菌量调查都要从土壤调查开始，例如，稻纹枯病和油菜菌核病的菌核，主要存在于土壤中。腐霉和疫霉引起的各种疫病，菌源(卵孢子、菌丝)都在土壤中；白菜软腐病，茄科植物青枯病、根癌病等病原细菌也都是土壤习居菌，可在土壤中长期存活，同时也是病害的主要来源；大多数线虫都属于土壤线虫，如根结线虫、胞囊线虫、根腐线虫，各个虫态都可以在土壤中找到。调查土壤中菌量的方法主要有淘洗过筛法和诱集法两种。
淘洗过筛法对于存在于土中的真菌菌核，线虫胞囊或根结、虫卵，寄生植物的种子都非常有效。对于棉黄萎病的发生预测，就是根据5月份田土中的微菌核数量(x)多少来预报9月份的病株率(y)，相关性十分密切(Pullmann，1982)。
Y=1．865+2．715x－0．0204x2 (r=0．95)
诱集法是利用昆虫、线虫的趋化性，在土壤中或土表埋设有引诱剂的诱虫器，引诱昆虫进入其中，如果在田间等距离埋置一定数量的诱虫器就可以侦察出土中虫口密度。对于在土壤中存活的真菌，采用的诱集方法就是用选择性的培养基来诱集，例如用黄瓜片或马铃薯片等距离法摆放在田间土壤中，引诱附近的菌丝在瓜片或马铃薯片上生长，从而判断在田土中有何种真菌以及菌量大小。
3．2 介体(昆虫)数量的调查
有许多病害是依靠昆虫介体在田间传播的，特别是病毒病，蚜虫和飞虱是最重要的媒介昆虫。玉米枯萎病菌、蚕豆染色病毒的媒介昆虫都是甲虫。对于在土壤中或田间越冬的昆虫，包括传病媒介昆虫，主要是安装诱虫器来诱集，诱虫器有常用的黑光灯和黄色皿，装有性引诱剂的诱虫笼，盛放有食物的诱虫器等等。在英国，还专门设计安装了可从20cm到1m不同高度的空气中捕捉昆虫的吸虫器，用来调查春季和秋季在空中迁飞的蚜虫等昆虫，并将它们接种在指示植物上，以监测它们是否带菌或带有病毒，从而预测未来几个月里某种病害的发生量。例如根据秋季麦苗上空捕捉到的蚜虫数量和携带病毒的比例，如果秋苗上麦蚜带毒率在50%以上，则明年春季的麦苗病毒就会重，应该立即在秋季治蚜。
中国稻飞虱和稻纵卷叶螟防治协作组还进行了从黄山顶上甚至在飞机上安装捕虫网来捕捉昆虫的研究，并取得了较好的结果。
3．3 病斑产孢量测定
病原物发育进度，如子囊壳成熟进度可作为小麦赤霉病、梨黑星病等病害中短期预测的依据。也可以测定病斑的产孢面积和单位面积上产孢数量。产孢面积可用印有直角坐标网格的胶片来测量，也可以用直尺测量长、宽，再乘以一定的系数来计算较大病斑的面积。产孢量测定方法很多，通常采用套管法，即将产孢叶片插入开口朝上的大试管内。为防止试管内通风不良、凝结水汽也可以改用两端开口的“J”形管。每次换管前要将叶片上的孢子抖落在管中，也可以用少量0．3%吐温液冲洗(包括管壁)。冲洗液离心后，用血球计数器镜检孢子数目。也可以用透明胶带粘在叶片上，使孢子堆附近形成一个小的气室的方法测定单个病斑上的产孢量。
3．3．1 空中孢子量测定 气传病害的传播体数量是病害预测预报的重要依据。空中孢子捕捉的方法很多，大体可分为有动力和无动力两种。最简单的莫过于玻片法。只要将凡士林涂在玻片上，平放在作物冠层内的不同高度，或在田间竖一木杆，在其不同高度和不同方向锯成一些缺口，再将两片涂了凡士林的玻片卡在缺口处。定时更换玻片镜检每视野孢子数或整张玻片上的孢子数量。有动力的孢子捕捉器如旋转胶棒孢子捕捉器、车载孢子捕捉器，即使在无风的天气条件下也能达到较好的捕捉效果。在20世纪80年代，全国植物保护总站与上海市测报站联合研制了新一代的电动孢子捕捉器，该捕捉器以电力驱动，在转动轴的上方可以垂直摆放6片载玻片，捕捉器可以任意设置转动的起始时间和持续转动的时段。但基本原理仍然是在载玻片上涂上凡士林。以粘捕空气中的孢子，每个载玻片必须经过镜检才能知道捕捉到的孢子数。这一工具在小麦赤霉病、锈病和稻瘟病的预测中曾广泛使用。
