[发明专利]一种基于生态位因子模型的松材线虫侵入风险预测方法

说明书

本发明属于松材线虫侵入风险预测技术领域，公开了一种基于生态位因子模型的松材线虫侵入风险预测方法，获取已发生的松材线虫病疫区的分布点数据和环境数据；对气候数据进行克里金插值处理，计算地形数据中的坡度和坡向，并得到植被类型和人类活动干扰数据；将分布点数据和各种环境数据导入到生态位因子模型中，计算松材线虫病风险预警；基于计算得到的特征矩阵和风险图，对松材线虫病侵入风险进行评价。本发明根据影响松材线虫传播的主要环境影响因子，因地制宜，为松材线虫病虫害的预警、监测和防治工作奠定了基础，也为森林生物多样性保护和生态环境保护的措施提供了科学依据，为森林病虫害的早期预警和防治工作提供依据和借鉴。

技术领域

本发明属于松材线虫侵入风险预测技术领域，尤其涉及一种基于生态位因子模型的松材线虫侵入风险预测方法。

背景技术

目前，松材线虫(Bursaphelenchus xylophilus)，是一种原产地在美国的危害性极高的外来有害生物。也是我国林业检疫性有害生物。它主要通过松墨天牛(Monochamusalternatus)等媒介昆虫在松树体内传播，引发一种破坏性极强的松树病害——松材线虫病，这种病害可对36种松属树种和8种非松属树种造成危害。自首次发现被松材线虫感染的黑松以来，松材线虫病已经累计给中国造成直接和间接损失上千亿元。松材线虫病传播蔓延速度快，松树一旦染病，极易造成大片松林感染并死亡。松材线虫病已经蔓延至部分地区，造成了林业经济和生态上的重大损失，给自然景观造成了严重的破坏，严重威胁着我国林业的经济发展和生态安全。

目前现有技术采取的防控技术主要是围绕3个关键环节，即病害检疫和疫情监测、疫木处理、媒介昆虫防治。病害检疫和疫情监测是松材线虫防控工作的基础，松材线虫病感染初期很难被察觉，现阶段监测松材线虫病的主流方法是人工对松树进行抽样调查，分析松树是否染病，这些监测手段效率低、耗时长、准确性也差，且往往具有滞后性，发现松材线虫的时候往往已经造成了大量松树的感染和死亡，不能及时有效地放映松林病虫害的问题。

当前，对森林病虫害进行早期预警，是控制森林病虫害大范围蔓延、维护森林健康与持续发展的重要内容之一；在松材线虫还未入侵的时候，预测松材线虫侵入的风险，是制定松材线虫病防治和管理工作的前提。

综上所述，现有技术存在的问题是：现阶段监测松材线虫病的主流方法是人工对松树进行抽样调查，分析松树是否染病，这些监测手段效率低、耗时长、准确性也差，且往往具有滞后性，发现松材线虫的时候往往已经造成了大量松树的感染和死亡，不能及时有效地放映松林病虫害的问题。

解决上述技术问题的难度：现阶段松材线虫病疫情的检疫和监测技术具有滞后性，且效率较低、成本较高，不能及时反映病虫害的状况，容易造成松材线虫的大面积感染。

解决上述技术问题的意义：对松材线虫病的早期预警，预测松材线虫侵入的风险，是制定松材线虫病防治和管理工作的前提。根据预测结果，在高风险区加大监测和防治的力度，合理分配各个区域的人力、物力资源，从而提高工作效率，降低病虫害处理的成本。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于生态位因子模型的松材线虫侵入风险预测方法。

本发明是这样实现的，一种基于生态位因子模型的松材线虫侵入风险预测方法，所述基于生态位因子模型的松材线虫侵入风险预测方法包括以下步骤：

步骤一，松材线虫病数据采集：获取已发生的松材线虫病疫区的分布点数据和环境数据；所述环境数据包括气候数据、基础地形数据、植被数据、人类活动数据。

步骤二，数据预处理：对气候数据进行克里金插值处理；利用ArcGIS的空间分析模块计算地形数据中的坡度和坡向；通过遥感技术得到植被类型和人类活动干扰数据。

步骤三，松材线虫病风险预警计算：将分布点数据和各种环境数据导入到生态位因子模型中进行计算，并对结果进行检验；根据检验生成的P/E曲线对风险等级图的风险等级进行分类。