农业的发展

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农业的发展/2018年/文章

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体积 2018年 |文章的ID 6042495 | https://doi.org/10.1155/2018/6042495

•Shifa Gosaye Eshetu, Yekedem Bimrew, 协会的巧克力现货和蚕豆锈病流行与气候变化有弹性的文化习俗在贝尔高地,埃塞俄比亚”,农业的发展, 卷。2018年, 文章的ID6042495, 13 页面, 2018年 https://doi.org/10.1155/2018/6042495

协会的巧克力现货和蚕豆锈病流行与气候变化有弹性的文化习俗在贝尔高地,埃塞俄比亚

学术编辑器:煦林
收到了 2018年10月14日
接受 2018年12月06
发表 2018年12月23日

文摘

在南埃塞俄比亚东部进行了实地调查确定疾病巧克力现货和生锈的强度和调查疾病的关联强度(发病率和严重程度)与环境因素和文化习俗。蚕豆280字段在八个地区进行调查,和类型的种植制度,杂草管理实践,作物生长阶段,以前在田间作物,播种日期记录。疾病的关联强度与独立变量使用逻辑回归模型进行评估。意味着疾病发病率的巧克力点不同比例从70.9到93.2%在大多数领域而严重程度指数(PSI)从47.1%至10.5不等。在减少多个变量的模型中,巧克力PSI≤30%显示高概率和混合种植制度,良好的杂草管理实践,蚕豆种植后期,当旋转着蔬菜和谷物。蚕豆生锈的平均发病率变化从23.6到78.2%,而生锈的意思是PSI变化从4.8到37.9%。在Gasera Dinsho Agarfa地区,可怜的杂草管理实践,田地种植在七月,当先前的作物是豆类高概率的协会(> 20)生锈PSI多个变量减少模型。相反,土壤类型、肥料应用和杀真菌剂喷洒并不与疾病相关的强度。目前的研究已经确定了种植制度、种植日期,之前的作物,地区,杂草管理实践一样重要的变量影响蚕豆巧克力现货和锈在多元化领域流行。因此,适当的除草管理实践,种植后期,轮作的习惯,和其他相关农业实践应减少巧克力的地方和蚕豆抗生锈影响到基因型开发和分发给该地区。

1。介绍

蚕豆(蚕豆根尖l .)是一个重要的脉冲作物生产全世界人类作为动物饲料的蛋白质和碳水化合物和来源(1]。这也是一个极好的修复大气氮和绿肥作物(2,3]。此外,蚕豆作为一种经济作物,农民和外币在埃塞俄比亚(4]。蚕豆是第六个最重要的谷物豆类与全球年产量430万吨。中国,埃塞俄比亚是第二大生产国的蚕豆5,6),年生产088万吨,几乎覆盖了043万公顷的土地计数脉冲总产量约31.2%的国家(7]。

尽管它的各种重要,蚕豆的生产力在埃塞俄比亚仍然远低于作物的潜力(3.8吨/公顷),一直受到许多生物和非生物因素(8- - - - - -11]。气候变化(变化),土壤因子、水压力,和感冒是蚕豆产量的主要非生物约束。此外,气候变化由于温度和增加不稳定降水随时间增加了蚕豆也有利于疾病的易感性发展(12]。由于气候变化不同的真菌病原体的进化,严重影响蚕豆的生产(13,14]。因此,气候变化和疾病相关因素场景需求改变作物和疾病管理策略。

超过17病原体迄今已报告在不同地区的蚕豆埃塞俄比亚11]。其中最重要的产量限制疾病是巧克力点(葡萄孢属fabae)、铁锈(Uromyces viciae-fabae),和黑腐病(腐皮镰孢霉菌)。特别是巧克力现货和蚕豆生锈是最严重的和经济的破坏性疾病,影响树叶,限制光合活性,并降低蚕豆的生产力,在全球范围内(15- - - - - -17]。巧克力的地方是一个主要的限制因素在埃塞俄比亚的蚕豆主要种植地区造成产量损失从34.1到61.2%14,18]。蚕豆生锈也是一个严重的疾病导致全世界大约70%的蚕豆产量损失一般(10),在中东,北非,埃塞俄比亚,尤其是澳大利亚的部分地区(16,19,20.]。在埃塞俄比亚上下文有锈毁灭性的疾病后巧克力,导致2 - 15%和14 - 21%种子产量损失,分别在低海拔和中间12]。一起,铁锈和巧克力的地方可能会导致严重的流行条件下作物歉收,产量50%以上的损失(16,21]。

