CC BY
12
УДК.635.21
ВЛИЯНИЕ ВЫРАЩИВАНИЯ НЕМАТОДОУСТОЙЧИВОГО СОРТА НА ФОРМУ ЗАВИСИМОСТИ ДИНАМИКИ ПЛОТНОСТИ ПОПУЛЯЦИИ ЗОЛОТИСТОЙ КАРТОФЕЛЬНОЙ НЕМАТОДЫ ОТ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ
Шестеперое A.A. *, Лукьянова Е.А., Бондарев A.A., Колесова Е.А.**
*ФГБНУ «ВНИИ фундаментальной и прикладной паразитологии животных и растений им. К.И. Скрябина» **Российский государственный аграрный университет
Введение. Основа математических моделей - это строго формализованная система записи исходных данных о золотистой картофельной нематоде (ЗКН) и экологических фактарах в форме соответствующих математических уравнений. Такая формализация позволяет проанализировать все важнейшие следствия, которые вытекают из исходных представлений об изучаемом объекте. Сравнивая эти следствия с наблюдаемыми в эксперименте свойствами моделируемого объекта, можно судить о том, насколько верны те или иные теоретические представления, используемые при построении математических моделей [1,3].
Целью работы является моделирование влияния отдельных агрометеорологических факторов на плотность популяции золотистой картофельной нематоды при выращивании нематодоустойчивого сорта картофеля. Эта работа является продолжением цикла исследований по математическому моделированию в очаге ЗКН [2, 3].
Материалы и методы. Сбор почвенных и растительных образцов проводили с 1979 по 1993 годы на посадках картофеля в личном подсобном хозяйстве Дзержинского района Калужской области. Фенологические и фитогельминтологические учеты на посадках картофеля, оценку продуктивности растений проводили согласно общепринятым методам [1].
Опыт проведен на приусадебном участке при выращивании нематодоустойчивого сорта картофеля Кристалл в монокультуре на суглинистой на сильно заражений ЗКН почве. Объектами исследований были цисты, яйца, личинки G.rostochiens.
При разработке математических моделей использовали методы анализа временных рядов и анализа панельных данных [3]. Регрессионный анализ был проведен в программе Stata 11, разработанной для анализа панельных данных и программе для обработки статистических данных в форме временных рядов Eviews7.0.
Результаты. Анализ корреляций между агроклиматическими данными и данными о динамике популяции ЗКН был проведен в программе Excel 2010. Результаты анализа в таблице.
Таблица
Корреляционная матрица метеорологических и популяционных
коэффициент корреляции г в
агрометеорологические зависимости от ПП ЗКН в
данные 100см3 почвы
весна осень
средняя 1 воздуха, °С май -0.223680914 -0.110199426
средняя 1 возуха, °С июнь 0.158604848 0.084689346
средняя 1 воздуха, °С июль 0.129882256 0.048783221
средняя 1 воздуха, °С август -0.207842768 -0.193906158
1 почвы нагл.1 Осм, °С апрель 0.027741899 0.167807551
1 почвы нагл.1 Осм, °С май -0.368275162 -0.269620294
1 почвы нагл.1 Осм, °С июнь 0.146553737 0.092790274
1 почвы нагл.1 Осм, °С июль -0.054930498 -0.183939568
1 почвы нагл.1 Осм, °С август -0.22875736 -0.227748815
1 почвы нагл.1 Осм, °С сентябрь 0.209558379 0.226469351
1 почвы нагл.1 Осм, °С декабрь -0.158999988 -0.271100721
1 почвы нагл.1 Осм, °С январь -0.365016591 -0.465763084
1 почвы нагл.1 Осм, °С февраль -0.084587863 -0.146074992
1 почвы нагл.1 Осм, °С март -0.63540262 -0.588371099
Максимальная глубина промерзания 0.221589249 0.252891581
Период промерзания (дней) 0.125052073 0.099321171
Минимальная 1, °С зимой -0.215067208 -0.292048441
Максимальная высота снежного
покрова,см -0.120544142 -0.112649226
коэффициент корреляции г в
агрометеорологические зависимости от ПП ЗКН в
данные 100см" почвы
весна осень
кол-во осадков, мм ср.год -0.208684779 -0.227506207
кол-во осадков, мм апрель -0.110256036 -0.143958027
кол-во осадков, мм май -0.196886037 -0.274016696
кол-во осадков, мм июнь 0.14149252 0.093408271
кол-во осадков, мм июль -0.267583368 -0.326115749
кол-во осадков, мм август -0.140846608 -0.049063958
кол-во осадков, мм сентябрь 0.305380035 0.262106918
дней с осадками, май -0.06451382 -0.134851947
дней с осадками, июнь 0.055751125 0.024368061
дней с осадками, июль -0.371630639 -0.423791234
дней с осадками, август 0.1631168 0.278572273
дней с осадками, сентябрь 0.244922921 0.117074846
В программе Eviews был произведен поиск значимых климатических переменных среди переменных с коэффициентом корреляции выше 0,4. В программе Eviews 7.0. была установлена форма линейной связи между динамикой численности популяции и климатическими факторами. Коэффициент детерминации R2=0,81.
