全 文 ：森林保护 Ｆｏｒｅｓｔ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ
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通
讯
新疆伊犁果子沟云杉雪枯病预测研究＊
陈 巧１，陈永富１，张东升２
（１．中国林业科学研究院资源信息研究所，北京 １０００９１；２．新疆林业科学院，乌鲁木齐 ８３００６３）
摘要：以新疆天山西部国有林管理局霍城林场果子沟林区的云杉为对象，利用２００８－２０１３年的气象记录数据、雪枯病发
生调查数据、森林资源规划设计调查（二类调查）数据和双重筛选逐步回归法、ＦＩＳＨＥＲ判别分析法，建立了云杉雪枯病
发生期及发生区预测模型，发生期判别模型的相关系数分别为０．９９９ ９，检验样本正判率均达到１００％。发生区判别模
型的相关系数为：０．８１７ ４，检验样本中发病小班正判率７５．００％。
关键词：云杉；雪枯病；ＦＩＳＨＥＲ；判别分析；预测模型
中图分类号：Ｓ７９１．８；Ｓ７６３．２ 文献标识号：Ａ 文章编号：１６７１－４９３８（２０１５）０２－００２９－０４
ＤＯＩ：１０．１３４５６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｌｙｋｔ．２０１５．０２．０１０
＊中央财政农业推广项目（项目编号：２０１２ｔｇｘｊ１１）
作者简介：陈巧（１９７７－），助理研究员，博士，主要从事森林资源
监测与管理信息系统研究。
通讯作者简介：陈永富（１９６３－），研究员，博士，博士研究生导师，
从事森林资源监测与信息管理研究。
森林病害是由病原生物或不良的气象、土壤等非
生物因素引起林木在生理、组织和形态上发生的病理
变化，导致生长不良，产量、质量下降，甚至引起林木
枯死和生态条件的恶化。它是最主要的森林灾害之
一，每年给国家造成巨大的经济损失和生态破坏［１］。
云杉（Ｐｉｃｅａ ａｓｐｅｒａｔａ Ｍａｓｔ．）属松科云杉属植物，有
３６个种，广泛分部于北美、欧洲、中亚地区及我国的四
川、云南、新疆、甘肃、陕西等区域，既是重要的森林建
群树种，也是重要的用材、生态环境保护和园林绿化
树种。云杉雪枯病（Ｌｏｐｈｏｐｈａｃｉｄｉｕｍ ｈｙｐｅｒｂｏｒｅｕｍ
Ｌａｇｅｒｂ．），病原菌为子囊菌亚门，星裂盘菌科的北方
盘菌［２］，是危害云杉的主要病害之一，国外分布在北
美、北欧及中亚地区，为害欧洲云杉（Ｐｉｃｅａ ａｂｉｅｓ）、白
云杉（Ｐｉｃｅａ ｇｌａｕｃａ）、黑云杉（Ｐｉｃｅａ ｍａｒｉａｎａ）等［３－６］。
在我国分布于天山、阿尔泰山、准噶尔西部山地和昆
仑山，为害西伯利亚云杉（Ｐｉｃｅａ ｏｂｏｖａｔａ）、青海云杉
（Ｐｉｃｅａ ｃｒａｓｓｉｆｏｌｉａ）和四川云杉（Ｐｉｃｅａ ｓｃｈｒｅｎｋｉａｎａ）
等［７］。早期在天然林中零星发生，随着云杉人工林的
不断增加，此病在人工林中，特别是人工中幼林中普
遍发生，人工更新幼林平均发病率１０％～４３％，严重
时高达８８％，在新疆尼勒克、巩留、新源等林区苗圃的
云杉幼苗发病率最高可达１００％［８］。有关云杉雪枯病
发生、发展规律及防治措施方面的研究已有报道，主
要集中在对云杉雪枯病调查资料的简单分析和推断，
没有建立定量的预测模型［９－１２］。本文以新疆天山西部
国有林管理局霍城林场果子沟林区的云杉为对象，构
建云杉雪枯病预测模型，为云杉雪枯病防治提供科技
支撑。
１ 研究区概况
１．１ 自然地理环境
