德国冬油菜菌核病风险预测系统SkleroPro的优化：整合作物物候与病原菌发育模型的决策支持系统

本研究通过整合开花物候模型（CBD）与菌核萌发模块，显著提升了SkleroPro模型对冬油菜菌核病（Sclerotinia sclerotiorum）的预测准确性（39%→66%）。创新性地采用双Gompertz函数模拟BBCH 58-70生育期（RMSE=3.83天），结合温湿度驱动的菌核萌发模型（准确率79%），为德国冬油菜种植提供精准的杀菌剂施用窗口决策支持。

　　

作物物候与病原发育的协同建模

研究团队针对德国冬油菜生产中的菌核病（Sclerotinia stem rot）威胁，开发了基于累积生物日（CBD）的新型物候模型。该模型通过温度响应函数（tempfun）和光周期函数（ppfun）的乘积计算每日生物日（BD），采用双Gompertz函数精准预测BBCH 58-70生育阶段（开花始期至盛花期），预测误差仅3.83天。相较于传统Simonto-WR模型，新模型无需人工输入BBCH 55生长阶段数据，更具实操优势。

菌核萌发机制的关键突破

通过4年田间定位观测（2020-2023），团队构建了基于3日最高温均值（tmax_3d）和15日相对湿度均值（rhmean_15d）的菌核萌发逻辑回归模型。数据显示菌核主要在4月中旬至5月下旬萌发，模型准确率达79%，敏感性和特异性分别为85%和71%。该模块创新性地将病原菌生活史纳入风险评估体系，解决了原SkleroPro模型假定接种体始终存在的理论缺陷。

SkleroPro系统的集成优化

改进后的决策支持系统（DSS）形成三级预警机制：物候模块触发风险评估→菌核萌发模块确认接种体有效性→微气候模型计算感染小时数。验证显示（2019-2024年37个试验点），新系统将预测准确率从39%提升至66%，敏感性高达90%，仅1例漏报。虽然存在32%的过高预估（主要因2024年异常气候导致物候-病害时程错位），但有效避免了防控空白期。

应用价值与推广前景

该系统已进入德国植保服务（Plant Protection Services）验证阶段，其核心优势在于：

1. 1.

   动态风险阈值：根据轮作历史自动调整感染小时阈值

2. 2.

   经济阈值导向：以20%主茎发病率（DI）作为干预临界值

3. 3.

   气候适应性：采用日均温（T_mean）和临界光周期（CPP=18h）等广谱参数

   未来可通过整合孢子捕捉（spore trapping）和花瓣检测（petal testing）进一步提升特异性，为气候变化背景下的病害防控提供可持续解决方案。