Модель, объясняющая динамику плотности популяции ЗКН в почве после введения нематодоустойчивого сорта на 81%: yt=3631-73.7*(x1+x2)+52.7*x3-1870*x4-0.95*y(t.1) Где,
угобщее число яиц и личинок в почве участка, на котором выращивается НУС, экз.
Xi-уровень осадков в мае, мм
х2-уровень осадков в июне, мм
Хз- температура почвы на глубине 10см в марте, С0
х4 -температура почвы на глубине 10см в июне, С0
У(ы)-общее число яиц и личинок один период назад (весна-осень), экз.
г^-общее число цист в почве участка три периода(весна-осень) назад, экз.
Коэффициент детерминации аналогичной модели, разработанной для плотности
цист, R2=0,73 , модель имеетвид: zt=136.4-15*x3+13.5*x5-0.95*z(t_3)
Рис.1. Фактическая плотность популяции яиц и личинок ЗКН на участке с выращиванием НУС, плотность популяции смоделированная с включением данных о температуре почвы сентября, уровня осадков мая и июня
Рис.2. Фактическая численность цист ЗКН, смоделированная с включением данных о динамике популяци и температуре почвы в марте и сентябре
На примере с выращиванием нематодоустойчивого сорта в монокультуре видно, что долгосрочная динамика плотности популяции не может быть объяснена с помощью метеорологических факторов. Так, регрессионная модель предсказывает всплеск численности в 1989 году, аналогично моделям для других участков, из-за атипичных климатических условий [3]. Однако фактическая численность не растет, так как нематодоустойчивый сорт вызывает вымирание популяции независимо от благоприятных климатических условий. Нетипичным является отрицательное влиянине температуры июня на плотность популяции яиц и личинок (этот фактор имеет положительное значение для восприимчивых сортов). Следует отнести этот эффект к числу эффектов наличия нематодоустойчивого сорта: благоприятные климатические факторы вызывают выход личинок из цист, однако это приводит в данном случае не к росту, а к уменьшению популяции, так как в цистах нематода могла бы сохраниться более долгое время.
Заключение. Разработаны математические модели прогноза плотности популяции ЗКН при выращивании нематодоустойчивого сорта картофеля в зависимости от количества осадков в мае, июне и температуры почвы в марте и июне с достаточно высокой достоверностью.
Литература: 1.Шестеперов A.A., Савотников Ю.Ф. Карантинные фитогельминтозы. Кн. 1. М. Колос. 1995. - 463с. 2.Шестеперов A.A., Лукьянова Е.А., Бондарев А.А.//Российский паразитологический журнал.-М.-2016.-Т.36,-Вып.2.-С.253-264. З.Шестеперов A.A., Лукьянова Е.А., Бондарев A.A. //Журнал «Защита и карантин растений».-2016.-№11.-С.42-42.
Effects of nematode-resistant variety breeding on the form of dependence of dynamics of golden potato nematode population density from climatic factors.
Shesteperov A.A., Lukyanova E.A., Bondarev A.A., Kolesova E.A.
Summary. Mathematical models of population density forecast of golden potato nematode at breeding of nematode-resistant potato variety depending from the amount of rainfalls in May and June and soil temperatures in March and June have been developed with sufficiently high reliability.
