ナシ病害発生予察モデルの概要

ナシ黒星病の感染強度判定モデル

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汎用性の高い病害感染予測式(Duthie,1997)を応用したモデル

葉の濡れ持続時間と温度を組み合わせて病原菌による感染の進行を記述する。
モデルの各パラメータ値の変更により、多様な病原菌に対して適用可能。

濡れ時間(w)が感染(Yw)に及ぼす影響

Yw = f(w) = A (1 - exp{ - [B (w - C)]D})
A：濡れ時間の増加にともなう発病度の上限値　　B：発病度の増加率
C：発病を起こす最短濡れ時間　　D：濡れ時間-発病度曲線の変曲点の位置

温度(t)が感染(Yt)に及ぼす影響

Yt = g(t) = E' {exp[(t - F) G / (H + 1)]} / {1 + exp[(t - F) G]}
E' = E [(H + 1)/H] H1/(H + 1)
E：感染最適温度下での発病度の最大値　　F：感染最適温度※を示すための値
G：感染最適温度から外れたときの発病度の低下率　　H：温度-発病度曲線の非対称性
※ 感染最適温度 topt = F - (1/G) ln(H)

濡れ時間(w)および温度(t)と感染(Y)との関係

発病度の上限値が温度に依存する A = g(t) とした場合 (発病度の増加速度Bは一定)
Y = h(w,t) = g(t) (1 - exp{ - [B (w - C)]D})　…………（式１）

発病度の増加速度が温度に依存する B = g(t) とした場合 (発病度の上限値Aは一定)
Y = h(w,t) = A (1 - exp{ - [g(t) (w - C)]D})　…………（式２）


ナシ黒星病の感染のモデル化には、（式２）を適用した。

ナシ黒星病の接種試験のデータ(Umemoto,1991)をDuthieの式に適用して
求められた各パラメータの値 (R2 = 0.987)

ABCDEFGHtopt
73.87　-　8.7571.4700.423819.250.71841.74518.48

Duthieの式による発病度予測モデル（アプレット）を実行する

アプレット使用マニュアル (PDF 261KB)

※ナシ黒星病のほか、鳥取県園試でのナシ（二十世紀）黒斑病接種試験のデータをもとに求められた
ナシ黒斑病のパラメータセットもデフォルトで登録されている。


図１　各温度条件下における葉面濡れ時間とナシ黒星病分生子の葉への感染との関係
グラフ上の点は接種試験による実測値。曲線はDuthieの式への当てはめ。


図２　ナシ黒星病分生子の葉への感染に対する温度および濡れ時間の影響のモデル

参考文献

「ナシ病害管理支援システムの開発」研究成果
Umemoto,S. 1991. Relationship between leaf wetness period, temperature and infection of Venturia nashicola to Japanese pear leaves. Ann.Phytopath.Soc.Japan 57:212-218.
MacHardy,W.E. and Gardoury,D.M. 1989. A revision of Mills's criteria for predicting apple scab infection periods. Phytopathology 79:304-310.
Duthie,J.A. 1997. Models of the response of foliar parasites to the combined effects of temperature and duration of wetness. Phytopathology 87:1088-1095.
Carisse,O., Bourgeois,G., and Duthie,J.A. 2000. Influence of temperature and leaf wetness duration on infection of strawberry leaves by Mycosphaerella fragarie. Phytopathology 90:1120-1125.

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