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为解决稻曲病（RFS）对水稻产量造成损失及发病机制不明等问题，研究人员开展了稻曲病风险评估相关研究。通过 Maxent 模型等方法，确定影响 RFS 分布的关键生物气候变量，这为制定防控策略提供了依据，对保障水稻产量意义重大。
在全球粮食体系里，水稻作为至关重要的主食，其产量与质量关乎着全球粮食安全。然而，水稻种植正面临诸多挑战，稻曲病（Rice False Smut，RFS）便是其中一个极具威胁的因素。稻曲病自 20 世纪 70 年代在亚洲国家被发现后，逐渐从一种地理分布有限的次要病害，演变成在各大水稻种植区广泛肆虐的重大病害。在中国和印度等主要产稻区，杂交水稻上稻曲病的发病率持续攀升，不仅导致水稻产量损失可达 3 - 70%，而且其产生的致癌霉菌毒素还会威胁人畜健康。
稻曲病的病原菌为稻绿核菌（Ustilaginoidea virens），它的生活史复杂，有性和无性阶段交替，且寄主范围广泛，除水稻外，玉米和一些杂草也可作为其寄主。目前，关于病原菌的传播方式以及与水稻的互作机制仍不明确，这使得防控工作困难重重。此外，由于缺乏寄主 - 病原菌互作的关键数据，难以评估水稻品种对稻曲病的抗性，也无法制定有效的管理策略。
为了深入了解稻曲病的发病机制，评估其风险，来自印度农业研究委员会（ICAR）旗下多个研究所的研究人员展开了一系列研究。该研究成果发表在《Heliyon》杂志上。
研究人员运用了多种技术方法来开展此项研究。首先，利用 Maxent 模型（最大熵模型），通过分析疾病发生数据和 19 个生物气候变量，筛选出与稻曲病发生密切相关的变量；其次，在实验室和半控制条件下，对病原菌进行培养和接种实验，观察不同温度下病原菌的生长发育情况以及对水稻的感染过程；最后，通过数据分析，拟合温度响应函数，探究环境因素与稻曲病发病之间的关系。
RFS 在水稻农业生态系统中的分布
研究人员在印度各水稻种植区的 160 个地点进行实地调查，经筛选最终确定 141 个有效地点。调查发现，印度所有水稻农业生态系统中都有稻曲病发生。东部和东北部地区由于降雨较多，稻曲病发病率相对较高，如在 Pundibari 地区，年降雨量为 3000 - 4000mm，发病率高达约 6.8 个小穗 / 穗；而在 Cuttack、Anakapalli 等地，降雨量为 2000 - 3000mm，发病率为 3.8 - 4.1 个小穗 / 穗；在降雨量较少的 Gangavathi、Hyderabad 等地，发病率为 2.0 - 4.1 个小穗 / 穗。由此可见，稻曲病发病率与水稻生长期间的降雨模式相关。
通过 Maxent 模型识别 RFS 分布的生物气候变量
研究人员从 WorldClim 全球气候数据库获取 19 个生物气候变量数据，经分析筛选出 7 个变量用于训练 Maxent 模型。结果显示，最湿润月份的降水量（Bio_13）、最暖季的平均温度（Bio_10）和降水季节性（Bio_15）是影响稻曲病分布的最重要变量，分别贡献了 47.81%、26.63% 和 12.43%，三者共同贡献达 86.87%。Maxent 模型的预测准确率较高，平均测试 AUC 值达 0.98。从响应曲线来看，最湿润月份降水量在 100 - 700mm 时，对稻曲病发生影响逐渐增大，超过 700mm 后影响不再增加；最暖季平均温度在 25 - 35°C 时，对病原菌生长影响显著；降水季节性在 70 - 170 时，对病害发生影响增大。基于这些变量的分析，发现稻曲病在印度主要水稻种植区均有分布，除了山区和干旱地区，其分布与最湿润月份的降水分布模式相似。
温度对病原菌生长发育及感染的影响
研究人员从实验田采集稻曲病感染的小穗，分离病原菌并进行鉴定。通过在不同温度下培养病原菌，发现其菌丝生长温度范围为 15 - 37°C，最适温度约为 28°C。利用非线性 β 函数拟合温度响应函数，得出菌丝生长的下限温度（Tlower）为 15°C、最适温度（Topt）为 28°C、上限温度（Tupper）为 37°C，且拟合效果良好（R2=0.9653，调整R2=0.9504）。同时，菌核萌发和感染实验也表明，在 28°C 时，菌核萌发的生长速率以及感染时间的倒数与基于菌丝生长得出的温度响应函数拟合良好。这说明温度对病原菌的生长发育和感染过程至关重要。
降雨对症状发展的影响
在半控制条件下，研究人员以易感品种 Co 51 为材料进行实验。结果表明，降雨形式的淋浴对小穗感染和稻曲球发育影响显著。当淋浴次数少于 4 次时，症状发展不明显；而淋浴次数为 4 - 6 次时，能显著促进症状发展，对小穗感染和稻曲球发育均有重要影响。
稻曲病发生的有利天数
研究人员选取多个不同稻曲病发病率的地点，收集当地气象数据。以每日温度响应（f(T)>20）和日降水量（>5mm）为标准，统计最湿润月份（6 - 10 月）的有利天数。结果发现，有利天数与稻曲病发病率呈正相关（r=0.7971）。如在 Pundibari 地区，有利天数为 46 天，稻曲病发病率最高；而在其他地区，有利天数较少，发病率也相对较低。这表明可依据有利天数来预测稻曲病感染情况。
稻曲病感染的性质
通过建立种群动力学模型，研究人员对稻曲病的感染过程进行分析。结果显示，初级感染率（rp）为 0.542 个小穗 / 穗每 3 天，次级感染率（rs）为 0.0002 - 0.002 个小穗 / 穗每 3 天。初级感染率远高于次级感染率，表明在感染过程中，初级接种体起主导作用，稻曲病感染是一个单循环流行过程。基于此，研究人员提出了稻曲病的疾病循环模式。
研究结论表明，最湿润月份的降水量、最暖季的平均温度和降水季节性是影响稻曲病发生和分布的关键生物气候变量。降雨在稻曲病的病原菌传播、感染过程中起着至关重要的作用，而温度则影响病原菌的生长、菌核萌发和感染。稻曲病感染主要是单循环过程，初级接种体作用显著。这些研究结果为制定稻曲病的防控策略提供了重要依据，如可根据天气预测选择在水稻孕穗期进行针对性的杀菌剂喷洒，或者通过调整灌溉方式减少病原菌接种体浓度，从而有效控制稻曲病的发生，保障水稻的产量和质量。同时，该研究也为全球气候变化背景下稻曲病的预测和防控提供了参考，有助于提升水稻种植的可持续性和稳定性。