新疆天山西部国有林管理局霍城林场果子沟林
区位于东经：８０°５７′３５″—８１°１５′３８″，北纬：４４°１８′３７″—
４４°３０′５７″。果子沟也叫“塔勒奇达板”，是一条北上赛
里木湖，南下伊犁河谷的著名峡谷孔道，全长２８ｋｍ，
由北天山的两条支脉别珍套山和科古尔琴山构成。
海拔高度在１ １６０～４ ２８４ｍ之间，在海拔２ ０００ｍ以
上的区域有２０％为裸露岩石和永久性积雪，其余为高
山草甸土覆盖。土壤有高山草甸土、亚高山草甸土、
灰褐色森林土、山地栗钙土、山地黑钙土。日照充足，
全年平均日照在２ ５５０～３ ０００ｈ，年日照率在６０％～
６６％，日平均实际日照８～１２ｈ，太阳辐射能光热资源
丰富，全年总辐射能为１３７～１４０ｋｃａｌ／ｃｍ２，大多集中
在４—９月，其中最大的在７月，接近１９ｋｃａｌ／ｃｍ２。历
年平均气温９．２℃，年平均最高气温２３．４℃，年平均
最低气温零下９．６℃，极端最高气温４０．２℃，极端最
低气温零下３６℃，最热为７月，最冷为１月，年平均气
温大于或等于１０℃的积温为３ ４００～３ ５００℃。林区
年平均降水量在１４０～４６０ｍｍ 之间，年变化率为
２５％～２６％，３—７月占全年降水量的５０．５％，７月下
旬到９月降水较少，历年降雪较稳定，稳定积雪日数
平均为８５ｄ，最长１２６ｄ，全年降雪量１１～８６ｍｍ，积
雪厚度２５～５０ｃｍ。
１．２ 动植物资源
由于受果子沟自然地理条件的影响，形成了丰富
的动植物资源，植物包括云杉、野山楂、山杏、野苹果、
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山柳、忍冬、欧洲山杨、疣皮桦、桧柏、蒲公英、金莲花、
党参、贝母等。动物有雪豹、马鹿、盘羊、棕熊、野猪、
旱獭、黄羊、狐狸、狼、野兔及２０多种珍贵兽类。
研究区总面积５３ ６４４．０９ｈｍ２，其中林业用地面
积１４ ２４０．０５ｈｍ２，有林地 ７ ０６３．６５ｈｍ２，疏 林 地
２ ６２７．２５ｈｍ２，灌 木 林 地 １ ４１５．３２ ｈｍ２，苗 圃 地
２．３６ｈｍ２，宜林荒山荒地３ １３１．４７ｈｍ２，活立木蓄积
１０９万ｍ３，优势树种有云杉、山杏、山楂、野苹果、杨
树、柏树等，云杉林分布最为广泛，面积为６ ２３２．９３
ｈｍ２，占有林地面积的８９．５％，蓄积１０１．５６５万ｍ３，占
活立木蓄积的９３．１％。其次是山楂、山杏、野苹果混
交林，第三是杨树林，还有柏树林（以灌木林为主）等。
云杉集中分布在海拔１ ４００～２ ７００ｍ的该区域范围。
２ 材料和方法
２．１ 材料
研究材料包括新疆天山西部国有林管局霍城林
场果子沟管护所、沙尔布拉克管护所２００８年的森林
资源规划设计调查（二类调查）小班５６８个，数据记录
包括林班号、小班号、年龄、胸径、树高、单位蓄积、郁
表１ 各月气象因子及发病状况
时间
（年／月）
月平均
气温／℃
月最高
气温／℃
月最低
气温／℃
月平均
相对
湿度／％
月降水
量／ｍｍ
月平均
风速
（ｍ／ｓ）
病状
２００８／０１ －１３．２ １．８ －２６．８ ７５ ６．１ ０．９ ０
２００８／０２ －５．５ １０．５ －２２．１ ７０ １７．５ １．１ ０
２００８／０３ ９．４ ２４．６ －１．５ ５５ １４ １．５ ０
２００８／０４ １３．９ ３０．５ －３．５ ４２ １７．１ １．６ ０
２００８／０５ ２１．７ ３６．５ ３．３ ４３ ８．１ １．４ ０
２００８／０６ ２５．２ ３６．２ １１．５ ３８ ４．１ １．４ ０