Sahile et al。22)报道,不同生产实践,比如种植日期、杂草管理、种植制度,和以前的作物可以影响疾病发生、流行发展,对农作物造成损害。疾病的严重程度也会受到一定的农业系统,位置,和/或季节。管理选项巧克力现货和锈病在埃塞俄比亚包括使用抗病品种、化学防治(代森锰锌)和晚期种植,但是这些选项被广泛传播和通过最终用户(农民)8]。

信息分布和巧克力现货和生锈的重要性还没有系统地分析了蚕豆主要种植地区;特别是在东南地区的信息是完全缺乏。因此,随着疾病成为一个经常性的问题在蚕豆的主要生产地区,必须开发一个有效的巧克力现货和锈病综合管理方案,可持续农业产量的发展,了解疾病的关系与不同的变量(23]。因此,从调查中获得的信息是必要的工作计划管理策略;本研究旨在调查(i)的发生率和严重性巧克力现货和锈疾病和(2)巧克力现货和铁锈与农民协会文化实践贝尔蚕豆主要种植区的高原,南埃塞俄比亚东部。

2。材料和方法

2.1。调查地区

八个地区的调查贝尔高地(即。,Agarfa,Dinsho,Gasera,戈巴,Gololcha,五郎,Ginir,和Sinana) during the main cropping season of 2017. The selection of the districts was based on faba bean production and productivity across south eastern Ethiopia as well as their accessibility to road. Mainly the districts were differed in altitude, weather, and soil characteristics (Table1)。调查地区的降雨数据是从气象监测站获得的。总共280蚕豆字段被检查来评估巧克力现货和锈病的大小。调查的时间选择,以配合开花的时候,结荚,蚕豆和结荚阶段的后期,当疾病达到最大(10,22]。地区调查显示在图1


高度(m·a·s·l) 年总降水量(毫米) 温度(°C) 土壤类型

Agarfa 2328 - 2505 907年 10 - 24 变性土
Dinsho 2528 - 2599 1170年 5 - 20 粘土
Gasera 2341 - 2428 878年 日到24日 变性土
Ginir 1889 - 2289 983年 14-27 壤土
戈巴 2445 - 2600 935年 合唱 变性土
Gololcha 1993 - 2102 994年 12日到27日 变性土
五郎 1805 - 2237 920年 9-32 壤土
Sinana 2374 - 2456 878年 6日到24日 变性土

2.2。抽样和疾病的评估

字段是随机采样的时间间隔5 - 10公里道路。根据地形和蚕豆栽培的相对重要性在每个地区字段之间的距离确定。在每个采样字段,四个象限(2 m×2 m) 10 m彼此远离采样通过对角移动与四个抛出为了代表四个复制每个字段。之后每一扔,健康和感染的数量(巧克力现货和铁锈)区域内12个植物的叶子都记录下来。子样品的十二个叶子每植物和四叶树冠层(上、中、低)选择从主茎,总共产生144叶子。林冠层是决定每植物然后平均场进行数据分析。巧克力现货和锈发病率被评为意味着象限内的病变的植物叶片比例。严重性被评为在叶子从同一个12日代表植物在每个样方中,使用1 - 9(规模24),1表示没有明显症状,9代表疾病覆盖80%以上的叶组织。疾病严重度分数转换成比例严重程度指数(PSI)为分析(25,26]。 在调查的过程中,文化习俗等土壤类型(变性土、壤土和粘土)、种植制度(混合或唯一),杂草管理实践,类型的杀菌剂,先前的作物,种植日期和作物生长阶段的每一个采样现场记录。

2.3。数据分析

疾病发病率和PSI被分为不同的组的二项定性数据。因此,≤75和> 75%的人选择巧克力现货发生率产生一个二进制变量和类的边界≤30和> 30%的人选择巧克力现货PSI(表的数据2)。类的边界≤50%和> 50%锈发病率和≤20 PSI锈病和> 20%的人选择数据。


独立变量 变量类 总数量的字段 数量的字段在不同的巧克力和锈类别
巧克力的地方 生锈
发病率 ψ 发病率 PSI (%)
≤75 > 75 ≤30 > 30 ≤50 > 50 ≤20 > 20

Agarfa 35 - - - - - - 35 21 14 28 7 27 8
Dinsho 35 2 33 7 28 21 14 18 17
Gasera 35 1 34 14 21 1 34 4 31日
Ginir 35 4 31日 32 3 31日 4 35 - - - - - -
戈巴 35 3 32 13 22 18 17 21 14
Gololcha 35 5 30. 19 16 26 9 31日 4
五郎 35 20. 15 31日 4 35 - - - - - - 35 - - - - - -
Sinana 35 6 29日 21 14 31日 4 32 3

