松树枯梢病(Sphaeropsis sapinea)是一种世界性分布的针叶树病害。有关该病害在世界各地发生的诱因报道很多, 众说纷纭。南非学者认为, 该病在南非的诱导因子可以是雹灾、干旱、昆虫咬伤、营养物质不足, 也可以是其他一些因子, 而干旱和雹灾是当地病害发生的主要诱导因子(Swart et al., 1987; 1991)。而美国学者更多地认为, 松树枯梢病在美国发生主要是与干旱有关, 干旱促进了病害的大发生(Nicholls et al., 1990; Blodgett et al., 1997)。奥地利、新西兰等国该病发生的诱因也各不相同(Chou et al., 1988; Cech et al., 1996)。

国内有关松树枯梢病流行因素的研究报道不少, 但大多数只局限于小范围内流行因素与病害关系的研究。本文在较大范围内对立地、林分、土壤、海拔等与松树枯梢病关系进行了研究, 试图从众多的立地林分因子中分析出该病在我国南方发生的主要诱导因子。

1 研究方法 1.1 标准地调查和病情计算 1.1.1 标准地设置

1999年在福建、江西、江苏等省17个县(市) 27个林场(乡镇)设立了277块有代表性标准地, 进行样地调查, 标准地松树不少于100株。

1.1.2 标准地调查

在标准地内逐株分级调查记录病情和相关的林分、立地因子等生态因子, 主要包括林龄、造林密度、郁闭度、坡位、坡向、土壤质地以及土壤湿度等。

1.1.3 病情计算

用病情指数反映为害程度。病害的株分级标准和标准地病情指数计算方法同沈伯葵等(1993)的方法。

1.2 数据处理方法

通过对277块标准地的调查, 用常规的统计方法分析比较病情与相关因子的关系。采用数量方法Ⅰ的方法, 建立病情指数与立地、林分等因子的生态数学模型, 并求出各个因子与病情指数间的偏相关系数(唐守正, 1984;惠大丰等, 1996;李春喜等, 1997)。

2 结果与分析 2.1 松树枯梢病发生与各因子间的关系 2.1.1 树种与病情的关系

通过对江苏林科所、东海李埝林场、福建南屿林场的标准地调查分析, 结果(表 1)表明:松属树种对松树枯梢的感病性存在树种差异, 其中以长叶松(Pinus palustris)、晚松(P. serotina)、黑松(P. thunbergii)和刚松(P. rigida)最感病, 湿地松(P. elliottii)、火炬松(P. taeda)、加勒比松(P. caribaea)和短叶松(P. echinata)其次, 马尾松(P. massoniana)感病最轻。

2.1.2 林龄与病情的关系

通过对九江狮子山、月亮山, 景德镇枫树山林场和东海李埝林场的标准地调查分析, 结果(表 2)表明:树龄越大, 松树枯梢病发生越重, 树龄与发病程度呈正相关。6年以下松树发病较轻, 景德镇枫树山林场、东海李埝林场两地6年以下的松树, 其枯梢病病情指数分别仅为3.24, 30.00;随着林龄的增大, 病情有明显加重的趋势, 东海李埝林场16年以上的林分其病情指数均超过了80.00, 出现成片死亡或濒临死亡的松林。

2.1.3 郁闭度与病情的关系

参照郁闭度等级的通常划分标准:高郁闭(≥0.75)、中等郁闭(0.60~0.75)、弱郁闭(≤0.6), 各调查点的松树枯梢病的平均病情指数分别为54.45、50.02、45.59。郁闭度影响松树梢枯病的发生, 林分郁闭度愈大, 病害发生愈重; 反之, 病害发生愈轻。

2.1.4 坡向与病情的关系

以南、东南向为阳坡, 北、西北向为阴坡, 东、西、东北、西南向为半阴坡计, 部分调查点松树枯梢病的平均病情指数分别为49.63、59.06、58.30, 病害依在阳面、半阳半阴面、阴面的顺序发病程度严重。

