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Application of the Maximum Entropy Model (MaxEnt) to Simulation and Forecast of Large Scale Outbreaks of Dendrolimus tabulaeformis (Lepidoptera: Lasiocampidae)

应用最大熵模型模拟预测大尺度范围油松毛虫灾害



全 文 :第 !" 卷 第 # 期
" $ % # 年 # 月
林 业 科 学
&’()*+(, &(-.,) &(*(’,)
./01!"!*/1#
2345!" $ % #
6/7"%$5%%8$89:5%$$%;8<==5"$%#$#$=
收稿日期" "$%< >$8 >?$# 修回日期" "$%! >$% >"8$
基金项目"科技支撑计划+适应气候变化的病虫害风险预警技术研发与应用, %"$%?d,’$@d$"$"& $
! 王鸿斌为通讯作者$
应用最大熵模型模拟预测大尺度
范围油松毛虫灾害!
宋雄刚%B王鸿斌%B张B真%B孔祥波%B苗振旺"B刘随存?B李永福<
%%5中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所B国家林业局森林保护学重点实验室B北京 %$$$@%#
"5山西省森林病虫害防治检疫站B太原 $?$$%"#B?5山西省林业科学研究院B太原 $?$$%"#
<5山西省大同市灵丘县森林病虫害防治检疫站B灵丘 $?<<$$&
摘B要!B(目的) 探讨利用最大熵模型 CEJ)4U!基于油松毛虫暴发的历史灾情数据和相应的气象数据!对未来大尺
度范围油松毛虫暴发区进行模拟和预测的可行性$ (方法) 以山西省 "$$"-"$%% 年的油松毛虫灾情数据和山西省
"$$"-"$%% 年的地面气象数据为基础!结合油松毛虫完成生活史不同发育阶段对不同气候因子的响应衍生出与油松
毛虫灾害发生潜在相关的物候因子 =$ 个!运用主成分分析和逐步回归法从中筛选出与油松毛虫灾害发生相关性最
高的前 = 个物候因子!即 S"@ %%$ 月份日均温 f! q的天数&’SS!! %>%的天数&’S#? %@ 月最大日均风速&’S#8
%练模拟!并应用刀切法分析确立气象因子 S验结果即曲线下面积%,c’&值为 $1="$!标准差为 $1$%@#最终利用该模型参数!对气候变化背景不同外排模式下未来
油松毛虫灾害趋势进行预测!"$!$ 年 " 种外排模式%M’D<1! 与 M’D#1$&下灾害发生趋势变化不同!其中 M’D<1! 模式
灾害发生将集中于北京’河北及河北与内蒙古交界处! M’D#1$ 模式在山西中南部灾害将会加强$ (结论) CEJ)4U模
型对未来气候变化条件下油松毛虫害虫暴发区的准确模拟与预测具有潜在应用价值$
关键词"B油松毛虫# CEJ)4U# 物候因子# 气候变化# 灾害
中图分类号!&8#?1?$!BBB文献标识码!,BBB文章编号!%$$% >8<==""$%##$# >$$## >%$
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$()$*&+,*-B930-631 $?$$%"# <"F01’V06 )$*&+,!&+,#$1,*$%.,3,0$1 $(.23140!*$801/&BF01’V06 $?<<$$&
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XYOj3O4U/3UTYOE[Z74 4/YUROY4 ’R74E5+ROCEJ)4UN/6O07Z/4O/XURON/ZUOXOQU7VOZ/XU\EYOLEQ[EHOZEVE70ET0OX/Y
N/6O074HZLOQ7OZ* 67ZUY7T3U7/4Z5+RONE74 /T:OQU7VO/XUROQ3YYO4UZU36W\EZU/UOZUE46 6OUOYN74OUROL/ZZ7T707UW/X3Z74H
CEJ)4UU/Z7N30EUOE46 LYO67QUX3U3YO0EYHO;ZQE0O/3UTYOE[Z/XU",3B6%3&($*?0+TEZO6 /4 Q/34UW;0OVO0R7ZU/Y7QE0/3UTYOE[
YOQ/Y6Z%"$$" >"$%% &! E46 6E70WNOUO/Y/0/H7QE06EUEXY/N%@ \OEUROYZUEU7/4Z74 &RE4J7LY/V74QO5(COUR/6) cZ74H
DY74Q7LE0’/NL/4O4U,4E0WZ7ZE46 &UOL;\7ZOMOHYOZZ7/4 NOUR/6Z\7UR EQU3E0LOZU/3UTYOE[ 6EUE! URO= N/ZUYO0OVE4UXEQU/YZ
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\OYOS"@ %6EWZ\7UR NOE4 UONLOYEU3YOf! q 74 SQU/TOY&! S\746 ZLOO6 74 CEYQR&! S!! %NOE4 N/4UR0W\746 ZLOO6 74 ,LY70! CEWE46 234O&! S!# %NOE4 N/4UR0W\746 ZLOO6 74 230W
B第 # 期 宋雄刚等" 应用最大熵模型模拟预测大尺度范围油松毛虫灾害
E46 ,3H3ZU&! S#" %6EWZ\7UR \746 ZLOO6 e%$ N.Z
>% 74 SQU/TOY&! S#? %NEJ7N3N6E70W\746 ZLOO6 74 &OLUONTOY&! S#8
% LYOQ7L7UEU7/4Z74 ,LY70! CEWE46 234O&5(MOZ30U) G7UR URO= ZQYOO4O6 LRO4/0/H7QE0XEQU/YZ! UROCEJ)4UN/6O0\EZ3ZO6
U/NE[OUROUYE7474HZ7N30EU7/4 \7UR UROEQU3E067ZEZUOY6EUE5+RO2EQ[[47XOUOZUZR/\O6 UREUSURYOOLY74Q7L0OQ07NEU7QXEQU/YZUREUTOZUZ7N30EUO6 R7ZU/Y7QE0/3UTYOE[Z3Z74HUROCEJ)4UN/6O0! E46 MS’ %YOQOV7OY
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67ZUY7T3U7/4 NELZX/Y"$!$ \OYOHO4OYEUO6 V7EUROCEJ)4UN/6O0346OYM’D%YOLYOZO4UEU7VOQ/4QO4UYEU7/4 LEUR\EW& <1!
