CC BY
54
ВЛИЯНИЕ ВРЕДНЫХ ОРГАНИЗМОВ НА ПРОДУКТИВНОСТЬ И КАЧЕСТВО ЗЕРНА ЯРОВОЙ ТВЕРДОЙ ПШЕНИЦЫ В ЮЖНОЙ ЛЕСОСТЕПИ ПРЕДУРАЛЬСКОЙ ПРОВИНЦИИ
В работе рассмотрено влияние комплекса фитофагов на формирование урожайности и качества зерна яровой твердой пшеницы, а также роль экологических факторов в развитии скрытостебельных вредителей, существенно наносящих вред биоценозу изучаемой культуры
Как известно, развитие вредящего объекта в любом конкретном случае зависит от состояния каждого компонента триады «фитопатоген (фитофаг, сорное растение) - растение-хозяин - окружающая среда». Проявлением этого взаимодействия является тот или иной уровень повреждения (поражения) растений, который определяет наносимый урожаю ущерб [С.С. Санин, А.А. Макаров, 1999]. Но всегда ли есть основание говорить о наличии ущерба?
Исследования проведены за определенный период по данным Аксаковского государственного сортоучастка (ГСУ), типичного для южной лесостепи Предуральской провинции. Анализу подвергался один и тот же сорт твердой пшеницы - Харьковская 46. Оценка технологических качеств зерна и готовых макарон проведена в Центральной лаборатории Г оскомис-сии Российской Федерации по испытанию и охране селекционных достижений.
Учитывалась степень поражения растений комплексом вредителей и болезней:
- мучнистая роса (Erysiphe graminis tritici) и бурая ржавчина (Puccinia triticina)- процент поражения поверхности листьев;
- шведская муха (Oscinella frit), гессенская муха (Mayetiola destructor), яровая муха (Phorbia genitalis) - процент поврежденных и погибших растений и стеблей;
- хлебный пилильщик (Cephus pygmacus) -процент поврежденных продуктивных стеблей;
- клоп-черепашка (вредная - Eurygaster integriceps, маврская - E. maurus, австрийская -E. austriacus)- процент поврежденных зерен, отобранных до отвеивания.
За 40 лет наблюдений получены результаты, показанные на рис. 1.
Установлена параболическая форма зависимости урожайности зерна с повреждающим действием шведской и гессенской мух. Порог экономической вредоносности данных фитофагов составляет приблизительно 14... 16% поврежденных стеблей растений. То есть восхо-
дящая ветвь кривой на рисунке 1 указывает на благоприятно складывающиеся условия для развития, как растения-хозяина, так и вредителей. Принимая во внимание теоретическое течение функции (сплошная линия на рисунке), можно утверждать, что поражение посева яровой твердой пшеницы указанными вредителями до 30% может привести к потерям до 1 тонны зерна с 1 га относительно оптимума этой функции. В табл. 1 показана многомерная регрессионная модель, характеризующая зависимость урожайности зерна от всего комплекса исследуемых в данной работе вредных организмов.
Эта зависимость оказалась, как было сказано выше, криволинейной. Доказательство кри-волинейности проводилось путем оценки по Б-критерию влияния криволинейности на систему отклонений от регрессии [Д.У. Снедекор, 1961].
Информация, которую несут остальные биотические факторы вредоносного комплекса, в данной регрессионной модели оказалась незначимой. Она перекрывается информацией
« 40 \- .
и
Стебш, поврежденные шведской мухой, %
8 40
"—А
£
Стебпи, поврежденные гессенской мухой, % Рисунок 1. Зависимость урожайности зерна яровой твердой пшеницы от поражения вредителями на Аксаковском ГСУ за период 1957-І996 гг.
о влиянии на урожайность вредных организмов, приведенных в табл. 1.
За 40 лет наблюдений за Харьковской 46 вклад скрытостебельных вредителей в дисперсию ее урожайности зерна составил около 40%.
Следовательно, значительная часть разброса показателя урожайности остается не объясненной и приходится на неучтенные факторы.
Чрезвычайно многогранное влияние в изучаемом регионе оказывают болезни и вредители на технологические и макаронные качества зерна яровой твердой пшеницы.
На сегодняшний день вопрос влияния болезней и вредителей на качество зерна и свойства готовых макарон в литературе освещен недостаточно. Например, в литературе не встречается многофакторный анализ влияния биотического комплекса поражения на формирование качества зерна яровой твердой пшеницы. Такой анализ для южной лесостепи Предураль-ской провинции представлен в табл. 2. В указанной таблице приведены зависимости, существенность которых статистически доказуема. Символ ^ означает корень квадратный из массива всей данной переменной.