总没有。的字段 280年 41 239年 158年 122年 191年 89年 203年 77年

种植日期 7月 104年 5 99年 33 71年 62年 42 60 44
8月 55 4 51 20. 35 25 30. 22 33
9月 121年 32 89年 105年 16 104年 17 121年 - - - - - -

以前的作物 豆类 18 5 13 3 15 5 13 1 17
麦片 219年 3 216年 112年 107年 147年 72年 161年 58
蔬菜 43 33 10 43 - - - - - - 39 4 41 2

海拔 123年 32 91年 89年 34 114年 9 113年 10
媒介 40 - - - - - - 40 26 14 25 15 34 6
117年 9 108年 43 74年 52 65年 56 61年

耕作制度 52 35 17 41 11 23 29日 36 16
唯一的 228年 6 222年 117年 111年 168年 60 167年 61年

成长阶段 开花 15 7 8 4 11 2 13 3 12
结荚 106年 25 81年 56 50 77年 29日 66年 40
结荚末 159年 9 150年 98年 61年 112年 47 134年 25

杂草管理 可怜的 94年 8 86年 24 70年 36 58 37 57
114年 22 92年 103年 11 98年 16 102年 12
中间 72年 11 61年 31日 41 57 15 64年 8

土壤类型 粘土 40 3 37 8 32 27 13 28 12
变性土 114年 23 91年 74年 40 87年 27 90年 24
壤土 126年 15 111年 76年 50 77年 49 85年 41

肥料 受精 135年 15 120年 70年 65年 94年 41 98年 37
未孕 145年 26 119年 88年 57 97年 48 105年 40

杀真菌剂 69年 8 61年 34 35 53 16 55 14
Unsprayed 211年 33 178年 124年 87年 138年 73年 148年 63年

比例严重程度指数。
蚕豆套种与谷物(小麦、麦、燕麦)和蔬菜(马铃薯、大蒜和洋葱)。

逻辑回归分析用于确定协会的蚕豆生锈和巧克力现货发病率和PSI与独立变量(气候变化有弹性的文化习俗)使用SAS程序GENMOD [11,22,27- - - - - -29日]。分对数关联函数被用来确定气候变化的影响弹性的文化实践到响应变量。独立变量的重要性评价三次对响应变量的影响。首先,所有的独立变量进行了蚕豆生锈和巧克力现货发病率和PSI单变量模型。第二,一个独立变量的协会与疾病发病率或PSI测试时进入持续到所有其他独立变量的模型。第三,那些独立变量显示重大协会发病率高,ψ是添加在降低多个变量模型中。

此外,参数估计和分析了标准误差在一个或多个模型。奇怪的比例是通过取幂比较变量的参数估计类基于参考点。分析异常和似然比统计数据被用来比较单一和多个变量模型。似然比检验的区别是用于检查变量的重要性和测试卡方值。数据分析和解释了如袁所述30.]。

3所示。结果

3.1。特征特性的调查领域

调查领域的高度五郎地区从1805年到2600年不等m.a.s.l. Goba地区(表1)。聚合的独立变量被用来分析蚕豆巧克力的调查发现,锈成不同的变量类在每个类对应字段的数量如表所示2。蚕豆的总调查了280名字段,其中81.43%是唯一的剪裁,而18.57%的被套种小麦、大麦、玉米、燕麦。杂草管理字段不显示最高的巧克力现货和生锈的发病率和严重程度比其他各自的变量类。的杂草调查期间普遍观察到的物种三叶草,Rumex草,龙葵。蚕豆字段是在调查期间的三个发展阶段,在开花的有5.4%,37.8%在结荚,56.8%在后期结荚阶段。大约37%的蚕豆字段在7月播种,而19.6%和43.2%在8月和9月的月播种,分别(表2)。

3.2。巧克力的地方疾病强度及其与气候变化协会有弹性的文化实践

巧克力现货蚕豆盛行于整个田野调查。不同级别的巧克力发病率和PSI记录区。意思是发病率最高的巧克力现货在Gasera(93.2%),戈巴(92.1%)、Agarfa (90.7%)、Gololcha(89.3%),和Dinsho(87.6%),而最低的是观察到五郎(70.9%)地区(表3)。同时,最高的巧克力意味着PSI现货Agarfa地区的记录,Dinsho,戈巴,和Gasera(32.9 - -47.1%),最低的是在Ginir(23.3%)和五郎(10.5%)。