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EYOE\70TOUROZ/3UR QO4UYE0YOH7/4 /X&RE4J7LY/V74QO346OYM’D#1$5(’/4Q03Z7/4) CEJ)4UN/6O07ZL/UO4U7E0W3ZOX30
X/YX/YOQEZU74HX3U3YOL74OQEUOYL70EY/3UTYOE[Z346OYQ07NEUOQRE4HO5
:$, ;)%-6"BU&1>*$%0?6+,3B6%3&($*?0+# CEJ)4U# T7/;Q07NEU7QVEY7ET0OZ# Q07NEUOQRE4HO# /3UTYOE[
BB松毛虫属%U&1>*$%0?6+& 世界上已知 ?$ 余种!
主要分布于欧亚大陆!是针叶树的主要食叶害虫!该
属害虫经常暴发成灾$ 如西伯利亚松毛虫 %U"
+0B0*0/6+&从 %@ 世纪到 "$ 世纪末毁坏俄罗斯林分
<$$ 万 RN"’西伯利亚西部契他州林分 8$$ 万 RN"
%S)DD9)DDS! "$$!&#落叶松毛虫%U"+6C&*31+&在
"$ 世纪中期危害库页岛林地达到 %! ?!# RN"!
%@=#-%@=@ 年俄罗斯和芬兰等地由落叶松毛虫造
成的死亡林分达 % =$$ RN"%DOQRO474E! %@@%&#类似
的情况在日本’韩国也有发生%CEOU/! %@@%# S)DD9
)DDS! "$$!&$ 而松毛虫作为我国主要林业害虫类
群!具有分布广’种类多等特点!有 "@ 种松毛虫!其
中 # 种经常暴发成灾 %陈昌洁!%@@$&!每年平均有
超过 "$$ 万 RN" 的松林遭到各种松毛虫的危害!损
失森林生物量超过 ?#$ 万 N?$ 松毛虫在造成经济
损失的同时也会导致原有森林生态系统的稳定性发
生改变甚至对其造成破坏!使林分受到次期性害虫
尤其是干部害虫攻击的风险性提高 %DOQRO474E!
%@@%# S)DD9)DDS! "$$!# 曾菊平等!"$%$&$ 研究
环境因素和松毛虫生物学之间的关系!对种群数量
和灾害发生作出有效的监测预报!是制定该类害虫
科学有效管理措施的依据$
经典数学统计模型经常用于揭示灾害发生与各
种环境生物因子之间关系$ 如应用回归模型分析英
国冬季温度和蚜虫迁飞期的关系 %kR/3 &,3%"!
%@@!&!建立西班牙多种蝴蝶出现高峰期和温度的
关系模型% &UO4XE4OZQ3 &,3%"! "$$?&!应用逐步回归
模型分析影响马尾松毛虫%U"C61/,3,6+&发生的主
要气象因子 %薛贤清等!%@=<#夏乃斌等!%@@$&#灰
色系统和人工神经网络法也得到应用 %陈绘画等!
"$$?#"$$<&$ 而将数学模型和气候情景模拟相结
合!可用来预测未来气候情景下的害虫发生情况$
AENEN3YE等%"$$"&用 %@建立了日本水稻二化螟 %#20%$+6CC*&++3%0+&’叶蝉
% <&C2$,&,04 /01/,0/&C+& 和 灰 飞 虱 % F3$>&%C234
+,*03,&%6+&与温度的回归模型!并结合气候情景数据
预测了 "$?%-"$!$ 年每年害虫的数量变化趋势#
iEYY74HU/4 等%"$$8&预测 "$!$ 年蚜虫的发生期会
随着温度的升高提前 = 天#结合有效积温模型也可
对未来气候情景下的种群暴发和分布区域作出趋势
预测%C/Y7N/U/&,3%"! %@@=# AENEN3YE&,3%"! "$$"#
dYWE4U&,3%"! "$$"# 陈瑜等! "$%$&$
结合多种数学关系和物候关系的物种潜在适生
区预测模型 CEJ)4U在物种潜在适生区预测上得到
广泛应用 %DOEYZ/4 &,3%"! "$$<#赵文娟等! "$$@#
DOUOYZ/4 &,3%"! "$$=&$ CEJ)4U是基于熵最大即误
差最小的原理开发的一种计算机通用学习方法!起
源于统计物理力学!通过最大熵法和贝叶斯原理运
用不完整的有限信息对未知态作出最优预测或估计
%2EW4OZ! %@!8&!在计算机科学和统计学领域!尤其
是自然语言处理和识别方面得到广泛应用%DR707LZ
&,3%"! "$$<#dOYHOY&,3%"! %@@#&$ DR707LZ等%"$$#&
基于生态位理论并考虑多种环境因子!利用最大熵
原理构建了物种地理潜在分布的生态位模型!在动
物%齐增相等!"$%%&’植物 %DOEYZ/4 &,3%"! "$$<#郭
水良等!"$%%&’病菌 %赵文娟等!"$$@&’入侵物种
%雷军成等! "$%$ & 和昆虫 %DOUOYZ/4 &,3%"! "$$=#
Y^/ZQRO0&,3%"! "$%?#李勤文等!"$%?&等方面得到应
用!而在林业害虫发生预测方面仅见对美国西部的
山松大小蠹%U&1>*$/,$16+C$1>&*$+3&&’西部松大小
蠹%U&1>*$/,$16+B*&80/$?0+&和松齿小蠹%;C+C010&在
未来气候情景下灾害暴发的模拟预测 %DE30&,3%"!
"$%%&$ CEJ)4U模型在物种预测上的优势"其一!可
以同时运用连续和离散数据并体现不同变量的组合
8#
林 业 科 学 !" 卷B
关系!连续的输出结果能满足不同区域建模的需要!