２００８／０７ ２５．１ ３９．６ １４．７ ４６ １３．２ １．３ ０
２００８／０８ ２３．９ ３９．４ ８．４ ４２ ３．１ １．１ ０
２００８／０９ １８．３ ３８．１ １．５ ４６ ５０ １ ０
２００８／１０ １１ ２７．２ －１．８ ６５ １６．５ ０．９ ０
２００８／１１ ３．１ １５．９ －７．６ ７４ １１ １ ０
２００８／１２ －２．８ ９．３ －１５．８ ７６ ９．５ １ ０
２００９／０１ －５．７ １ －１０．５ ７６ ８．８ ０．９ ０
２００９／０２ －０．２ ４．５ －３．８ ７４ １６．９ １．１ ０
２００９／０３－
２０１３／１１
… … … … … … …
２０１３／１２ －３．３ １４．５ －１９．４ ６５ １３．４ １ ０
注：病状代码：未发病—０、发病—１。
闭度、起源、海拔、坡度、坡向、坡位、土壤类型、土壤厚
度、土壤质地、湿度、地位级等，林相图数据，２００８—
２０１３年各月的平均温度、最高温度、最低温度、降雨
量、平均相对湿度、平均风速等６项气象因子数据和
２０１１年云杉雪枯病调查数据。表１为部分年月气象
因子数据，表２为部分小班数据。
表２ 云杉小班因子
序号 小班数 １ ２ ３ ４ ５－５６７ ５６８
１ 管护所
沙尔布
拉克
果子沟 果子沟 果子沟 … 果子沟
２ 林班 １１３ １０ ２０ ２０ … ９５
３ 小班 ５ １３－１ １１ １２ … １２
４ 起源 ２ ２ １ １ … ２
５ 年龄 １５０ １１０ ３ ３ … １７０
６ 树高／ｍ ２２ １９ ０．５ ０．５ … １８
７ 胸径／ｃｍ ３２ ２６ ０ ０ … ３４
８ 郁闭度 ０．３ ０．４ ０．３ ０．３ … ０．１
９
单位蓄积
（ｍ３／ｈｍ２）
９０ １５０ ０ ０ … ３０
１０ 地位级 ５ ５ ４ ４ … ６
１１ 土壤类型 ３ ３ ５ ５ … ２
１２ 土壤厚度 １ ２ ２ ２ … １
１３ 土壤质地 １ ２ ２ ２ … １
１４ 土壤湿度 ２ ２ １ １ … ２
１５ 坡位 ２ ３ ２ ２ … １
１６ 坡向 １ ４ ４ ４ … １
１７ 坡度／° ３６ ３４ ３６ ３６ … ３８
１８ 海拔／ｍ １ ９３０ １ ９００ ２ ００５ ２ ０２５ … ２ ３７０
１９ 病状 １ １ １ １ … ０
注：定性因子分类代码为：起源（人工—１、天然—２），土壤类型（山
地野果林土—１、山地生草灰土—２、山地普通灰褐土—３、山地栗钙土—
４、山地黑钙土—５），土壤厚度（薄土—１、中土—２、厚—３），土壤质地（轻
壤—１、沙壤—２、中壤—３），土壤湿度（潮—１、干—２），坡位（上部—１、中
部—２、下部—３），坡向（北—１、东北—２、南与东南—３、西与西北—４、西
南—５），病状（发病—１、未发病—０）。
２．２ 方法
２．２．１ 主导因子筛选 在建模数据收集时，由于不
能确定哪些因子重要，哪些因子不重要，常常采用收
集尽可能多的因子，通过主因子筛选方法，选出参与
模型建立的主导因子。双重筛选逐步回归法是常用
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的因子筛选方法，其基本原理是根据指定的入选Ｆ值
（一般可取Ｆ０．０５（１，ｎ－（ｑ／２））或Ｆ０．１（１，ｎ－（ｑ／２）），ｑ
为自变量个数，通过对自变量的偏回归平方和是否超
过入选Ｆ值，如果超过，表示该自变量对因变量的影
响显著，入选回归方程，反之被剔除，最后计算各入选
自变量与因变量的偏相关系数。