独立变量 变量类 巧克力的地方 生锈
发病率 ψ 发病率 ψ
平均数±标准差 平均数±标准差 平均数±标准差 平均数±标准差

Agarfa 90.7±9.0 32.9±11.5 43.8±25.1 18.2±17.1
Dinsho 87.6±12.2 44.0±10.7 45.8±17.1 24.5±7.3
Gasera 93.2±8.9 47.1±16.1 78.2±18.9 37.9±17.1
Ginir 80.2±6.8 23.3±7.2 56.5±20.5 18.6±3.3
戈巴 92.1±12.2 34.1±12.2 56.6±25.8 20.2±10.6
Gololcha 89.3±13.4 26.1±6.6 54.6±6.4 21.6±1.2
五郎 70.9±18.9 10.5±4.1 23.6±13.4 4.8±4.3
Sinana 86.9±18.2 29.2±9.7 36.1±16.2 11.6±7.7

种植日期 7月 90.4±16.8 37.5±14.7 53.5±14.9 26.4±17.3
8月 89.0±13.6 32.9±13.5 52.7±18.9 23.7±13.3
9月 85.2±12.3 23.4±12.5 39.4±34.0 11.2±11.2

以前的作物 豆类 89.0±18.8 33.0±16.0 50.2±34.2 21.2±16.0
麦片 88.2±14.5 30.4±15.0 48.1±23.7 17.3±16.3
蔬菜 76.0±14.5 31.6±14.0 48.4±30.7 17.3±12.6

海拔 85.5±16.8 26.0±16.9 45.3±32.4 18.1±22.1
媒介 81.7±8.3 34.0±10.9 54.3±25.6 21.6±15.4
91.5±13.5 35.4±12.8 56.8±33.9 24.6±10.9

耕作制度 混合 87.5±12.2 30.1±13.2 47.7±19.8 19.4±16.4
唯一的 90.5±15.2 35.0±15.2 60.9±33.7 25.3±15.6

成长阶段 开花 88.6±14.5 30.9±16.4 73.3±24.3 17.2±12.9
结荚 86.4±14.6 31.4±13.4 43.1±25.9 21.3±15.6
结荚末 87.9±14.9 36.2±13.0 52.6±35.7 36.7±14.9

杂草管理 86.4±15.0 25.7±13.0 42.7±19.7 12.1±10.8
中间 86.5±17.9 30.1±14.1 38.8±27.5 12.7±9.9
可怜的 91.5±10.2 37.9±14.8 63.2±30.8 28.9±16.3

土壤类型 粘土 86.3±17.7 32.7±11.0 48.8±30.2 22.4±9.8
变性土 88.0±15.7 37.0±15.0 47.7±31.3 17.6±17.3
壤土 87.7±14.0 29.0±14.0 56.0±30.7 23.8±15.1

肥料 受精 84.7±13.6 26.0±12.6 49.2±29.4 20.1±14.2
未孕 89.4±15.6 35.0±16.0 52.4±35.3 20.9±17.8

杀真菌剂 90.0±11.7 29.5±13.0 50.6±27.3 20.4±15.5
Unsprayed 97.6±15.5 35.5±15.0 52.0±43.9 20.6±16.1

ercentage严重性指数。 tandard偏差。

最高的巧克力现货平均发病率为90.4%,PSI 37.5%记录从田地种植在七月,而最低的发病率(85.2%)和PSI(23.4%)记录(表9月3)。另一方面,平均发病率最高(91.5%)和PSI(37.9%)从字段记录高度上爬满了杂草与现场管理相比的一个好方法。在某些领域,蚕豆以及其他农作物种植玉米,大麦、小麦、燕麦、马铃薯、洋葱和大蒜。因此,相对最低的发生率(87.5%)的意思是巧克力的地方记录从这种混合领域,与蚕豆种植作为唯一的耕作制度的意思是发病率最高的90.5%。的发生率最高(89%)的意思是巧克力的地方记录从田地种植豆类作物在前一年。最高(36.2%)的意思是PSI观察到结荚期和开花阶段的最低(30.9%)。

协会的独立变量用巧克力现货发病率和PSI提出了表4。独立变量如区,种植日期,之前的作物,种植制度,杂草管理实践高度与巧克力相关的发病率和PSI当进入logistic回归模型作为一个变量。然而,当所有变量进入最后的回归模型,土壤类型、高度,用巧克力和成长阶段显示重大协会发现发病率除了其他变量。独立变量中,区,以前的作物,高度,增长阶段,杂草管理、播种日期和耕作制度是最显著的重要变量与巧克力相关现货发病率的减少多个变量模型表示。