可满足有条件和无条件建模!当训练数据有限时其
内在的通用性会有明显优势#其二!能利用独立变量
和目前数据来界定环境范围并预测分布#其三!输出
结果为连续结果!能很好地适应不同区域建模!模型
有效性的检验函数可直观地表述模拟的准确度!即
接 受 者 操 作 特 征 曲 线 % YOQO7VOY /LOYEU74H
QREYEQUOY7ZU7QQ3YVO! MS’& 曲线和 2EQ[[47XO检验
%DR707LZ&,3%"! "$$<# "$$#&$
本研究以我国北方油松%!016+,3B6%3&($*?0+&林
内危害严重的油松毛虫%U",3B6%3&($*?0+&为例!基
于历史灾情和气象因子运用 CEJ)4U模型对油松毛
虫的灾害发生进行模拟预测$ 在分析判断 CEJ)4U
训练模型对松毛虫历史灾害模拟拟合效果的基础
上!结合不同气候变化背景进行未来变化分析!对油
松毛虫未来灾害发生情况作出趋势预测$ 本研究不
仅可探索预测预报松毛虫大尺度灾害发生的有效手
段!也可扩展物种潜在适生区预测模型 CEJ)4U在森
林保护学上的适用范围$
%B材料与方法
<=<>研究区概况
以山西省油松分布区为研究区域$ 山西省位于
太行山以西的黄土高原上!地理坐标为 ?<面积占 =$F以上$ 海拔 %=$ a? $#%1% N! 有山地’平
原’丘陵等多种复杂地貌$ 属温带大陆性季风气候!
年降水量 <$$ NN!多季节性河流!河水流量随时间的
变化较明显$ 复杂的地理环境孕育了丰富的植物资
源和植被类型!南部以落叶阔叶林和针阔混交林为
主#北部植被较少!主要以草原为主#中部以针叶林为
主阔叶林为辅$ 针叶林多以松纯林为主!易受病虫害
侵染 危 害! 油 松 毛 虫’ 天 牛 和 红 脂 大 小 蠹
%U&1>*$/,$16+83%&1+&为主要害虫%宋玉双等!"$$$&$
油松毛虫在山西油松林区均有分布!危害严重区主要
在太原’大同’阳泉’长治’晋城’晋中’忻州’临汾和五
台’太岳’中条和吕梁山林区等地$ %@8=-"$%< 年松
毛虫仅在山西太原就出现了 ? 次大发生高峰!%@8= 年
发生面积 < $$$ RN"!%@=@ 年 =! 8?? RN"! "$$% 年
= $$$ RN"%郎东升! "$$<# 国家林业局森林病虫害防
治总站等! "$%?&!在山西的暴发期距为 %$ 年左右!
对林业安全和生产造成严重损失$
<=?>松毛虫灾害数据
数据均来源于国家林业局森林病虫害防治总站
历年的监测调查统计!对其中 "$$"-"$%% 年松毛虫
全国发生不同灾害程度%轻’中’重&的县市级数据
进行筛选!取得 %$ 年间山西有重度发生记录的数
据!并以县级为最小数据单位定义灾害发生点!结合
K//H0OOEYUR 81%1"1"$<" 确定其几何中心的经纬度
坐标!%$ 年中油松毛虫重度发生点合计为 #@ 个$
将 #@ 个点分为 " 组!即训练数据层%,&和预测检验
数据层%d!’!I&%表 %&$
将 ,!d!’和 I< 个数据层以!5QZV格式文档
保存$ CEJ)4U运用的最小凸多边形%C’DZ&方法通
过从发生点分析得到的背景候选点来提高模型的准
确性%.E46OY\E0&,3%"! "$$@&$
表 <>R&OE"#模拟预测数据分组
F&2M<>K%).G6)*-&#& *)%#%&("("5 &"-#$6#2, R&OE"#J)-$/
名称
*ENO
标示符
CEY[Z
年份
AOEY
数据点
IEUEL/74UZ
训练数据层
+YE7474H6EUE0EWOYZ
, "$$"! "$$"$$#! "$$=! "$$@
"$%$
<8
预测检验数据层 d "$$? 8
h/YOQEZU6EUE0EWOYZU/UOZU ’ "$$8 8
I "$%% =
<=@>物候数据
%1?1%B物候因子衍生B油松毛虫的生长’发育’繁
殖’迁徙’种群数量的变化除受到种群自身暴发规律
影响外!还受环境因子的影响!其中的气候因子对生
物种群和暴发周期的影响更为显著%陈昌洁!%@@$#
韩瑞东等!"$$!#何善勇等!"$%"&$ 温度’湿度’降
水’风速和光照等气象因子通过对松毛虫生活史各
个阶段的影响来调节种群数量%陈昌洁!%@@$&$ 结
合油松毛虫在山西的生活史和已有的研究成果!共
衍生出和油松毛虫幼虫期’蛹期’成虫期’卵期’越冬
和上下树期相关的物候因子 =$ 个!包括温度’湿度’
降雨’风速和光照等%表 "&$
%1?1"B物候因子数据及其筛选B气象数据均来自国
家气象数据共享网% RUL"99Q6Q5QNE5H/V5Q49R/;NO5
6/&!包括 "$$"-"$%% 年山西 %@ 个气象站点的年’月
和日值地面气象数据资料$ 由于油松毛虫在山西全
境内均有分布!即在山西境内有油松分布的地方就有
松毛虫分布!故气象站点的分布可代表研究区的气候
特征及变化趋势%图 %&%王鸿斌等!"$$8&$ 从气象数
据中统计提取出 %$ 年间 =$ 个物候因子数据值$ 结
合油松毛虫重度发生情况!运用主成分分析和逐步回
归法筛选出与油松毛虫重度发生相关的前 = 个物候
因子!即 S"@!SSS#"!S#?!S#8则呈负相关$
=#
B第 # 期 宋雄刚等" 应用最大熵模型模拟预测大尺度范围油松毛虫灾害
表 ?>与山西油松毛虫生活相关的气象物候因子
F&2M?>F8$2()L’/(J&#(’4&%(&2/$6%$/&#$-#) /(*$’,’/$)*;3.&#*/&)0"12$(("38&"O(S%)4("’$
编号
-ETO0Z
物候变量
d7/;Q07NEU7QVEY7ET0OZ
编号
-ETO0Z
物候变量
d7/;Q07NEU7QVEY7ET0OZ
S%
上年 %% 月到 " 月均温
COE4 UONLOYEU3YOXY/N0EZU*/VONTOYU/hOTY3EYWUR7ZWOEY
S" ? 月均温 COE4 UONLOYEU3YO/XCEYQR
S? !!# 月均温 COE4 UONLOYEU3YO/XCEWE46 234O
S< 8 月均温 COE4 UONLOYEU3YO/X230W
S! = 月均温 COE4 UONLOYEU3YO/X,3H3ZU
S# @ 月均温 COE4 UONLOYEU3YO/X&OLUONTOY
S8 %$ 月均温 COE4 UONLOYEU3YO/XSQU/TOY
S=
上年 %% 月到 " 月日均温 f>8 q的天数 IEWZ/XNOE4 6E70W
UONLOYEU3YOf>8 qXY/N0EZU*/VONTOYU/hOTY3EYWUR7ZWOEY
S@
? 月日均温 e%$ q的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe%$ q/XCEYQR
S%$
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe"" q/X,LY70!CEWE46 234O
S%%
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe"= q/X,LY70!CEWE46 234O
S%"
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe?" q/X,LY70!CEWE46 234O
S%?