3．3．2 发病中心调查法 在大田普查的基础上，当看到田间出现发病中心时，就立即做出标记，以后定期调查田间的发病中心数，以及发病中心面积大小，根据发病中心的扩散情况来预测病害的流行趋势。这种方法在小麦锈病、稻白叶枯病和马铃薯晚疫病以及蔬菜病害的调查中较为常用。对林木病害、高秆作物病害(如玉米、高粱等)就不适合。
3．4 种子检验
对于种传病害，检测种子的带菌量是十分重要的。种子带菌的检测技术在近20年来有了很大的发展。传统的检验方法是肉眼检查菌核、菌瘿以及霉变或变色(如大豆种子的种脐变色)等方法。到20世纪70年代发展应用了分离培养的方法和血清学检测的技术。近十年来又进一步发展了分子生物学检测技术。将检测的灵敏度提高到单个孢子、单条线虫甚至单个细菌的水平。
检测方法的改进和检测精度的提高，无异是要提高检测菌量的准确性。这对要求测定初始菌量的预测方法来说是极为关键的一步。有了可靠的初始菌量(X0)，再测定其生长速率(r)就更有把握，在此基础上来预测未来时段(t)内的病害数量(X)就变得更加精确了。
3．5 病菌小种的监测
病菌的小种是种、变种或专化型内有致病力分化的群体。病菌小种之间在形态上无差别，主要根据他们对不同品种的毒力差异来划分。在病害流行预测中重要的是了解病原物群体中不同的小种的比例和变化。为此，需要大量采集病原菌标样，经过单孢分离(或单病斑、单孢子堆分离)，然后在一套鉴别寄主上鉴定其小种。由此获得各小种出现频率(或比例)。我国自1964年以来先后开展了小麦条锈病菌、稻瘟病菌和稻白叶枯病菌小种的监测工作，这项监测是作物病害流行预测的重要依据。
4 测量值、估计值和准确度
植物病害监测大多是通过肉眼观察和仪器测量获得测量值和估计值，或通过抽样调查和数理统计获得相对可靠的代表值。无论观测值、估计值还是代表值，它们与真值之间都会有一定的误差。不断改进监测技术的目的就是使这些值更加接近真值。
和误差的概念相反，准确度是指估测值或代表值接近真值的程度，也称可信度。准确度也是评价一种监测技术好坏的重要标准。严格地讲，在提供监测数据的同时亦应该说明其准确度，而目前尚未做到。病害监测准确度评估方法和预测准确度评估方法基本一致。
调查精度是指计数的最小单位。在抽样调查中，调查的单位和每样方的单位数量是影响调查精度的主要因素。如病害发生的普遍程度可以用病田率、病株率、病叶率表示，但它们所反映的精度有明显差别。如果采用同一种指标(如病发率)进行调查，每样方查100株，其病株率的调查只能是1%，无论你怎样增加取样次数都不会改变这个精度。如每样方查1000株，精度可提高到0．1%。另外，调查精度也和观测仪器或观测者的素质有关。
5 病害监测与调查
5．1 普遍率、严重度、病情指数
病情通常用病害的普遍率、严重度和病情指数来表示。普遍率(I)代表植物群体中病害发生的普遍程度，是将观测的单元分成病、健两类，计算发病的植物单元数占调查单元总数的百分比。植物单元可以是植株、叶片、茎、果、穗等，相应于普遍率的名词为病株率、病叶率、病果率、病穗率等。
I=(D／T)×100
严重度(S)是指已发病单元发生病变的程度，通常用发病面积或体积占该单元总面积或总体积的百分比表示。如小麦条锈病严重度是以叶片上条锈菌夏孢子堆及其所占的面积与叶片总面积的相对百分率表示，设1%，5%，10%，20%，40%，60%，80%，100%等8级。在此，须注意的是“夏孢子堆及其所占的面积”，100%的严重度并不一定是叶片上布满了夏孢子堆，只是说叶片上已经不能再容下更多的孢子堆了。以小麦叶锈病为例，当病害严重度达到100%时，夏孢子堆仅占叶面积的37%(Madden，1991)。
当我们获得若干样本的严重度数值后，可以用加权平均法计算出平均严重度(
)：
式中，i——病级数(1～n)；
Xi——病情为i级的单位数；
Si——病情为i级的级值(如小麦条锈病各级的百分数)。