２．２．２ 病害发生预测模型构建 云杉雪枯病在什么
时间发生或不发生，在何处发生或不发生的问题正是
一个判别分析问题，本文选自ＦＩＳＨＥＲ判别方法构建
预测模型，其基本原理是依据方差分析的思想，对判
别变量进行线性变换，然后用距离判别，第ｋ样本的
判别坐标＝ｓｕｍ（第ｋ样本判别系数×（该点变量－变
量平均值）），具体判别模型如下：
ｙｋ＝∑
ｍ１
ｉ＝１
ａｉ＊Δｘｉ＋∑
ｍ２
ｊ＝１
∑
ｍ３
ｒ＝１
σ（ｊ，ｒ）＊Δｘｊｒ （１）
ｋ为样本数；
ｙｋ 为第ｋ个样本的判别结果；
ｍ１ 为定量观测因子数；
ｍ２ 为定性观测因子数；
ｍ３ 为定性观测因子的类别数；
аｉ为第ｉ个定量因子判别系数；
б（ｊ，ｒ）为第ｊ个定性因子第ｒ类别的判别系数；
△ｘｉ为第ｉ个定量观测值与该观测变量平均值之差；
△ｘｊｒ为第ｊ个定性观测因子第ｒ类别观测值与该类别平均
值之差。
３ 结果分析
３．１ 云杉雪枯病发生期预测模型构建
３．１．１ 云杉雪枯病发生期预测模型构建因子分析
根据２００８—２０１３年各月６个气象因子数据和发病情
况调查数据，利用中国林业科学研究院资源信息研
究所开发的林业统计软件（ＦＯＲＳＴＡＲ）中的双重筛
选逐步回归计算程序进行计算，结算结果表明：没有
一个因子的Ｆ值能超过Ｆ０．１；从偏相关系数看，各因
子均有一定影响。因此，将全部因子用于判别模型
建立。
３．１．２ 云杉雪枯病发生期预测模型拟合 利用
２００８—２０１３年各月的温度、湿度等气象数据与２０１１
年云杉雪枯病调查数据和中国林业科学研究院资源
信息研究所开发的林业统计软件（ＦＯＲＳＴＡＲ）中的
ＦＩＳＨＥＲ判别分析程序，拟合云杉雪枯病发生期预测
模型参数如表３。
从表３可知，云杉雪枯病发生期的预测模型拟合
精度较高，相关系数为０．９９９ ９，发生正判率和不发生
正判率都达到１００％。
表３ 云杉雪枯病发生期预测模型参数
判别
因子
判别
系数
发生期
平均值
不发生期
平均值
发生正
判率／％
不发生正
判率／％
相关
系数
平均温度 －０．１８３ ２６６ １２５．５０ １２１．５６ １００ １００ ０．９９９ ９
最高温度 ０．０５５ ８８２ ３０７．３０ ２６４．５０
最低温度 ０．０７２ ５４１ －２５．５０ －６．７４
相对湿度 －０．７１９ ０６３ ６２．７５ ５７．９３
降雨量 ０．０１１ ２６０ ４１６．１０ ２２５．９０
风速 ８．２３８ １１９ １．０９ １．１０
３．２ 云杉雪枯病发生区预测模型构建
３．２．１ 云杉雪枯病发生区预测模型构建因子分析
从５６８个小班中，随机抽取４６８个小班用于建模因子
影响分析，利用ＦＯＲＳＴＡＲ中双重逐步回归程序计算
各因子的Ｆ值，其中林分郁闭度、坡度、土壤类型、土
壤质地４个因子的Ｆ＞Ｆ０．１（１，４６６），最终确定这４个
因子参与建模。
３．２．２ 云杉雪枯病发生区预测模型拟合 利用上述
４６８个小班的郁闭度、坡度、土壤类型、土壤质地４个
因子的调查数据和ＦＯＲＳＴＡＲ中的ＦＩＳＨＥＲ判别分
析程序计算云杉雪枯病发生区预测模型的拟合参数，
结果见表４。
表４ 云杉雪枯病发生区预测模型参数
判别
因子
因子
等级
判别
系数
发生地正
平均值
不发生地
平均值
总平
均值
发生
正判
率／％
不发生
正判
率／％
相关
系数
郁闭度 －０．００６ ５７９ ０．３５ ０．３４５ ８ ０．３４５ ９ ７５．００ ８６．７６ ０．８１７ ４
坡度 ０．００２ ５ ３８．２５ ３３．１０６ ３ ３３．１７０ ８
