Progress in Plant Protection/Postępy w Ochronie Roślin 48 (2) 2008 NASILENIE WYSTĘPOWANIA CHORÓB PODSTAWY ŹDŹBŁA NA PSZENICY OZIMEJ W ZALEŻNOŚCI OD STANOWISKA W ZMIANOWANIU ANNA NIERÓBCA, RAFAŁ PUDEŁKO, JERZY KOZYRA Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa Państwowy Instytut Badawczy Czartoryskich 8, 24-100 Puławy szewc@iung.pulawy.pl I. WSTĘP W Polsce, pszenica wśród zbóż zajmuje największy udział w strukturze zasiewów. Obecnie powierzchnia zajęta pod uprawę pszenicy wynosi około 2,11 mln ha, co stanowi 25,0% areału zajętego pod zboża (GUS 2007). Tak duży udział pszenicy w zasiewach zbóż, zmusza producentów do uprawy tego gatunku po sobie lub po innym zbożu. Stwarza to duże ryzyko wystąpienia chorób grzybowych podstawy źdźbła powodowanych przez: Fusarium spp. Pseudocercosporella herpotrichoides, Rhizoctonia cerealis, Gaeumannomyces graminis (Korbas i wsp. 2001). Tradycyjny sposób oceny porażenia roślin przez patogeny wymaga pobrania roślin i wykonania bardzo pracochłonnych analiz biometrycznych. Nowym podejściem do oceny porażenia roślin może być zdalny szacunek zdrowotności roślin na podstawie zdjęć lotniczych (Nieróbca i wsp. 2007). Dane uzyskane w formie zdjęć są przetwarzane na mapy porażenia roślin w środowisku systemów informacji geograficznej (GIS) (Kozyra i Pudełko 2006; Nieróbca i wsp. 2006). Metody takie zyskują coraz szersze zastosowanie w badaniach naukowych, jak i w praktyce rolniczej (Bravo i wsp. 2003; West i wsp. 2003; Kozyra i Pudełko 2006; Pudełko i wsp. 2006; Nieróbca i wsp. 2007). W pracy podjęto próbę oceny wpływu stanowiska na porażenie pszenicy ozimej przez patogeny podstawy źdźbła za pomocą niemetrycznych, niskopułapowych zdjęć lotniczych w celu określenia zmienności przestrzennej porażenia pszenicy ozimej w obrębie badanego pola. II. MATERIAŁ I METODY Badania wykonano w Stacji Doświadczalnej IUNG PIB Osiny koło Puław. W roku 2006, w części badanego pola na stanowisku po rzepaku, prowadzono doświadczenia polowe ze zbożami ozimymi: pszenicą, żytem, pszenżytem, jęczmieniem. Schemat doświadczeń przedstawiono na rysunku 1. W następnym roku, na tym polu uprawiano wyłącznie pszenicę ozimą. W okresie wegetacji 2007 pole to było fotografowane: z samolotu Cessna aparatem cyfrowym Sony alfa, z wysokości około 500 m w czterech
Nasilenie występowania chorób podstawy źdźbła 483 terminach: 27 kwietnia, 14 maja, 8 i 20 czerwca (rys. 2). Pomiary naziemne wykonano 20 czerwca w fazie dojrzałości mlecznej pszenicy ozimej w kilkunastu punktach pola określając metodą wizualną (makroskopową) nasilenie chorób. Ocenę porażenia dolnych międzywęźli przez patogeny podstawy źdźbła wykonano według (Bojarczuk i Bojarczuk 1974). Na podstawie liczby porażonych źdźbeł obliczono indeks porażenia. Natomiast porażenie korzeni G. graminis wykonano według Korbasa i wsp. (2001). III. WYNIKI I ICH OMÓWIENIE Klasyfikację stopnia porażenia pszenicy ozimej w obrębie badanego pola wykonano na podstawie analizy zdjęć lotniczych. Metodami dostępnymi w środowisku GIS, wykonano delimitację obszarów o zróżnicowanym nasileniu odbicia światła, co pozwoliło na detekcję stanu i stopnia wegetacji (rys. 2). Porównanie przestrzennego rozmieszczenia poletek doświadczalnych w 2006 (rys. 1) z mapą zróżnicowania intensywności wegetacji w 2007 (rys. 2) wykazuje istotną zależność między badanymi elementami. Na stanowisku po pszenicy (A) indeks wegetacji był najniższy. Natomiast na stanowiskach po życie (B), pszenżycie (C) i jęczmieniu ozimym (D) indeks wegetacji oraz indeks zdrowotności roślin pszenicy był wyraźnie wyższy, co odzwierciedla ciemniejszy kolor na zdjęciu (rys. 2). Zaskakujący wynik otrzymano dla obszaru (E), na którym można Rys. 1. Rok 2006.05.18 zdjęcie pola z rozmieszczonymi doświadczeniami: A pszenica ozima, B żyto, C pszenżyto ozime, D jęczmień ozimy Fig. 1. 2006.06.18 aerial photography of the experimental field: A winter wheat, B rye, C winter triticale, D winter barley