病情指数(DI)是将普遍率和严重度结合起来，用一个数值全面反映植物发病程度，通常用0～1的小数表示，或0～100来表示，其计算公式为：
DI=I×S／10000
当发病率用0～100%表示、S用0～100数值表示计算时用10000；当S为0～10数值表示计算时用100。
病害严重度还有另一种表示方式，即用0～9的数值表示，多针对系统性侵染病害。如表1－1、1－2所列小麦黄矮病和玉米小斑病的严重度分级标准。
表1－1 小麦黄矮病严重度分级标准
引自李光博等主编《小麦病虫草鼠害综合治理》(1990)
表1－2 玉米小斑病严重度分级标准
依据这种分级调查数据，则采用以下公式计算病情指数：
式中，Smax为最高病级的级值。注意此处在进行累加时也是从0～n级，即对全部观测样本进行统计，相当于对全部调查单元的病级进行加权平均。
冯锋等将小麦条锈病反应型0，1，2，3，4分别赋予0，0．01，0．16，0．51和1．00。这样，在病害预测中就能充分利用常规的抗病性鉴定资料。反应型主要依据侵染点坏死反应的强弱、病斑大小、形状、色泽和产生子实体等特征来划分的(表1－3)。
表1－3 小麦条锈病反应型的划分标准
引自中华人民共和国国家标准《小麦条锈病测报调查规范》(1995)
5．2 普遍率与严重度的关系(I-S)
在田间调查普遍率和严重度时，相对而言，前者较简单且较少出现人为误差，后者比较繁琐，费时费力且误差较大。如果能够建立普遍率和严重度之间的定量关系，根据普遍率推算严重度，则可以节省观测所需的人力物力。在植物病害流行学中，将普遍率(I)和严重度(S)之间的关系称作I-S关系，它们可以用种种函数表示。坎贝尔等提出了分别适用于如下三种情况的理论公式：
5．2．1 当普遍率很低时，病斑分布为随机分布(泊松分布)，则：
S=－ln(1－I)／M
式中，M——植物调查单元中可能发生病斑数的极大值(下同)。
5．2．2 当普遍率较高时，病斑很可能呈二项分布，且病斑常集团产生，则：
S=1－(1－I)b
式中，b——每一病斑集团的病斑数除以每植物调查单元可能发生的病斑数的极大值。
5．2．3 如病斑呈负二项式分布，则：
S=k［(1－I)－1／k－1］／M
式中，k——负二项式分布的聚集度参数。
上列三式中的参数M，k，b均因具体病害种类而异，需通过统计多年多点的实地调查数据来推算。也可以依据不同田块或不同发病时期的普遍率和严重度的成对数据拟合一定的关系式。但须注意：不论是用理论还是用经验的公式，当普遍率接近饱和时，即不能再从普遍率推算严重度。
5．2．4 霍斯福尔和巴拉系统 在病害监测中经常要用眼睛进行观测，为此有必要了解一些关于感觉的知识和理论。早在19世纪中期，德国解剖学家、生理学家韦伯(Weber，F．H．)和物理学家、哲学家费希纳(Fechner，G．T．)认为，主观感觉量不能直接测量，但不同的感觉可以相互比较。当刺激量的变化达到一定程度，即达到判别感觉阈限时，就在心理上引起一个最小觉差，其大小可以由相应的物理刺激量来表示。实验证明在刺激强度按几何级数增加时，感觉强度仅只按算术级数增加，即E=KlogI+c，E为感觉强度；I为刺激强度；K和c为常数。这就是韦伯－费希纳定律，医学中采用的对数视力表就是按照这一定律设计的。霍斯福尔和巴拉(Horsfall and Barrat，1945)将这一定律引入植物病理学研究，他们指出，病害严重度也应该按照韦伯－费希纳定律来划分。他们注意到在病组织尚未发展到全体的50%以前，人们注意的是病组织；一旦病组织超过15%以后，注意的往往是剩余的健康部分。因此，将50%以下的严重度划分为25%，12%，6%，3%等几级，而50%以上则划分为75%，88%，94%，97%等几级。这种分级法后来也被称之为HB系统(HB system)。