Как видно из данных этой таблицы, дисперсия объемной массы (натуры), стекловидности и белковости зерна удовлетворительно описывается довольно сложным комплексом болезней и вредителей.
При этом комплекс предикторов в многомерной модели включает не только перечень фитофагов, но и их совместное сочетание.
Из кулинарных свойств удовлетворительно объясняется разброс (рассеяние) значений показателя потерь сухого вещества при варке макарон. Основная доля влияния в этой модели приходится на пару вредных организмов -хлебный стеблевой пилильщик и мучнистую росу. Их вклад в объясненную дисперсию составляет 26,46 + 34,57 = 61,03% случаев из количества изученных лет, т. е. в 10 годах из 17 учтенных лет.
При этом парное влияние пилильщика и мучнистой росы на потери сухого вещества при варке макарон при графическом изображении представляет собой параболу (рис. 2). Как видно на рисунке, эти потери возрастают с увеличением до 25...30% количества поврежденных растений яровой твердой пшеницы.
После достижения этого порога отмечается тенденция к некоторому снижению потерь сухого вещества при варке макарон. Строго
говоря, ни теснота изучаемой связи, ни ее форма в данной системе не отражают истинных причинно-следственных отношений. Истинной причиной может быть наличие промежуточных компонентов в системе, влияющих при наличии определенных условий в одном направлении, как на потери сухого вещества, так и на развитие фитофагов. При других складывающихся условиях среды последняя в большей степени будет благоприятствовать развитию вредных организмов, чем увеличению потерь сухого вещества, формируя куполообразную форму кривой зависимости.
В табл. 3 в рамках множественной регрессии показано влияние погодных условий на развитие вредоносного комплекса, включенного в табл. 1.
В описании независимых переменных использовались сокращения: О - осадки, d - дефицит влажности воздуха, 1 - температура воздуха, Ьп - натуральный логарифм. Индексы арабского начертания при переменных означают порядковый номер декады, начиная с декады всходов изучаемой культуры. Индексы римского начертания означают номер месяца, а буква «п» при них - месяц предшествующего года. Для обозначения сложения значений переменных использовался символ +, для перемножения - символ точки.
Следует подчеркнуть, что количество влияющих эффектов на входе модели довольно велико. В связи с этим количество предикторов, включаемых в регрессионную модель, ограничивалось. Таким образом, разработанные модели представляют собой некоторый компромисс между стремлением как можно больше получить коэффициент множественной детерминации (Я2), характеризующий степень адек-
7,4
0 10 20 30 40 50
Повреждение растений пилильщикам
и мучнистой росой, %
Рисунок 2. Потери сухого вещества при варке макарон в зависимости от суммарного повреждения яровой твердой пшеницы хлебным пилильщиком и мучнистой росой
Таблица 1. Влияние биотических факторов поражения на урожайность зерна яровой твердой пшеницы в южной лесостепи Предуральской провинции (регрессионная модель)
Независимая переменная Коэффициент регрессии Стандартная ошибка Т-значение Уровень значимости
Свободный член 15,210 1,940 7,83 0,000
1. Процент стеблей, повреждённых шведской мухой 0,937 0,356 2,63 0,012
2. (Процент стеблей, повреждён ных шведской мухой)2 -0,0355 0,011 -3,07 0,004
3. Процент стеблей, повреждённых гессенской мухой 0,808 0,377 2,14 0,039
4. (Процент стеблей, повреждён ных гессенской мухой)2 -0,0414 0,015 -2,69 0,010
Для полной регрессии: Я2 = 0,4007; стандартная ошибка оценки = 5,9 г/м2; Р = 5,9; уровень значимости = 0,001
Таблица 2. Влияние биотических факторов на формирование качества зерна и кулинарные свойства макарон яровой твердой пшеницы (регрессионные модели, учтено 17 лет наблюдений)
Предикторы (биотические факторы) Коэффициент регрессии Уровень значимости Доля влияния фактора, % Коэффициент корреляции
Модель для предиктанта: объемная масса (натура) зерна
Свободный член 796,6 0,00 - -