独立变量 DF 巧克力现货发病率,轻轨交通 巧克力现货PSI,轻轨交通
韦尔 韦尔
博士 博士 博士 博士

7 51.7 < 0.0001 47.8 < 0。 67.3 < 0.0001 31.2 < 0.0001
种植日期 2 18.8 < 0.0001 9.6 0.0080 30.3 < 0.0001 32.7 < 0.0001
以前的作物 2 43.5 < 0.0001 31.0 < 0。 67.3 < 0.0001 17.4 0.0002
高度 2 4.4 0.1100 22.8 < 0.0001 4.7 0.9700 12.2 0.0023
耕作制度 1 21.9 < 0.0001 21.9 < 0.0001 6.9 0.0085 6.9 0.0085
成长阶段 2 2。2 0.3400 7.6 0.0220 3所示。3 0.1952 0.2 0.8900
杂草管理 2 17.2 0.0001 12.9 0.0016 36.3 < 0.0001 15.7 0.0004
土壤类型 2 0.0 1.0000 26.4 < 0.0001 2。7 0.2595 3所示。3 0.1889
肥料 1 8.0 0.0050 0.0 1.0000 2。6 0.1055 2。0 0.1549
杀真菌剂 1 0.0 1.0000 0.1 0.8081 0.7 0.3987 0.3 0.6090

DF,自由度;轻轨车,似然比检验;博士,减少异常;公关,的概率χ2的价值超过了异常减少;”,变量进入第一个模型;或者,变量进入持续到模型。

分析异常的变量添加一个接一个地减少模型显示每个变量和变量类的重要性。减少产生的参数估计回归模型及其标准误差给出了表5


添加variabl 剩余devianc DF 轻轨车 变量类 Estimat Rati几率
博士

拦截 233.2 0.97 3.00 2.64

181.5 7 51.7 < 0.0001 Agarfa 2.50 2.34 12.18
Dinsho 2.28 2.13 9.78
Gasera 3.25 3.22 25.79
Ginir 1.29 3.34 3.63
戈巴 2.70 2.06 14.88
Gololcha -0.34 3.23 0.72
五郎 -.0.33 3.28 0.72
Sinana 1

以前的作物 131.9 2 43.5 < 0.0001 麦片 1.98 0.81 7.24
豆类 3.53 1.46 34.12
蔬菜 1

高度 133.5 2 4.4 0.1090 -1.76 2.30 0.20
-4.31 3.60 0.02
媒介 1

成长阶段 131.4 2 2。2 0.3411 开花 -4.53 2.35 0.01
结荚末 -1.74 0.88 0.20
结荚 1

杂草管理 113.6 2 17.8 0.0001 -2.88 1.52 0.06
中间 -1.69 1.50 0.19
可怜的 1

种植日期 107.7 2 5.9 0.0527 7月 4.20 1.63 66.70
8月 2.21 1.27 9.12
9月 1

耕作制度 94.4 1 21.8 < 0.0001 混合 -0.27 0.88 0.76
唯一的 1

DF,自由度;轻轨车,似然比检验;博士,减少异常;公关,的概率χ2值超过了异常减少。 ,参照群体。
变量添加到模型的演示表。
不明原因的变化后拟合模型。
估计从模型中添加了所有的独立变量。
估计的标准误差。 取幂的估计。

高巧克力现货发病率高的概率协会Gasera区,当先前的豆类作物,结荚阶段后期,可怜的杂草管理实践,7月播种,唯一的种植制度。Gasera地区,大约26倍巧克力现货发生率观察到的概率超过75%。在独立变量,如区、播种日期,之前的作物,种植制度和杂草管理被发现是最重要的变量在他们的协会有巧克力现货PSI当进入第一个和最后一个到模型(表与其他变量4)。巧克力现货ψ(≤30%显示高概率的协会之前与谷物和蔬菜作物,种植蚕豆晚(9月),混合种植制度,良好的杂草管理实践,和低海拔(表6)。


添加variabl 剩余devianc DF 轻轨车 变量类 Estimat 年代 Rati几率
博士

拦截 383.5 -7.13 1.54 0.001

316.2 7 67.3 < 0.0001 Agarfa 5.20 0.62 181.30
Dinsho 4.77 1.54 117.92
Gasera 5.95 1.62 383.75
Ginir 1.16 0.64 3.32
戈巴 4.72 0.95 112.16
Gololcha 0.31 1.44 1.36
五郎 3.50 1.72 33.12
Sinana 1