484 Progress in Plant Protection/Postępy w Ochronie Roślin 48 (2) 2008 Rys. 2. Rok 2007.06.20 zdjęcie lotnicze z widocznymi strefami zróżnicowania indeksu zieloności w obrębie pola uprawnego z pszenicą ozimą. Strefy porażone zaznaczono linią przerywaną Fig. 2. 2007.06.20 aerial photography with visible zones for diversification of the vegetation index of winter wheat. Infected zones are marked with dotted line było spodziewać się dużego porażenia roślin analogiczne do obszaru, na którym uprawiana była pszenica po pszenicy. W rzeczywistości okazało się, że rośliny charakteryzowały się znacznie mniejszym porażeniem przez patogeny (tab. 1). Na podstawie analizy historii pola stwierdzono, że na obszarze tym przedplonem dla pszenicy była gryka, to wskazuje na jej wyjątkowo dobre właściwości fitosanitarne dla pszenicy. Uzyskane wyniki wskazują, że porażenie pszenicy ozimej patogenami wywołującymi choroby podsuszkowe w dużym stopniu zależy od stanowiska w płodozmianie. Wykonana naziemna ocena porażenia przez patogeny dla kilkunastu punktów w obrębie pola uprawnego potwierdziła, że zróżnicowanie intensywności wegetacji, które jest widoczne na zdjęciach lotniczych wynikało z nasilenia porażenia, głównie przez G. graminis. Przeprowadzona ocena porażenia korzeni pszenicy ozimej wykazała bardzo silne porażenie w stanowisku po pszenicy, które dochodziło aż do 95,9%. Wyjątek stanowiło stanowisko pszenicy po gryce, gdzie indeks porażenia korzeni był niski i wynosił około 5%. Również pszenica uprawiona po pszenżycie i życie była zdecydowanie mniej porażona (od 2,2 6,5%). Porażenie dolnych międzywęźli pszenicy było zróżnicowane w zależności od stanowiska w zmianowaniu. W stanowisku pszenica po gryce porażenie dolnych międzywęźli było najmniejsze, indeks porażenia kształtował
Nasilenie występowania chorób podstawy źdźbła 485 się na poziomie 50%. Na pozostałych stanowiskach stwierdzono silne porażenie, gdzie obserwowano objawy charakterystyczne dla łamliwości źdźbła zbóż, ostrej plamistości oczkowej oraz grzybów z rodzaju Fusarium. Dominującym patogenem był grzyb P. herpotrichoides. Dość często występowały plamy wskazujące na grzyby z rodzaju Fusarium, natomiast najrzadziej stwierdzano ostrą plamistość oczkową wywoływaną przez grzyb R. cerealis. Spotykano też czasami pędy z infekcją mieszaną (P. herpotrichoides i grzyby z rodzaju Fusarium). Tabela 1. Indeksy porażenia roślin w zależności od stanowiska w zmianowaniu. Lokalizację punktów zaznaczono na rysunku 2 Table 1. Index of plant infection depending on localisation and crop rotation. Localisation of points was marked in Fig. 2 Przedplon badanej pszenicy ozimej Previous crop in examined winter wheat Pszenica ozima po rzepaku Winter wheat after rape Analizowane punkty Examinated points Indeks porażenia korzeni Index of infected roots [%] Indeks porażenia podstawy źdźbła Index of infected stem base [%] 1 77,5 87,3 2 95,9 91,3 3 51,6 86,3 7 76,8 73,8 8 95,4 83,3 9 77,0 87,3 10 78,9 64,0 Pszenżyto ozime po rzepaku 4 5,7 81,3 Winter triticale after rape 5 2,7 88,7 Żyto po rzepaku Rye after rape 6 2,2 86,1 Pszenica ozima po gryce 11 6,5 47,2 Winter wheat after buckwheat 12 3,5 53,7 IV. PODSUMOWANIE Metody zdalne są efektywnym narzędziem pozwalającym na kartowanie zróżnicowania stanu roślin. Wykonana analiza przestrzenna umożliwiła delimitacje stref o podobnych właściwościach spektralnych (głównie w paśmie koloru zielonego i czerwonego), co pozwala na detekcję stanu i stopnia porażenia roślin. Uzyskane wyniki wykazały związek pomiędzy wydzielonymi strefami, odpowiadającymi kondycji wegetacji (uzyskanymi zdalnie) a porażeniem przez patogeny. Umożliwiło to wyznaczenie miejsc zainfekowanych patogenami oraz wizualizację stopnia porażenia uprawy w obrębie pola. Stwierdzono wyraźne zróżnicowanie porażenia roślin w zależności od przedplonu. Największe porażenie zaobserwowano na stanowisku po pszenicy.