2.1.5 坡位与病情的关系

各调查点上坡、中坡、下坡和山坳的松树枯梢病的平均病情指数分别为53.42、49.81、42.06、51.45。松树枯梢病与坡位密切相关, 土壤贫瘠的上坡和通风性较差的山坳发病较为严重, 中坡发病次之, 而下坡发病较轻。

2.1.6 海拔与病情的关系

海拔与病害的关系较为密切。调查结果(表 3)表明:当海拔低于600 m时, 松树枯梢病的发生有随海拔的增高而加重的趋势, 而海拔高于600 m后, 病害的发生程度又会随海拔的增加而减小。

2.2 松树枯梢病发生的主导因子分析

为了进一步探明松树枯梢病发生与主要生态条件之间的相互关系, 以分析出该病在中国南方发生的主要诱导因子, 在地理纬度、气候条件变化不大, 从基本上为轻(中)度病害区的安福、永新、上杭和连城4县选取49块标准地进行分析, 试图从生态学的观点揭示其发病规律, 为合理营造和经营国外松林, 防治松树枯梢病的发生提供理论依据。

2.2.1 数学模型的建立

由于林分环境因子分析的特殊性, 采用数量化方法Ⅰ, 用SAS软件进行分析。根据数量化理论Ⅰ的计算程序, 本文以感病指数为因变量(Y_i), 自变量(X_j)为7个项目, 共划分17个类目(表 4), 建立数量化反应表, 进行多元回归后得出松树枯梢病的生态数学模型:

复相关系数的F检验得F=18.41 >F_0.01(10,38)=2.82, 说明:松树枯梢病害与林龄、造林密度、郁闭度、土壤质地、土壤湿度、坡位、坡向等因子有紧密联系, 并具有综合性, 在F_0.01水平上显著。用此模型进行模内检验, 其判别准确率为79.59%。

2.2.2 主导因子分析

松树枯梢病的发生受到立地、林分以及土壤等多种因子的制约。然而, 各种因子之间的关系往往又是错综复杂, 任何两个因子的相关常夹杂着其他因子的影响。为了消除这些影响, 使两个变量间相关系数能够得到真实的反映, 在这有必要进一步用病情指数与各生态因子作一偏相关分析, 来说明各因子同病情指数的密切程度。根据2.2.1所求的自变量系数, 给各变量因子得分。又根据偏相关系数的定义及其t-检验, 得各林分立地因子与病情指数间偏相关系数及其t-检验结果(表 5)。

从表 5可以看出, 与松树枯梢病病情指数关系最大的林分生态因子是土壤湿度, 其次是郁闭度、林龄和坡位, 在0.01水平上显著。各因子与松树枯梢病的紧密程度依土壤湿度、林分郁闭度、林龄、坡位、坡向、林分密度和土壤质地的顺序减小。土壤湿度、郁闭度、林龄, 及坡位与松树枯梢病发生关系紧密, 它们是松树枯梢病在中国南方发生的主要诱导因子。

3 结论与讨论

松树枯梢病的林分生态因子调查及数量化分析说明, 松树枯梢病的发生是由于多种林分生态因子长期协同作用的结果。

松树枯梢病的生态数学模型为:y=41.38-16.56x₁₁+5.08x₂₁+18.62x₃₁-3.78x₄₁+19.94x₅₁+7.32x₆₁+4.27x₆₂-4.06x₇₁-10.56x₇₂-13.88x₇₃(R=0.902 1)。模内检验表明, 利用该模型判断轻(中)度病害区不同生境下病害可能发生的严重度其可靠性较强。

土壤湿度、林分郁闭度、林龄以及坡位与松树枯梢病发生关系较紧密, 是中国南方发生主要诱导因子。需要指出的是, 对于不同地点、不同林分的松树枯梢病来说, 上面4个因子的作用可能又不一致, 应该具体问题具体分析, 确定当地该病发生的主导生态因子。根据发病主导因子, 然后实行相应的可行的营林防治和造林设计防治技术, 以调整林分生态关系, 达到控制病害流行的目的。