基于GIS空间技术和MaxEnt模型预测川西松材线虫病入侵风险
Prediction of invasion risk of pine wilt disease based on GIS spatial technology and MaxEnt model in western Sichuan Province of southwestern China作者机构:中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所国家林业和草原局森林生态环境重点实验室北京100091 四川米亚罗森林生态系统定位观测研究站四川理县623100 理县林业和草原局四川理县623100 阿坝州川西国有林保护局四川理县623100 北京松山国家级自然保护区管理处北京102115
出 版 物:《北京林业大学学报》 (Journal of Beijing Forestry University)
年 卷 期:2023年第45卷第9期
页 面:104-115页
核心收录:
学科分类:07[理学] 09[农学] 0904[农学-植物保护] 090402[农学-农业昆虫与害虫防治] 0713[理学-生态学]
基 金:国家自然科学基金项目(32201321) 中国林业科学研究院基本科研业务专项(CAFYBB2022QC002)
主 题:松材线虫 MaxEnt模型 ArcGIS 入侵风险 理县 川西林区
摘 要:【目的】松材线虫在我国主要以松墨天牛和云杉花墨天牛为传播媒介,感染林木后常导致森林毁灭性破坏。预测松材线虫病入侵风险不仅对森林保护与质量提升具有重要参考价值,还关乎我国生态安全与碳中和目标的实现。【方法】本文基于川西理县24个云杉花墨天牛和55个枯死松树(云杉花墨天牛羽化前载体)地理分布点以及20个生物与非生物因子数据,利用GIS分析工具和最大熵模型(MaxEnt)对该县云杉花墨天牛适生区和枯死松树潜在分布区进行预测,并通过MaxEnt软件内建的刀切法剖析影响云杉花墨天牛适生区与松树分布区的主要因子。考虑到松材线虫病发生至少需同时具备传播媒介(云杉花墨天牛)和载体(松树)二要素,将云杉花墨天牛适生区和枯死松树分布区数据进行加权求和,预测松材线虫病发生的潜在分布区,评估其入侵风险。【结果】研究发现MaxEnt模型对云杉花墨天牛适生区和枯死松树分布区的预测工作特征曲线的下面积值分别为0.993和0.969,表明模型的预测结果为优,可用于松材线虫病潜在入侵风险预测。松材线虫病潜在入侵风险评估发现距居民点1.5 km内、年均气温为7.8~10.1℃、最湿季降水量为345~358 mm时松材线虫病潜在发生风险最高。模型预估理县松材线虫病潜在发生高风险区面积为10616 hm^(2),沿道路呈带状分布于各乡镇,占县域针叶林总面积7.1%。【结论】基于GIS空间技术和MaxEnt模型有助于预测川西林区松材线虫病入侵风险。但是,随着经济建设与气候变化,川西松材线虫传播与发生存在较大不确定性,应加强居民点、公路沿线松材线虫及其传播媒介的监测,完善防控应急预案,保障川西林区生态安全。