以前的作物 248.8 2 67.3 < 0.0001 麦片 2.27 0.88 9.68
豆类 3.65 1.03 38.50
蔬菜 1

高度 244.2 2 4.7 0.0974 0.75 0.67 2.12
-2.20 1.05 0.11
媒介 1

杂草管理 206.4 2 37.8 < 0.0001 -2.01 0.61 0.13
中间 -0.98 0.46 0.40
可怜的 1

种植日期 175.0 2 31.4 < 0.0001 8月 3.89 0.84 48.90
7月 4.30 0.92 73.70
9月 1

耕作制度 139.3 1 5.7 0.0170 混合 -0.30 0.68 0.74
唯一的 1

DF,自由度;轻轨车,似然比检验;博士,减少异常;公关,的概率χ2的价值超过了异常减少; ,参照群体。 变量添加到模型的演示表。 不明原因的变化后拟合模型。 估计从模型中添加了所有的独立变量。 估计的标准误差。 取幂的估计。
3.3。锈病强度及其与气候变化有弹性的文化实践

意思是发病率最高的蚕豆生锈是记录在Gasera(78.2%),戈巴(56.6%),和Ginir(56.5%),而最低的是记录在五郎的地区(23.6%)(表3)。意思是生锈严重程度最高的记录在Gasera(37.9%)和Dinsho (24.5%)。平均发病率最高(53.5%)和严重程度(26.4%)的铁锈观察7月田地播种时的最小平均发病率(39.4%)和9月严重(11.2%)。蚕豆的发生率最高(56.8%)的意思是铁锈字段的记录发现在高海拔(> 2500 a.s.l。)和最低(45.3%)被记录在低空领域发现(< 2200)。意思是发病率最高的蚕豆锈从字段记录高度上爬满了杂草杂草数量较少(63.2%)比字段。生锈的平均发病率最高(50.2%)被记录从田地种植豆类作物。生锈严重发现提高与进步增长阶段,最大平均锈蚀严重的迟到记录在结荚阶段(36.7%)和单靠田地播种蚕豆(25.3%)相比,各自的其他变量类(表3)。

与生锈的独立变量不同的发病率和PSI(表7)。区,种植日期,之前的作物,生长阶段和杂草管理显示显著的关联与铁锈发生率(P < 0.01)。这些独立变量是在减少multiple-variable模型进行测试。降低了回归模型的参数估计结果和标准错误提出了表8。锈发生率≤50%显示高概率与良好的杂草管理协会,播种晚(9月),和旋转蚕豆的谷物和蔬菜。相反,与贫穷有关小麦锈病发病率高杂草管理实践,早播种,开花阶段,连续的单一作物蚕豆(表8)。然而,肥料、杀真菌剂、土壤类型和高度与铁锈发病率没有显著相关性。


独立变量 锈发病率,轻轨交通 锈PSI,轻轨交通
DF 韦尔 韦尔
博士 博士 博士 博士

7 117.8 < 0.0001 69.5 < 0.0001 114.1 < 0.0001 19.2 0.0067
种植日期 2 34.9 < 0.0001 3所示。1 0.2192 104.9 < 0.0001 17.5 0.0002
以前的作物 2 12.6 0.0018 2。8 0.2500 34.9 < 0.0001 0.0 1.0000
高度 2 0.7 0.7110 1。5 0.4771 4.5 0.0100 0.5 0.7800
耕作制度 1 3所示。2 0.0762 0.4 0.5200 0.4 0.5600 0.2 0.7100
成长阶段 2 17.3 0.0002 2。3 0.3180 52.5 < 0.0001 0.8 0.6800
杂草管理 2 51.4 < 0.0001 23.4 < 0.0001 123.2 < 0.0001 1。1 0.5900
土壤类型 2 6.1 0.0481 3所示。9 0.1400 5.5 0.0650 0.0 1.0000
肥料 1 0.1 0.8150 0.01 0.9100 0.1 0.8140 0.2 0.7100
杀真菌剂 1 2。6 0.1047 0.00 1.0000 1。2 0.2750 3所示。7 0.0530