海拔 －０．０００ ０５２ １８６５ ２ ０４３．５０１ ５ ２ ０４１．２６３ ３
土壤
类型
１ ０ ０ ０ ０
２ －０．０２０ ２ ０．０ ０．１９３ ６ ０．１９１ ２
３ －０．０１１ １９２ ０．７５ ０．７１５ ８ ０．７１６ ３
４ ０ ０ ０ ０
５ ０．０６５ ３７ ０．２５ ０．０５０ ７ ０．０５３ ２
坡向
１ ０．０２７ ２ ０．１２５ ０．４３３ ３ ０．４２９ ４
２ ０．０２７ ５ ０．０ ０．１４６ ０ ０．１４４ ２
３ ０．０ ０．０ ０．０ ０．０
４ ０．０９６ ２６ ０．８７５ ０．２２３ ８ ０．２３１９
５ ０．０１１ ４５ ０．０ ０．１４７６ ０．１４５７
６ ０．０ ０．０ ０．０ ０．０
从表４可知，模型拟合的精度较高，相关系数在
０．８以上。发病小班的正判率超过７０％，不发病小班
的正判率超过８０％。
３．２．３ 云杉雪枯病发生区预测模型精度检验 为了
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进一步检验模型的精度及可行性，将４６８个云杉小班
中用于建模之外的１００个小班用于模型精度检验。
将模型参数和１００个小班的郁闭度、坡度、土壤类型、
土壤质地数据代入公式（１），计算结果见表５。
表５ 云杉雪枯病发生区判别模型检验结果
序号 林班号 小班号
坡度
／°
起源
土壤
类型
土壤
质地
２０１１年
病状
模型
判别结果
１ １１１ ６ ４２ ２ ２ １ １ √
２ １０ １３ ４０ ２ ２ ２ １ ×
３ ２０ １２ ３６ １ ４ ２ １ √
４ ２０ ９ ３２ ２ １ ２ ０ ×
５ １０ ６ ２４ ２ １ ２ ０ √
６ １０ ７ ２４ ２ １ ２ ０ √
７ １０ １４ ２７ ２ １ ２ ０ √
８ ９４ ４ ３２ ２ １ １ ０ ×
９ ７０ ３１ ３５ ２ １ ３ ０ √
… … … … … … … … …
１００ ９１ ３１ ３５ ２ １ ３ ０ √
注：计算结果为：发病小班４个，判别正确３个，正确率７５．００％；不
发病小班９６个，正确判别８６个，判别正确率８９．５８％。
４ 结论与讨论
４．１ 结论
从以上分析可得出以下结论：
（１）月平均温度、最高温度、最低温度、相对湿度、
降雨量和风速６个气象因子对云杉雪枯病的发生均
具有一定影响，但没有影响显著因子，说明云杉雪枯
病的发生是多因素共同作用的结果。在众多小班因
子中，郁闭度、坡度、土壤类型、土壤质地对云杉雪枯
病发生区域有显著影响，在这４个因子中，既有林分
因子，也有环境因子，说明云杉雪枯病发生受林分和
环境双重约束。
（２）云杉雪枯病发生期和发生区预测模型具有较
高的预测精度，模型稳定性也较高，其中云杉雪枯病
发生期预测模型的相关系数达到０．９９９ ９，发生期正
确判别率和不发生期正判率均达１００％；云杉雪枯病
发生区预测模型拟合相关系数超过０．８，模型检验正
判率也达到或超过７５％。
４．２ 讨论
新疆伊犁果子沟是云杉重要的分布区，由于其独
特的生长环境，本区域云杉的生长良好，虽然有病害，
但发生的频率不高，危害的程度较低，分布范围不大，
本次收集的气象数据时间跨度较短，在此期间，云杉
雪枯病仅发生过１次，为了保证云杉雪枯病预测模型
的可靠性，今后还需要调查更长时间的气象数据和云
杉雪枯病发生数据对模型进行验证和修改完善。
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