486 Progress in Plant Protection/Postępy w Ochronie Roślin 48 (2) 2008 Prace były prowadzone w ramach projektów badawczych: 2P06R05730 (SPESPLANT) i 2P06R07828 (AGROCICLUS) finansowanych przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego. V. LITERATURA Bojarczuk J., Bojarczuk M. 1974. Współdziałanie odmian pszenicy ze szczepami grzyba Cercosporella herpotrichoides Fron. Hod. Rośl. Aklim. 18 (5): 313 325. Bravo C., Moshou D., West J., McCartney A., Ramon H. 2003. Early Disease Detection in Wheat Fields using Spectral Reflectance. Biosystems Engineering 84 (2): 137 145. Nieróbca A., Pudełko R., Kozyra J., Smagacz J., Mizak K. 2007. Wykorzystanie pomiarów zdalnych do oceny wiosennego porażenia roślin przez choroby. Prog. Plant Protection/Post. Ochr. Roślin 47 (4):189 192. Kozyra J., Pudełko R. 2006. Testing of remote sensing methods using aerial and ground based methods. IX ESA Congress. Bibliotheca Fragm. Agron., Warszawa, 675 677. Korbas M., Martyniuk S., Rozbicki J., Beale R. 2001. Pszenica po Pszenicy. Zgorzel Podstawy Źdźbła oraz Inne Choroby Podsuszkowe Zbóż. Poradnik Rozpoznawania i Zapobiegania. Fundacja Rozwoju SGGW, 59 ss. Pudełko R., Kozyra J., Igras J. 2006. Wykorzystanie pomiarów spektralnych promieniowania w badaniach rolniczych, Ann, UMCS, Lublin Sectio B, Vol. LXI: 390 399. West J.S., Cedric Bravo C., Oberti R., Lemaire D., Moshou D., McCartney H.A. 2003. The potential of optical of canopy measurement for targeted control of field crop diseases. Annu. Rev. Phytopathol. 41: 593 614. ANNA NIERÓBCA, RAFAŁ PUDEŁKO, JERZY KOZYRA INTENSITY OF THE OCCURRENCE OF WINTER WHEAT STEM BASE DISEASES IN DEPENDENCE ON CROP ROTATION SUMMARY The aim of this research was to estimate the level of infection of winter wheat with stem base pathogens. This was performed with the use of non-metric, low altitude aerial photography in order to determine the degree of spatial variability for winter wheat infection within the investigated field. Remote methods are an effective tool allowing map plotting of the differentiation the condition of plants. The performed spatial analysis made it possible to identify and establish zones with similar spectral proprieties (mostly in the spectral band of green and red), and also allows the detection of condition and the level of plant infection. The obtained results showed a relationship between the isolated vegetation zones (that was obtained by remote control), and the level of infectious diseases. This enabled the identification of localised areas with pathogen infection, and the estimation of the level of infections in dependence of the tillage within fields. It was established that the distinct differentiation for the infection of plants depended on the previous crop. The highest infection was observed on the field with repeated cultivation of wheat. Key words: disease detection, remote sensing, spatial analysis