基于3S技術(shù)的云南省松材線蟲病風險評估研究.pdf

1、松材線蟲（Bursaphelenchus xylophilus）是我國重要對外植物檢疫線蟲，可導(dǎo)致松屬植物的一種毀滅性病害――松材線蟲?。╬ine wood nematode disease），在國內(nèi)外均被列為重要的植物檢疫對象。具有發(fā)病速度快，傳播速度快，發(fā)病癥狀表現(xiàn)類型多，早期診斷難的特點，因此被稱為“松樹癌癥”，其新發(fā)疫點區(qū)域分布相對集中，后期呈現(xiàn)大跨度、長距離、跳越式的擴散，外圍新疫點相繼增多的流行特點。2004年，松材線蟲病開

2、始在云南省德宏州瑞麗市畹町經(jīng)濟開發(fā)區(qū)發(fā)生，為云南省松材線蟲病的防治敲響警鐘。目前，云南共有針葉樹種6科20個屬，63種左右（包括變種）。其中大面積分布的松屬（Pinus）樹種有云南松（P.yunnanensis）、思茅松（P. kesiya Royle ex Gordon var. langbianensis）、高山松（P. densata）等，均為松材線蟲寄主。開展松材線蟲病的風險評估研究，消除或減少松材線蟲病的危害，是保護云南生態(tài)環(huán)

3、境、保障生態(tài)安全、保障林業(yè)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的重要任務(wù)。
　　傳統(tǒng)的有害生物危險性評估（PRA）指標體系是在一種定性描述的基礎(chǔ)上建立定量打分化指標體系，該指標體系適合于大尺度區(qū)域上的風險評估。本文提出一套適合于GIS系統(tǒng)進行連續(xù)化、精細化空間分析與運算的松材線蟲病風險評估指標體系，該指標體系從影響松材線蟲病風險的寄主、病原、媒介昆蟲、環(huán)境、人為干擾等因子入手，能表達空間差異性、分布格局、多因子累積或交叉作用與影響，從小尺度區(qū)域上更精細地

4、評價有害生物的危險性。指標體系共設(shè)一級層次指標5個，二級層次指標10個，三級層次指標27個，四級指標體系69個。
　　原有松材線蟲風險評估，使用的主要數(shù)據(jù)是以各種臺站的觀測數(shù)據(jù)為行政區(qū)劃單元內(nèi)的代表數(shù)據(jù)，其實質(zhì)是將地理區(qū)域看成是勻質(zhì)的最小尺度空間單元，依此評估出這些單元的風險等級，該方法只能適用于大尺度區(qū)域的概略性評估，不能精細表達小尺度區(qū)域內(nèi)的各種林分在不同小氣候生態(tài)條件下、不同人為影響下的風險差異性。本文提出以100m空間柵格

5、單元作為表達生物因子、交通因子及人為活動因子的最小載體，建立空間模型，利用GIS的空間分析、運算手段，從100 m的空間尺度開始，進行精細化的風險評估方法。在100m空間尺度下，通過調(diào)查、采集、建模、模擬等手段，建立了林分結(jié)構(gòu)、氣象分布、環(huán)境因子分布、人為活動因子分布的地圖層。
　　當前的基礎(chǔ)生物學(xué)、生態(tài)學(xué)研究較好地闡述松材線蟲病發(fā)生、蔓延的主要影響因子，但各種因子對傳播、流行的作用或貢獻的定量描述成果較少。本文提出以專家打分，或

6、以生物學(xué)、生態(tài)學(xué)規(guī)律的半定量描述為基礎(chǔ)，建立連續(xù)化的多元回歸模型，并利用回歸模型建立空間因子影響的計算機模擬方法。實現(xiàn)基于氣象因子的松材線蟲病及媒介昆蟲的精細化適應(yīng)性評，人為活動因子、交通因子影響的精細化評估，并實現(xiàn)這些因子連續(xù)化空間影響的計算機模擬。
　　影響松材線蟲病發(fā)生、發(fā)展、蔓延與流行的因子很多，它們具有極其復(fù)雜的空間分布結(jié)構(gòu)，這些因子借助空間媒介交叉作用、疊加作用，構(gòu)成了極其復(fù)雜的空間格局和模式。為體現(xiàn)小尺度區(qū)域上因子分

7、布的不均勻性、不同距離空間對象的影響或作用的不一致性，本文提出一種基于空間位置與空間距離的累計作用影響模型，實現(xiàn)以上因子的空間格局累積影響的計算機模擬，較好地表達疫區(qū)、居民區(qū)、交通、大型企業(yè)、大中型在建工程等對位于不同空間格局上的寄主交叉與累積風險影響的基本規(guī)律。
　　長期積累的氣象數(shù)據(jù)是描述云南省氣象格局與規(guī)律的基礎(chǔ)，對于風險評估模型的研究必不可少，風險評估模型投入實際應(yīng)用后，則需要輸入實時、動態(tài)的氣象數(shù)據(jù)以及其它因子的采集數(shù)據(jù)

8、，大面積基于地面采樣的經(jīng)典數(shù)據(jù)采集方法難以支撐應(yīng)用。MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)能以天為單位獲取地表的物理信息，利用這些信息可快速提取和反演出地面連續(xù)分布、連續(xù)變化的氣象數(shù)據(jù)、地表森林健康變化數(shù)據(jù)，本文開展溫度指標、濕度指標、森林葉面積覆蓋指數(shù)變化、林分郁閉度的反演。為解決實際應(yīng)用中的連續(xù)氣象因子、森林健康狀況因子采集提供一種全新的思想和手段。
　　在實現(xiàn)各個層次因子影響或作用的計算機模擬后，依據(jù)專家打分，建立基于各級指標多因子影響層次

9、分析模型，并以100 m的空間柵格表達這些因子，在GIS系統(tǒng)支持下，實現(xiàn)各個因子的風險概率分布地圖的疊加計算，并進行可視化表達處理，最后得到連續(xù)化、精細化的云南省松材線蟲病風險評估圖。結(jié)果表明：云南省38.7％國土面積處于松材線蟲病發(fā)生的較高風險區(qū)，34.51%針葉林分布區(qū)處于較高風險區(qū)。每個縣級單位內(nèi)，位于不同生態(tài)格局上的松林都有不同的風險值，這與松林離疫區(qū)、交通要道和居民區(qū)的距離有關(guān)，也與山地微氣候等有關(guān)。利用云南省有兩個疫點發(fā)生的