8 月日均温 e"" q的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe"" q/X230W
S%<
8 月日均温 e"= q的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe"= q/X230W
S%!
8 月日均温 e?" q的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe?" q/X230W
S%#
= 月日均温 e"" q的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe"" q/X,3H3ZU
S%8
= 月日均温 e"= q的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe"= q/X,3H3ZU
S%=
= 月日均温 e?" q的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe?" q/X,3H3ZU
S%@
= 月日均温 e?= q的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe?= q/X,3H3ZU
S"$
@!%$ 月日均温 e"" q的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe"" q/X&OLUONTOYE46 SQU/TOY
S"%
@!%$ 月日均温 e"= q的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe"= q/X&OLUONTOYE46 SQU/TOY
S""
@!%$ 月日均温 e?" q的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe?" q/X&OLUONTOYE46 SQU/TOY
S"?
上年 %% 月到 " 月最低日均温
C74;UONLOYEU3YO6E70WXY/N0EZU*/VONTOYU/hOTY3EYWUR7ZWOEY
S"< ? 月最低日均温 C74;UONLOYEU3YO6E70W/XCEYQR
S"!
CEJ;UONLOYEU3YO6E70W/X,LY70!CEWE46 234O
S"# 8 月最高日均温 CEJ;UONLOYEU3YO6E70W/X230W
S"8 = 月最高日均温 CEJ;UONLOYEU3YO6E70W/X,3H3ZU
S"=
@!%$ 月最高日均温
CEJ;UONLOYEU3YO6E70W/X&OLUONTOYE46 SQU/TOY
S"@
%$ 月日均温 f! q的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOf! q/XSQU/TOY
S?$
上年 %% 月到 " 月的总日照时数
&3407HRUXY/N0EZU*/VONTOYU/hOTY3EYWUR7ZWOEY
S?% ? 月总日照时数 &3407HRU/XCEYQR
S?" S?? 8 月总日照时数 &3407HRU/X230W
S?< = 月总日照时数 &3407HRU/X,3H3ZU
S?!
IEWZ/XZ3407HRUe%? R /X,LY70E46 CEW
S?#
8!=!@ 月日照时间 e%? R 的天数
IEWZ/XZ3407HRUe%? R /X230W! ,3H3ZUE46 &OLUONTOY
S?8
上年 %% 月到 " 月的平均相对湿度 COE4 YO0EU7VOR3N767UW
%Mi& N/4UR0WXY/N0EZU*/VONTOYU/hOTY3EYWUR7ZWOEY
S?= ? 月平均相对湿度 COE4 MiN/4UR0W/XCEYQR
S?@
COE4 MiN/4UR0W/X,LY70! CEWE46 234O
S<$ 8 月平均相对湿度 COE4 MiN/4UR0W/X230W
S<% = 月平均相对湿度 COE4 MiN/4UR0W/X,3H3ZU
S<" @ 月平均相对湿度 COE4 MiN/4UR0W/X&OLUONTOY
S8 月日均相对湿度 e8!F的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WMie8!F /X230W
S<<
= 月日均相对湿度 e8!F的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WMie8!F /X,3H3ZU
SS<# ? 月日最低相对湿度 C74;Mi6E70W/XCEYQR
S<8
C74;Mi6E70W/X,LY70! CEWE46 234O
S<=
IEWZ/X6E70WMif!$F /X,LY70! CEWE46 234O
S<@ 8 月最低日相对湿度 C74;Mi6E70W/X230W
S!$ = 月最低日相对湿度 C74;Mi6E70W/X,3H3ZU
S!% @ 月最低日相对湿度 C74;Mi6E70W/X&OLUONTOY
S!" %$ 月最低日相对湿度 C74;Mi6E70W/XSQU/TOY
S!?
上年 %% 月到 " 月月平均风速 COE4 N/4UR0W\746 ZLOO6
XY/N0EZU*/VONTOYU/hOTY3EYWUR7ZWOEY
S!< ? 月平均风速 COE4 N/4UR0W\746 ZLOO6 /XCEYQR
S!!
COE4 N/4UR0W\746 ZLOO6 /X,LY70! CEWE46 234O
S!# 8!= 月平均风速 COE4 \746 ZLOO6 /X230WE46 ,3H3ZU
S!8 @ 月平均风速 COE4 \746 ZLOO6 /X&OLUONTOY
S!=
@ 月日均风速 e! N.Z>%的天数
IEWZ/X6E70W\746 ZLOO6 e! N.Z>% /X&OLUONTOY
S!@
@ 月日均风速 e%$ N.Z>%的天数
IEWZ/X6E70W\746 ZLOO6 e%$ N.Z>% /X&OLUONTOY
S#$ %$ 月平均风速 COE4 N/4UR0W\746 ZLOO6 /XSQU/TOY
S#%
%$ 月日均风速 e! N.Z>%的天数
IEWZ/X6E70W\746 ZLOO6 e! N.Z>% /XSQU/TOY
S#"
%$ 月日均风速 e%$ N.Z>%的天数
IEWZ/X6E70W\746 ZLOO6 e%$N.Z>% /XSQU/TOY
S#? @ 月最大日均风速 CEJ\746 ZLOO6 6E70W/X&OLUONTOY
S#< %$ 月最大日均风速 CEJ\746 ZLOO6 6E70W/XSQU/TOY
S#!