DF,自由度;轻轨车,似然比检验;博士,减少异常;公关,的概率χ2的价值超过了异常减少;”,变量进入第一个模型;或者,变量进入持续到模型。

添加variabl 剩余devianc DF 轻轨车 变量类 Estimat 年代 Rati几率
博士

拦截 350.14 -4.83 1.30 0.01

232.35 7 117.8 <。 Agarfa 3.30 1.24 27.11
Dinsho -0.23 1.04 0.80
Gasera 6.2 1.25 492.75
Ginir 1.22 1.25 3.37
戈巴 3.30 1.03 27.11
Gololcha 1.10 0.83 3.00
五郎 0.21 1.88 1.23
Sinana 1

以前的作物 218.1 2 14.3 0.0008 麦片 0.47 0.70 1.60
豆类 1.57 0.90 4.81
蔬菜 1

杂草管理 198.9 2 29.4 < 0.0001 -2.53 0.62 0.08
中间 -2.37 0.63 0.09
可怜的 1

种植日期 171.5 2 7.5 0.0130 8月 1.89 0.75 6.62
7月 1.98 0.88 7.24
9月 1

成长阶段 208.3 2 9.8 0 .0073 开花 0.03 0.58 1.03
结荚末 2.14 1.08 8.50
结荚 1

DF,自由度;轻轨车,似然比检验;博士,减少异常;公关,的概率χ2的价值超过了异常减少; ,参照群体。 变量添加到模型的演示表。 不明原因的变化后拟合模型。 估计从模型中添加了所有的独立变量。 估计的标准误差。 取幂的估计。

五个变量,地区,种植日期,之前的作物,高度,成长阶段,杂草管理实践与铁锈PSI当输入为单变量模型(表7)。地区的重要性,以前的作物,生长阶段,杂草管理和种植日期测试通过添加这些变量为多个减少模型(表9)。分析异常行为的变量,参数估计,并给出他们的标准错误表9。Gasera、Dinsho Agarfa,戈巴地区,田地播种在七月随着杂草管理差,有一个高概率的高(> 20%)生锈PSI。大约有150倍概率锈PSI Gasera地区将超过(> 20%)比Sinana区和19倍在田里种植相比在7月到9月。


添加变量 剩余异常 DF 轻轨车 变量类 估计 SE 优势比
博士

拦截 329.4 -4.46 1.31 0.01

215.3 7 114.1 < 0.0001 Agarfa 2.87 0.81 17.64
Dinsho 3.30 0.72 27.11
Gasera 5.01 1.54 149.90
Ginir 1.02 1.16 2.77
戈巴 2.60 0.88 13.50
Gololcha 1.60 1.51 4.95
五郎 2.26 1.76 9.58
Sinana 1

以前的作物 183.4 2 31.9 < 0.0001 麦片 1.02 0.73 2.77
豆类 1.64 0.96 5.16
蔬菜 1

成长阶段 174.94 2 8.41 0.0149 开花 0.42 0.70 1.52
结荚末 0.89 0.82 2.44
结荚 1

杂草管理 129.0 2 45.1 < 0.0001 -2.14 0.72 0.12
中间 -1.97 0.57 0.14
可怜的 1

种植日期 107.8 2 17.7 0.0001 7月 2.93 0.99 18.72
8月 2.12 0.87 8.30
9月 1

DF,自由度;轻轨车,似然比检验;博士,减少异常;公关,的概率χ2的价值超过了异常减少; ,参照群体。 变量添加到模型的演示表。 不明原因的变化后拟合模型。 估计从模型中添加了所有的独立变量。 估计的标准误差。 取幂的估计。

4所示。讨论

蚕豆巧克力现货和生锈是广泛分布在研究区和发病率和严重程度都是不同的高度范围,耕作制度和其他文化实践。此外,高总年降雨量(878 mm - 1170 mm)以及温度(5-32°C)的区域(表1和图2这两种疾病)创造了有利的环境条件。当气温温和(第15 - 22°C)和相对湿度高,巧克力现货可以杀死植物31日),而生锈的温暖气温和多云天气条件(20.]。因此,巧克力现货和蚕豆生锈严重损害及其传播的强烈影响的气候条件(32]。

