粮食安全是国家安全的重要组成部分，是关系国民经济发展和社会稳定的重大战略问题。我国多次强调要牢牢把住粮食安全的主动权，明确指出农业科技创新的重要意义。随着全球气候变化和农业产业结构的调整，病害发生率日益频繁，严重威胁着农作物的健康生长，成为影响粮食产量与质量的重要元素之一。

创新科技打响病害歼灭战，守护粮食安全助力农业高质量发展。由中国农业大学马占鸿教授带领的植病流行与智慧植保实验室团队，多年来围绕我国重大农作物流行性病害——小麦条锈病和玉米南方锈病开展了深入系统的研究，用科学的智慧和不懈的努力，破解病害难题，为保障国家粮食安全做出了突出贡献。

小麦条锈病：需从源头到末端全面防控

小麦条锈病是一种常见的小麦病害，在我国多个小麦种植区如黄淮、华北、西北和西南等地区都有发生，对小麦生产造成严重影响。该病由真菌引起，主要通过气流传播，属于季节性流行性病害，通常在春季和初夏时节高发。这个时期气温和湿度条件适宜，有利于病菌的繁殖和扩散。由于我国气候条件复杂多样，不同地区的气候特点对小麦条锈病的发生流行有一定影响。例如，降雨、温度和湿度等气象因素都会影响病菌的繁殖和扩散。不同品种的小麦对条锈病的抗性有所差异，一些抗病性较差的品种在适宜条件下更容易受到条锈病的侵袭。面对如此严峻的形势，马占鸿教授团队进行了全面而深入的研究。开展了发生流行区划、早期分子诊断、遥感监测、预测预警及综合防控等重要科学问题的探究，明确了我国小麦条锈病核心菌源区、冬繁区和春季流行区的分布范围，建立了分子早期检测技术，构建了遥感监测模型，并联合国内同行提出了分区治理策略。

马占鸿教授

传统的病害检测方法往往存在检测周期长、准确性有限等问题，难以满足早期防控的需求。团队利用分子生物学技术，成功开发出快速、精准的分子早期检测技术。这可以在病害发生的早期及时被发现，极大地提高了防治的时效性。遥感监测技术在团队的研究中也发挥了重要作用，构建的遥感监测模型，借助卫星遥感数据，实现了对大面积小麦种植区域条锈病的实时动态监测。以前依靠人力来进行田间巡查，既效率低，又很难实现农田的全面覆盖，而通过遥感监测，相关人员只需要坐在办公室里，就可以实时掌握小麦条锈病的发生态势，从而保证了及时有效的防控。基于对病害发生规律的深入理解，结合气象数据和种植信息等多类数据，团队构建了科学有效的预测预警模型，并提出分区治理策略，根据不同区域的特点制定针对性的防控方案，从而实现了防控资源的优化配置，大幅度提升了防治效果。这些研究成果的推广应用，为我国小麦生产的可持续发展提供了有力保障。

玉米南方锈病：揭示规律创新突破

玉米南方锈病是世界玉米生产上的毁灭性病害，近年来该病在我国从次要病害上升为主要病害，并已波及到22个省份，呈大暴发流行态势，由于病菌随气流高空远距离传播，给防治带来很大的困难。为了制订科学合理的防病减灾措施，研究明确菌源传播路径和流行规律已成解决的关键科学问题。马占鸿教授团队迎难而上，在玉米南方锈病的研究中不断创新，取得了丰硕的成果。其研制了玉米南方锈菌扩繁方法，为病害研究提供了充足的菌源；设计了SSR标记，用于区分不同的锈菌。

科研作业现场

在病害传播规律的研究上，团队提出并验证了玉米南方锈病在我国存在由冬繁区向流行区的传播规律，这一发现为制定跨区域防控策略提供了科学依据。建立了南方锈菌的分子检测体系，可以快速准确地检测病害的发生情况。在防治方法上，根据病菌孢子原生质对酸处理的应答反应不同，创造性地研发了一种使用95%盐酸或75%硫酸快速区分普通锈病和南方锈病的方法，这为农民们提供了有效的病害诊断手段。发现并鉴定命名了我国第一个玉米南方锈菌的生理小种玉南1号，为抗病育种工作提供了宝贵的资源。明确了不同玉米品种对锈菌的抗性以及锈菌在不同玉米品种上的相对寄生适合度，筛选出了部分适合不同生态区种植的玉米抗南方锈病的品种，为抗病育种和优化种植结构奠定了基础。

成果落地：助力粮食安全服务三农

小麦条锈病和玉米南方锈病均属于我国一类病虫害。马占鸿教授团队多年来以这两种病害为研究对象，按照微宏对应研究思路，结合分子生物学、分子流行学、群体遗传学和信息技术、地统计学及遥感技术等研究理论和方法深入系统研究，取得了原创性成果。一系列的研究成果在学术界得到了广泛认可，在农业生产中也发挥了重要作用，通过广泛的推广应用，我国小麦和玉米的产量大幅度提升，农民的收入也有所增加，从而为我国农业的健康发展提供了强大支撑。

针对小麦条锈病、玉米南方锈病这类气传流行性病害，团队发明了智能孢子捕捉器，用于监测空气中锈菌的夏孢子数量。传统的方法是先要在田间手动放置孢子捕捉设备，再定期收集样本进行检测，这样不仅工作强度大，而且数据的时效性和准确性也难以保证。而智能孢子捕捉器可以自动收集、分析孢子数据，并通过无线传输技术将数据实时发送到终端设备上，及时掌握病菌的动态。团队还建立了基于孢子数量和气象因素的病害预测模型，为病害的早期监测预测预警提供了理论依据。这些研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划项目等资助，相关研究成果先后在《植物病理学报》、《植物保护学报》、《Phytopathology》、《Plant Disease》、《Computers and Electronics in Agriculture》等国内外行业顶级期刊上发表，赢得了业内的高度肯定，为我国小麦和玉米的安全生产提供了重要保障。

在国家政策的指引下，马占鸿及其团队期待更多的科研工作者扎根到农业生产一线，大力发扬科学的精神，勇攀科技高峰，不断探索病害防治的新方法和新技术，为保障国家粮食安全、助力农业高质量发展做出更加卓越的贡献。（文/付丽）