上年 %% 月到 " 月总降雨量
DYOQ7L7UEU7/4 XY/N0EZU*/VONTOYU/hOTY3EYWUR7ZWOEY
S## ? 月总降雨量 DYOQ7L7UEU7/4 /XCEYQR
S#8 S#= 8 月总降雨量 DYOQ7L7UEU7/4 /X230W
S#@ = 月总降雨量 DYOQ7L7UEU7/4 /X,3H3ZU
S8$ @ 月总降雨量 DYOQ7L7UEU7/4 /X&OLUONTOY
S8%
日降雨量大于 %$$ NN的天数
IEWZ/X6E70WLYOQ7L7UEU7/4 e%$$ NN
@#
林 业 科 学 !" 卷B
续表 ?>1)"#(".$-
编号
-ETO0Z
物候变量
d7/;Q07NEU7QVEY7ET0OZ
编号
-ETO0Z
物候变量
d7/;Q07NEU7QVEY7ET0OZ
S8" %$ 月总降雨量 DYOQ7L7UEU7/4 /XSQU/TOY
S8? @ 月日最大降雨量 CEJLYOQ7L7UEU7/4 6E70W/X&OLUONTOY
S8< %$ 月日最大降雨量 CEJLYOQ7L7UEU7/4 6E70W/XSQU/TOY
S8! ? 月日均最低温 C74;UONLOYEU3YO6E70W/XCEYQR
S8#
IEWZ/X6E70WNEJUONLOYEU3YOe?" q /X,LY70! CEWE46 234O
S88
8!=!@ 月日最高温 e?" q的天数 IEWZ/X6E70WNEJ
UONLOYEU3YOe?" q /X230W! ,3H3ZUE46 &OLUONTOY
S8=
@!%$ 月日最低温
C74;UONLOYEU3YO6E70W/X&OLUONTOYE46 SQU/TOY
S8@
< 月均温 e%$ q的天数
IEWZ/XNOE4 6E70WUONLOYEU3YOe%$ q /X,LY70
S=$ < 月均温 COE4 UONLOYEU3YO/X,LY70
图 %B山西省油松及气象站点分布
h7H5%B+RO67ZUY7T3U7/4 /X!",3B6%3&($*?0+
E46 NOUO/Y/0/H7QE0ZUEU7/4Z74 &RE4J7DY/V74QO
%1?1?BCEJ)4U模拟预测数据层B将上述 = 个物候
因子数据按照 %1" 中的分组方法分为模型训练数据
层和预测检验数据层!每个数据层也由 = 个物候因
子组成$ 训练数据层定义为 E!检验预测数据层定
义为 T!Q!6 %表 ?&$ 对每个数据层的所有因子用下
式去量纲化"
4W
40Z4N74
4NEJZ4N74
$
式中" 40为因子原始值! 4N74 为因子最小值! 4NEJ为
因子最大值$
将去量纲化后各数据层运用 ,YQK(& @1? 空间
分析模块%ZLEQ7E0E4E0WZ7Z&中的样条插值函数进行
空间插值!最后得出空间分辨率为 !1$ [Nn!1$ [N
的连续表面栅格数据层!并将其转化为!5EZQ格式
保存$
<=A>R&OE"#模拟训练
本研究运用的 CEJ)4UZ/XU\EYOV5?1?1?[ %RUL"
\\\5QZ5LY74QOU/45O639aZQREL7YO9CEJ)4U&为目前
表 @>物候因子数据层分组!
F&2M@>7&#& 5%).G6)*$"4(%)"J$"#&/4&%(&2/$6
名称
*ENO
标示符
CEY[Z
年份!
AOEY
训练数据层
+YE7474H6EUE0EWOYZ
E
"$$"! "$$"$$=! "$$@! "$%$
预测检验数据层 T "$$?
h/YOQEZU6EUE0EWOYZU/UOZU Q "$$8
6 "$%%
BB"各层物候因子均为 S"@ !ST7/Q07NEU7QVEY7ET0OZ/XOEQR 6EUE0EWOYEYOS"@ !SS#? !S#85!"如多个年份数据则取其均值 +ROEVOYEHOX/YN30U7;WOEY
6EUE5
发布的最新版本$ CEJ)4U基于熵最大原理和生态
学理论!可在生态学研究中运用 %DR707LZ&,3%"!
"$$<# "$$#&$ 就本文而言!将研究区定义为由地理
点元素构成的集合 S!对集合中每个点灾害发生的
概率为 #$ #构成和为 % 的非负分布 #%4&!则 #的
最优估计为灾害发生的概率!记为 _#!则其原理函
数为"
N%_#& WZ’
4(S
_#%4&04_#%4&$
式中!N% _#&为熵值!满足最大熵原则的概率分布
为 _#! WEYHNEJN%_#&$
%1<1%B模型训练B由 ,代表的灾害数据层和 E代
表的物候训练层模拟其灾害发生情况$ 模型输出结
果为,&’((码栅格图层%!5EZQ&$ 数据中 8!F用于
训练!"!F用于训练中检验$ 重复 %$ 次迭代运算并
输出平均模拟结果$ 选择 MS’曲线分析模型的精
度!选择刀切法%2EQ[[47XO&分析物候因子对灾害影
响的大小!其他参数保持默认设置$
%1<1"B模型预测检验B以上述训练模型为基础!分
别以 "$$?!"$$8!"$%% 年物候数据层来模拟对应各
年份的灾害发生情况!而后将各年份灾害数据点层
和对应的模拟结果层叠加并结合油松毛虫寄主油松
的分布来判断模拟的准确性$
%1<1?B未来灾害趋势模拟B全球气候变化尤其
是温度和降雨的变化将改变物种栖息地种群数量
的变化规律$ 温’湿度的改变和油松毛虫的生活
$8
B第 # 期 宋雄刚等" 应用最大熵模型模拟预测大尺度范围油松毛虫灾害
史关系密切!气候变化也会对其灾害情况造成影
响!使其灾害分布在现有基础上发生改变$ 以上
述模型为基础!在世界气象数据共享网 % RUL"99
\\\5\/Y06Q07N5/YH&上获得 (D’’! 最新发布的 "
种外排情景 %M’D<1! 和 M’D#1$ & ’? 种气候模式
% d’’;’&C%;%’ iE6K)C";)& 和 C(MS’;)&C;
’i)C&下的与昆虫生活史有关的衍生物候因子数
据作为其未来环境变量!以 %@!$-"$$$ 的数据作
为其当前环境变量!用 "$$"-"$%% 年我国油松毛
虫重度发生点作为当前灾害数据!对我国未来 "
种外排情景下的油松毛虫灾害的发生趋势进行
预测$
"B结果与分析
?=<>模型训练
将油松毛虫在山西的灾害模拟结果利用 ,YQK(&
中 *EU3YE0dYOE[Z分级方法重新进行分类!将油松毛
虫灾害在山西发生的风险指数分为 ! 个等级!分别为
无风险区%$1$ a$1%8&’低风险区%$1%8 a$1"@&’中风
险区%$1"@ a$1<$&’高风险区%$1<$ a$1!?&和超高风
险区%$1!? a$1="&%图 "E&$ 超高风险区主要集中在
广灵’灵丘’五台山和晋东南等地$ 对油松毛虫灾害
严重发生的地点以县市为单位做频度分析%图 "T&!