Ржавчина -1,803 0,00 22,22 -0,471
(Гессенкая муха)'(яровая муха) -0,341 0,00 30,43 -0,459
(Пыльная головня)'(ржавчина) -45,54 0,00 21,88 -0,331
(Клоп)' (хлебный пилильщик) 1,519 0,03 8,45 -0,101
Для полной регрессии: Я2 = 0,829; уровень значимости = 0,000
Модель для п редиктанта: стекловидность зерна
Свободный член 98,54 0,00 - -
(Мучнистая роса)2 0,025 0,00 51,84 -0,720
(Ржавчина)+(мучнистая роса) -0,635 0,00 20,75 -0,847
(Пилильщик)' (мучнистая роса) -0,293 0,00 16,77 -0,756
Для полной регрессии: Я2 = 0,894; уровень значимости = 0,000
Модель для предиктанта: содержание белка в зерне
Свободный член 17,58 0,00 - -
• (Мучнистая роса) -0,742 0,00 32,96 -0,574
(шведская муха)+(ржавчина) -0,067 0,01 10,50 -0,524
• (Пыльная головня) 3,940 0,02 20,40 0,640
(Ржавчина)'(мучнистая роса) 0,003 0,02 12,29 -0,400
Для полной регрессии: Я2 = 0,893; уровень значимости = 0,000
Модель для предиктанта: содержание клейковины в зерне
Свободный член 39,79 0,00 - -
• (Мучнистая роса) -1,352 0,01 16,97 -0,412
(Шведская муха)+(ржавчина) -0,177 0,00 16,74 -0,537
(Ржавчина)'(мучнистая роса) 0,007 0,01 24,75 -0,280
• (Пыльная головня) 8,524 0,02 14,63 0,639
Для полной регрессии: Я2 = 0,731; уровень значимости = 0,002
Модель для предиктанта: коэффициент разваримости макарон по объему
Свободный член 3,277 0,00 - -
• (Гессенская муха) 0,083 0,01 20,64 0,454
(Яровая муха)+(ржавчина) 0,017 0,00 29,20 0,283
(Клоп-черепашка)' (ржавчина) -0,011 0,04 13,59 0,014
Для полной регрессии: Я2 = 0,634; уровень значимости = 0,003
Модель для предиктанта: потери макарон при варке
Свободный член 4,991 0,00 - -
(Клоп-черепашка)' (пилильщик) 0,049 0,00 19,39 0,440
(Пилильщик)+(мучнистая роса) 0,139 0,00 26,46 0,673
[ (Пилильщик)+( мучнистая роса)]2 -0,003 0,00 34,57 0,547
Для полной регрессии: Я2 = 0,804; уровень значимости = 0,000
Таблица 3. Влияние погодных условий на развитие вредителей в биоценозе яровой твердой пшеницы на
Аксаковском ГСУ (1958-1997 гг.)
Факторы погоды, влияющие на развитие шведской мухи Доля влияния фактора, % Коэффициент корреляции Факторы погоды, влияющие на развитие гессенской мухи Доля влияния фактора, % Коэффициент корреляции
1. г 2-3 2.04 -0.14 1. ё 2-3-4 24.82 0.49
2. г 2 + 3 + 4 + 5 3.59 -0.02 2. О VI 6.35 -0.03
3. г 4-5 15.23 0.05 3. О V 7.12 -0.41
4. г Х(п) 27.93 -0.39 4. Ьи(ё 4) 6.01 0.20
5. О Х11(п) 11.20 0.19 5. О 2-3-4 14.30 -0.28
6. г VII 4.52 0.09 6. О IV 11.42 -0.26
7. О Х(п) 6.97 0.22 7. Ьи(ё 6) 7.43 0.11
Итого (Я2), % 71.48 77.45
ватности модели описываемой реальности, и количеством переменных, влияющих на величину ошибки модели и, следовательно, на работоспособность последней. В модель подбирались только значимо влияющие предикторы. Ради экономии места коэффициенты регрессии в табл. 3 не приводятся. Но приводятся коэффициенты корреляции, основное назначение которых в данном случае - показать направление связи между компонентами погоды и развитием вредных организмов. Во всех случаях эта связь носила линейный характер.
Развитие шведской мухи на твердой пшенице в большей степени определяется темпера-
турой воздуха и осадками за осенне-зимний период предшествующего года; развитие же гессенской мухи на Харьковской 46 удовлетворительно удается описать влиянием осадков и дефицитом влажности воздуха за вегетационный период.
Следует обратить внимание на отрицательную корреляцию между развитием поражающего воздействия вредоносных организмов и многими предикторами, входящими в данные регрессионные модели. В этом случае отрицательный знак у коэффициента корреляции указывает на сдерживающее влияние данных погодных факторов на развитие вредителя.
Список использованной литературы:
1. Санин, С.С. Биологические, агроэкологические и экономические аспекты фитосанитарного мониторинга / С.С. Санин, A.A. Макаров // Вестник защиты растений, 1999. - №1. - С. 62-67.
2. Снедекор, Д.У. Статистические методы в применении к исследованиям в сельском хозяйстве и биологии / Д.У. Снедекор // -М.: Сельхозиздат, 1961. - 503 с.