明显从本研究的发现是蚕豆间作玉米谷物(大麦、小麦、玉米、燕麦)和蔬菜(马铃薯、大蒜和洋葱)似乎是一个有效的策略来控制巧克力现货和生锈。这些也同意先前的研究人员发现的结果相对于单一作物间作减少疾病严重程度在79%的研究涉及真菌病原体,研究病毒疾病的72%,100%的细菌的研究,37%的线虫研究[33]。多样化的优势可能积累小农在发展中热带地区,那里仍然普遍遵循间作(34]。由于高分蘖能力比豆类、谷类作物间作蚕豆和玉米谷物和蔬菜与修改导致小气候的疾病流行和有效的孢子数量减少捕获。此外,谷物可以作为物理屏障通过拦截孢子由风从邻近蚕豆受感染的植物从而减少有效的培养液可以感染新的组织(35]。类似的效果也被报道pea-cereal间作拦截球腔菌属pinodes孢子(36]。Sahile et al。9]发现巧克力现货减少较bean-maize和较好的bean-barley间作作物,而不是在一个较好的bean-pea间作。然而,狄龙韦斯顿(37与豌豆、蚕豆)表示,套种大麦,燕麦几乎是巧克力内没有黑子。Schoeny et al。36)认为减少主机密度的减少很大程度上负有责任m . pinodes散布在pea-barley间作,工厂不提供物理屏障的重要贡献。

整个调查区域观察到植物被感染了巧克力现货和生锈不良中字段。因此,高杂草人口不仅严重降低了作物的产量,但也有利于疾病流行的发展(Agegnehu和Fessehaie 2006)。这可能是茂密的杂草种群领域;有空间竞争、水分和土壤养分的蚕豆的植物不太剧烈,容易产生疾病。同样,白腐病大蒜(38]和蚕豆根腐病的[39)据报道,杂草密度高non-weeded领域疾病严重程度增加。此外,高杂草人口领域的存在增加作物树冠内的湿度(小气候),这是更有利的b . fabae感染和巧克力现货疾病流行的发展(22]。

最大巧克力现货和锈发生率观察从字段豆类作物播种前一年尤其是Gasera和Agarfa地区。调查地区的农民生产蚕豆作物不断和前面的作物残余培养液的来源。蚕豆的持续增长导致植物茎的积累;因此,增加剂水平,以及疾病的迅速放大。冷却器生产地区,夏孢子蚕豆种植季节之间生存的重要手段生锈(Shifa et al . 2011年)。二次传播是通过夏孢子,它很容易在潮湿条件下发芽植物表面和被风吹20.]。支持这个,Zewude et al。(2007)报道,大蒜的持续增长导致的白色腐烂菌在土壤中积累的重要性增加白腐病的发生。轮作也肯定Belete et al。39)表示,蚕豆栽培稳步下降是由于根腐烂,这与其他豆类作物,农民用主要草豌豆(Lathyrus巨大)

种植日期也发现另一个因素影响蚕豆的发生率和严重性巧克力现货和锈病研究地区。因此,平均发病率高的巧克力点记录从7月份的田地播种(赛季初)。这个特定的时间内的特征是高降水和湿度有利于叶片湿度导致感染植物叶子上,由于空气中的病原体的感染期延长。早期感染产生典型的深褐色斑点不构成严重威胁。然而,当环境条件更有利于疾病的发展(即温和的温度和高湿度)激进的病变可能出现。在这种情况下,坏死发生迅速膨胀,最终可能导致落叶和死亡的植物(31日]。因此,在协议与文献更严重的疫情发生在Gasera, Agarfa, Dinsho温和的温度有利于流行地区的发展。类似的结果也发现Belete et al。39]蚕豆根腐病发病率高发生在植物月初播种的季节。同样,Shifa et al。1蚕豆)显示高生锈严重领域播种在6月和7月之间,一次视为提前播种时期Hararghe高地。在埃塞俄比亚上下文之外,霍桑et al。40)表明,早期播种蚕豆可能会导致一个大作物,创建一个环境最有利于锈病在澳大利亚。因此后来播种蚕豆领域的疾病风险降低。

5。结论

本研究表明,巧克力现货和锈疾病广泛分布和主要挑战疾病贝尔蚕豆生长地区的高地。调查数据分析使用逻辑回归模型确定气候变化有弹性的文化习俗与铁锈和巧克力相关地方流行单独或组合。目前的研究发现,间作较好的豆类谷类和蔬菜减少巧克力的影响蚕豆和铁锈发展。此外,这项研究已经确定播种日期的重要性,以前的作物和杂草管理实践作为气候变化的弹性文化管理组件在巧克力中发现和生锈的管理策略。因此,适当的除草方法,播种在适当的时候,与non-legume轮作,混合种植制度和其他相关文化实践应减少生锈和巧克力现货影响蚕豆产量和生产力,直到环保综合管理策略开发的蚕豆生长地区贝尔高地。

数据可用性

如果需要原始数据,可以从通讯作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

我们承认Madda Walabu大学的财政支持。

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