其结果与训练结果相同$
图 "B"$$"-"$%% 年山西省 CEJ)4U模拟训练灾害分布%E&与油松毛虫重度发生频次%T&
h7H5"BS3UTYOE[ZUYE7474HYOZ30UTWCEJ)4U%E& E46 XYOj3O4QW/XUROEQU3E0ZOY7/3Z/3UTYOE[Z74 &RE4J7DY/V74QO74 "$$"-"$%%
BBMS’检验可反映模型的模拟预测精度!,c’
%EYOE346OYUROMS’Q3YVO&值越大!表示随机分布
相距越远!即物候变量与灾害发生模拟相关性越大!
表现为模拟预测效果越好$ MS’曲线的评估标准
根据 ,c’值可分为 ! 级!失败%$1!$ a$1#$&’较差
%$1#$ a$18$&’一般 %$18$ a$1=$&’较好 %$1=$ a
$1@$&’非常好%$1@$ a%1$& %王运生等!"$$8&$ 本
文训练模型的 MS’值如图 ?E所示!,c’值为
$1="$!&I为 $1$%@!表明模拟效果较好$
刀切法检验分析结果能反映物候因子对油松毛
虫灾害发生影响的大小$ 如图 < 所示模型模拟中!
对模拟结果贡献最大的是 S小的是 S"@和 S#"$ S8!F的天数!8 月正是山西松毛虫羽化产卵期!老熟
幼虫化蛹羽化时!?!F以下的湿度会使其逐渐死亡
而不能化蛹!随着环境湿度的升高!化蛹成功率也会
逐渐升高!当相对湿度达到 =!F以上时!均可正常
化蛹羽化#成虫交配产卵后!湿度 8!F以上的场所
中的卵!孵化率在 @$F以上!而 8$F以下的湿度则
不利于孵化!且湿度愈小孵化率愈低 %陈昌洁!
%@@$&$ S!<为 ? 月平均风速’S!!为 速!前者会通过影响越冬幼虫的上树期来影响幼虫
数量!后者适当的风速可使幼龄幼虫迅速传播而对
灾害的扩大起到促进作用%陈昌洁!%@@$&$
?=?>检验预测
在训练模型的基础上!分别对 ? 个检验预测层
%8
林 业 科 学 !" 卷B
图 ?BCEJ)4U模拟预测油松毛虫灾害发生的精度分析曲线
h7H5?BMS’Q3YVOX/YEQQ3YEQWE4E0WZ7Z/X/3UTYOE[ZLYO67QU7/4 TWCEJ)4U
E" 模型可用性训练结果 +ROYOZ30UZ/XUYE7474H# T! Q! 6"分别为 "$$?!"$$8!"$%% 年预测结果 DYO67QU74HYOZ30U74 "$$?! "$$8! "$%%!
YOZLOQU7VO0W5
h7H5进行预测模拟后!用与训练结果相同的方法分级处
理!并将预测结果和代表当年的灾害发生县市的数
据点叠加!由叠加结果可判断预测的准确性%图 !&$
预测结果均显示油松毛虫灾害发生都以灵丘’广灵’
五台山和晋东南为代表的区域最为严重$ 分别对不
同风险区的灾害发生点统计!并对 "$$?!"$$8 和
"$%% 年灾害发生风险程度变化做卡方检验 %$" g
#1$$$!6Xg具有相似性$
模型预测的 MS’曲线检验值 ,c’在 "$$? 年
为 $1=%8!"$$8 年为 $18@8!"$%% 年为 $1=$<%图 ?T!
Q!6&!即表明模型预测 "$$? 年和 "$%% 年的预测结
果较好!而 "$$8 年模型的预测结果一般$ 刀切法检
验结果与训练结果相一致!表明筛选的物候因子可
用于山西油松毛虫灾害发生预测$
?=@>未来气候情景趋势预测
图 #E为根据历史气候条件得到的当前气候情
形下灾害模拟预测情况!叠加油松分布情况后!可见
油松毛虫主要发生在北京’河北’山西!辽宁’内蒙古
与河北交界处!而在 "$$"-"$%% 年我国油松毛虫以
省为单位的灾害严重发生频度统计中!以上区域每
年都有严重灾害发生!说明模型有相对的准确性$
图 #T!Q分别是未来 "$!$ 年时 " 种外排模式
%M’D<1!!M’D#1$ & 下 ? 种模拟气候情景 %d’’;
"8
B第 # 期 宋雄刚等" 应用最大熵模型模拟预测大尺度范围油松毛虫灾害
图 !B油松毛虫 "$$?%E&!"$$8%T&!"$%%%Q&年灾害预测检验分析
h7H5!B+ROE4E0WZ7Z/XN/6O0UOZUO6 YOZ30UZ/X/3UTYOE[Z74 "$$?%E& !"$$8% T& !"$%%%Q&
’&C%;%’iE6K)C";)& 和 C(MS’;)&C;’i)C&的平
均预测结果$ 图 #T 说明 "$!$ 年在 M’D<1! 下!油
松毛虫灾害发生会整体向北移动!灾害发生将以有
油松分布的北京’河北及河北与内蒙古交界处为中
心!而山西南部及陕西等地灾害发生概率会降低#图
#Q则显示 "$!$ 年在 M’D#1$ 下灾害发生趋势为在
当前基础上河北北部和山西中南部有所加重$ 气候
变化尤其是温度升高使昆虫和寄主的分布界限北
移!不规律的降水和极端气候造成灾害发生的适宜
环境可能随时变化%iEYY74HU7/4 &,3%"! "$$8&$
未来预测的 MS’检验中!,c’为 $1@=$1$$@!模型拟合性非常好$ CEJ)4U模拟预测以训
练模型为基础!训练模型精度的稳定性与训练数据
样本的大小直接相关!当样本较大时!模型精度会升
高%陈新美等!"$%"&$
?B结论与讨论
@=<>结论
物种地理潜在适生区预测模型 CEJ)4U可利用
气象物候因子对油松毛虫灾害发生进行模拟预测$
本模拟预测中!8 月平均湿度 e8!F的天数%S最主要因素!其次是 ? 月和 S!!&!而 %$ 月的低温天数和风速在模型预测中作用
最小%S"@!S#"&$
在未来气候情形下!油松毛虫重度灾害发生情
况与油松分布区叠加结果显示!不同的外排模式下
油松毛虫的灾害发生趋势不同!具体表现为"在油松
分布区 M’D<1! 下灾害发生中心会向北京’河北’河
北与内蒙古交界处集中!山西等地灾害发生概率则
会降低#在 M’D#1$ 下向山西中南部扩散$ 即环境
条件的变化会引起灾害发生的相应变化 %C3Z/074!
"$$8# Y^/ZQRO0&,3%"! "$%?&$
@=?>讨论
油松毛虫种群数量呈现出周期性暴发的特点!
表现为周期不等的暴发和崩溃规律!一般是 8 a%$
年暴发 % 次$ % 个周期可分为 < 个阶段!即潜伏期’
上升期’猖獗期和衰退期$ 影响油松毛虫种群变化
的因素有环境因素和自身因素!各种环境因素在影
响油松毛虫的各个阶段和暴发规律中发挥重要作用
%-OV74Z! %@#=&$ 因此!基于生态位理论构建的物种
地理潜在适生区模型适用于松毛虫灾害暴发的模拟
预测!但本研究中!由于模型模拟训练的样本量较少
%仅为山西省&!故模型精度稳定性不够!增加模型
训练的灾害暴发点样本量!或可提高模型的准确性
%陈新美等!"$%"&$
灾害预测时本研究用到一个假设!即在未来条
件下!对油松毛虫灾害发生起作用的是目前使用的
关键气候因子而不是其他气候因子!在这个假设成
立的前提下对未来的灾害趋势预测才是有意义的$
同时模型在时间和空间尺度上存在无法检验的局限
%iO7[[74O4 &,3%"! "$$#&$
本研究只分析了气象因子在油松毛虫灾害发生
模拟预测中的作用!而灾害的发生同时也受到其他
环境因子的影响!包括种间关系’适应性’地理环境’
经营措施’林火’天敌’社会经济发展水平以及其他
影响因素 %iO7[[74O4 &,3%"! "$$## &74Q0E7Y&,3%"!
?8
林 业 科 学 !" 卷B
图 #B油松毛虫灾害发生趋势预测分析
h7H5#B+ROE4E0WZ7Z/XUYO46Z/X/3UTYOE[Z
E"当前气候情形下 c46OYQ3YYO4UQ07NEUOZQO4EY7/Z# T" "$!$
年 M’D<1! 情景 c46OYM’D<1! 74 "$!$# Q" "$!$ 年 M’D#1$
情景 c46OYM’D#1$ 74 "$!$5图 T! Q中的绿色图例等同于图
E5+ROHYOO4 0OHO46 74 h7H5# T! QEYOOj37VE0O4UU/h7H5#E5
"$%$&$ 今后可在更小尺度上对油松毛虫的灾害发
生情况做模拟预测!将寄主林分的树种’树龄组成及
林分的抗病性等都纳入模型中!得到更加周密的预
测结果!这对经营森林资源’监测防治害虫发生更具
参考价值$
参 考 文 献
陈B瑜!马春森5"$%$5气候变暖对昆虫影响研究进展5生态学报!
?$%=& " "%!@ >"%8"5
%’RO4 A! CE’&5"$%$5)XOQU/XH0/TE0\EYN74H/4 74ZOQU"E07UOYEU3YO
YOV7O\5,QUE)Q/0/H7QE &747QE! ?$ % = & " "%!@ >"%8"5 / 74
’R74OZO0 &
陈昌洁5%@@$5松毛虫综合管理5北京"中国林业出版社! %# >8$5
%’RO4 ’25%@@$5(4UOHYEUO6 NE4EHONO4U/XU&1>*$%0?6+5dO7:74H" ’R74E
h/YOZUYWD3T07ZR74Hi/3ZO! %# >8$5/74 ’R74OZO0 &
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生量预测模型的研究5林业科学研究! %#%"& " %!@ >%#!5
%’RO4 ii! kR3 & A! ’37Ph5"$$?5,ZU36W/4 UROX/YOQEZUN/6O0/X
U&1>*$%0?6+C61/,3,6+ /QQ3YYO4QO TEZO6 /4 ,YU7X7Q7E0*O3YE0
*OU\/Y[5h/YOZUMOZOEYQR! %#%"& " %!@ >%#!5/74 ’R74OZO0 &
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%’RO4 ii! ’37Ph! kR3 ’A! &,3%""$$<5+ROOZUET07ZRNO4U/XKYOW
&WZUON C/6O0/XURO/QQ3YYO4QOZ7]OX/YU&1>*$%0?6+C61/,3,6+
GE0[OYE46 7UZX/YOQEZU52/3Y4E0/X*/YUROEZUh/YOZUYWc47VOYZ7UW! ?<
%<& " %@ >"%5/74 ’R74OZO0 &
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%’RO4 PC! -O7A’! kRE4HPl! &,3%""$%"5)XOQUZ/XZENL0OZ7]OZ
/4 EQQ3YEQWE46 ZUET707UW/XCEJ7N3N)4UY/LWC/6O074 LYO67QU74H
ZLOQ7OZ67ZUY7T3U7/45&Q7O4U7E&70VEO&747QEO! <=%%& " !? >!@5/74
’R74OZO0 &
国家林业局森林病虫害防治总站!国家林业局森林病虫害预测预报
中心5"$%?5林业有害生物监测预警年报5<# >!%5
%+RO h/YOZUI7ZOEZOZE46 DOZU’/4UY/0&UEU7/4 /X&UEUO h/YOZUYW
,6N747ZUYEU7/4! +ROh/YOZUI7ZOEZOZE46 (4ZOQUDOZUZh/YOQEZU74H
’O4UOY/X &UEUO h/YOZUYW ,6N747ZUYEU7/45 "$%?5 h/YOZU LOZU
N/47U/Y74HE46 LY/;\EY474HYOL/YUWOEY0W! <# >!%5/74 ’R74OZO0 &
郭水良!高平磊!娄玉霞5"$%%5应用 CEJ)4U模型预测检疫性杂草毒
莴苣在我国的潜分布范围5上海交通大学学报"农业科学版!
"@%!& " %! >%@5
%K3/& -! KE/D-! -/3 AP5"$%%5DYO67QU7/4 /XL/UO4U7E074VEZ7VO
YE4HO/Xj3EYE4U74O\OO6 F3/,6/3 +&**0$%3 74 ’R74ETWCEJ)4U
N/6O05 2/3Y4E0/X &RE4HRE727E/U/4H c47VOYZ7UW" ,HY7Q30U3YE0
&Q7O4QO! "@%!& " %! >%@5/74 ’R74OZO0 &
韩瑞东!徐延熙!王B勇!等5"$$<5高温对油松毛虫卵发育的影响5
昆虫知识! <"%?& " "@< >"@85
%iE4 MI! P3 AP! GE4HA! &,3%""$$<5+ROOXOQU/XUROR7HR
UONLOYEU3YOZ/4 URO 6OVO0/LNO4U/XOHHZ/XL74OQEUOYL70EYZ!
U&1>*$%0?6+,3B6%3&($*?0+")4U/N/0/H7QE0 4^/\0O6HO! <" % ? & "
"@< >"@85/74 ’R74OZO0 &
何善勇!骆有庆!温俊宝!等5"$%"5气候变暖对油松毛虫幼虫越冬
及上下树发生期的影响5应用昆虫学报! <@%!& " %"?% >%"<"5
%iO& A! -3/Al! GO4 2d! &,3%""$%"5(4X03O4QO/XQ07NEUO\EYN74H
/4 /VOY\74UOY74HTOREV7/3Y/XURO0EYVE/XU&1>*$%0?6+,3B6%3&($*?0+"
’R74OZO2/3Y4E0/X,LL07O6 )4U/N/0/HW! <@%!& " %"?% >%"<"5/74
’R74OZO0 &
郎东升5"$$<5太原地区油松毛虫发生规律及防治对策5山西林业!
%#& " "@ >?$5
%-E4HI&5"$$<5SQQ3YYO4QOYOH30EY7UWE46 Q/4UY/0Q/34UOYNOEZ3YOZ74
OJUO4U/X+E7W3E45h/YOZUYW/X&RE4J7! % # & " "@ >?$5 / 74
’R74OZO0 &
雷军成!徐海根5"$%$5基于 CEJ)4U的加拿大一枝黄花在中国的潜
在分布区预测5生态与农村环境学报! "#%"& " %?8 >%<%5
%-O7’ 2! P3 i K5"$%$5 CEJ)4U;TEZO6 LYO67QU7/4 /XL/UO4U7E0
67ZUY7T3U7/4 /X.$%0>3’$/313>&1+0+74 ’R74E52/3Y4E0/X)Q/0/HWE46
M3YE0)4V7Y/4NO4U! "#%"& " %?8 >%<%5/74 ’R74OZO0 &
李勤文!李永和!刘建宏!等5"$%?5基于 CEJO4U模型的细梢小卷蛾
云南潜在分布区预测5南京林业大学学报"自然科学版! ?8
<8
B第 # 期 宋雄刚等" 应用最大熵模型模拟预测大尺度范围油松毛虫灾害
%#& " ?8 ><$5
%-7l G! -7A i! -73 2i! &,3%""$%?5DYO67QU7/4 /XL/UO4U7E0
67ZUY7T3U7/4 /X:2-3/0$103 %&C,$,6B6%3 TEZO6 /4 CEJO4UOQ/0/H7QE0
47QRON/6O074 A344E4 DY/V74QO52/3Y4E0/X*E4:74Hh/YOZUYW
c47VOYZ7UW" *EU3YE0&Q7O4QOZ)67U7/4! ?8 % # & " ?8 ><$5 / 74
’R74OZO0 &
齐增湘!徐卫华!熊兴耀!等5"$%%5基于 C,P)*+模型的秦岭山系
黑熊潜在生境评价5生物多样性! %@%?& " ?<" >?!"5
%l7kP! P3 G i! P7/4HPA! &,3%""$%%5,ZZOZZNO4U/XL/UO4U7E0
RET7UEUX/Y7*+6+,20B&,316+74 UROl74074HC/34UE74Z5d7/67VOYZ7UW
&Q7O4QO! %@%?& " ?<" >?!"5/74 ’R74OZO0 &
宋玉双!杨安龙!何嫩江5"$$$5森林有害生物红脂大小蠹的危险性
分析5森林病虫通讯! %#& " ?< >?85
% &/4HA &! AE4H, -! iO* 25"$$$5DOZUY7Z[ E4E0WZ7Z/XYO6
U3YLO4U74OTOOU0O%U&1>*$/,$16+83%&1+&5h/YOZUDOZUE46 I7ZOEZO!
%#& " ?< >?85/74 ’R74OZO0 &
王鸿斌!张B真!孔祥波!等5"$$85入侵害虫红脂大小蠹的适生区
和适生寄主分析5林业科学! 8#5
%GE4Hid! kRE4Hk! /^4HPd! &,3%""$$85DYO07N74EYW6O63QU7/4 /X
L/UO4U7E067ZUY7T3U7/4 E46 E0UOY4EU7VO R/ZUZ /X74VEZ7VO LOZU!
U&1>*$/,$16+83%&1+ % ’/0O/LUOYE" &Q/0WU76EO&5 &Q7O4U7E &70VEO
&747QEO! 8#5/74 ’R74OZO0 &
王运生!谢丙炎!万方浩!等5"$$85MS’曲线分析在评价入侵生物
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