松树虫情监测布点方式

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本文作者：刘朝辉1赵杰2姜宏瑾3白胜文2作者单位：1.喀左县森林病虫害防治检疫站2.国家林业局森林病虫害防治总站3.中国吉林森林工业集团有限责任公司

建立在经典的生物统计学和统计生态学空间格局分析基础上的抽样估计方法，难以解决多块样地的空间密度估计问题，只能对全部样地进行逐块调查以获得每块样地的虫口密度［1］。地质统计学插值技术的诞生，为解决多块样地的空间密度估计提供了可能与方法。采用插值方法估计，首先要确定生物种群受空间异质性影响程度及采样点的布局与数量。本文基于变异函数原理，研究了油松毛虫DendrolimustabulaeformisTsaietLiu虫情监测点布点的方法。

1材料与方法

1.1材料来源

数据来源于“基于GIS/GPS的林业有害生物监测数据记录系统”的辽宁省喀左县森林病虫害数据库［2］。该数据库录入了历年喀左县国家级中心测报点调查的小班油松毛虫信息。在数据库中，选中E119°34.2''''至119°39.6''''，N41°10.8''''至41°18.0''''范围内的251个小班数据作为采样点，提取小班ID、Point_X(经度)、Point_Y(纬度)、2010年油松毛虫越冬期幼虫发生程度字段信息作为分析数据。采样区位置及采样点如图1所示。发生程度分4级，未发生为0(虫口密度＜1头/株)，轻度发生为1(虫口密度1～5头/株)，中度发生为2(虫口密度6～15头/株)，重度发生为3(虫口密度＞15头/株)。

1.2变异函数理论与方法

张连翔［3］的研究表明，油松毛虫种群呈非随机的聚集格局，发生分布具有空间相关性。陈绘画等［4］在马尾松毛虫D.punctatusWalker空间发生量预报研究中，得出马尾松毛虫具有空间相关性。变异函数是以区域化变量为基础，研究既具有随机性又具有空间相关性的基本工具，用变异函数方法研究油松毛虫种群发生规律是可行的。油松毛虫发生程度Zi在点x和x+h处的值Zi与Zi+h的方差的一半为区域化变量Zx在x轴方向上的变异函数r(h)，离散公式为:（略）。求和∑是对i从1到N(h)进行的，N(h)是相距h的点对个数。

1.3距离计算

采样数据的经纬度坐标采用北京1954直角坐标，单位为m。因此，可以直接使用欧氏距离计算。

1.4变异函数模型

常用的变异函数模型有线性模型、球状模型、指数模型、双曲线模型、高斯模型等，本文应用球面模型：（略）。

2结果与分析

2.1数据正态性检验

251组数据的发生程度出现频次统计结果是，出现频数0(未发生)为69次，出现1(轻度发生)为58次，出现2(中度发生)为78次，出现3(重度发生)为46次。应用IBMSPSSstatistics19软件检验，数据符合正态分布(图2)。

2.2各样点拟合的变异函数模型

在Excel中，将经度、纬度数据复制到第3，4列和第3，4行，用=ROUND(SQRT((RC3－R3C)2+(RC4－R4C)2)/1000，1)公式计算各样点间距离。应用公式(1)计算样点的油松毛虫发生量半方差，按0.1km间隔分组。然后应用IBMSPSSstatistics19软件，采用加权多项式回归进行球状模型变差图的最优拟合［5］方法对公式(2)拟合(图3)，得半方差函数模型为:（略）。

2.3监测点布点

按满足整个监测区域内任意一点在最大相关距离一半(a/2，a=7.9764)内至少涵盖1个监测点的原则布设。依满足条件、监测点最少的原则，每长6.908km、宽5.892km设1个;监测样点呈“品”字型均匀布设，每个监测样点覆盖面积为40.7km2。监测样点布置方法见图4。喀左县区域面积2230km2，可以推算出喀左县油松毛虫监测样点应设55个。油松林在地理分布上是不均匀的，理论取点位置会出现无松林情况，处理方法是将布点位置调整到离理论布点最近的油松林地内。

2.4检验

提取55个监测点2010年油松毛虫越冬期幼虫调查资料，利用ArcGIS9.0软件中克里金插值模块，对全县区域进行插值预测(图5)。通过对采样区插值统计，预测一致的占56%，预测误差1个量级的占31%，预测误差2个量级的占12%，预测误差3个量级的占1%，预测精度为80.7%。

3讨论

从半方差函数模型可以解读出，油松毛虫发生量的最大相关距离(a)达7.9764km。空间变异(c0+c=1.78625)受结构因子(c=1.7558)的影响占98%，受随机因子(c0，=0.03045)影响占2%，确定性因素对空间异质性的影响远大于随机因素，其变异具有强烈的空间相关性。

在松毛虫监测过程中，每40.7km2设1个监测样点，“品”字型均匀布设，基本能满足油松毛虫发生分布估计要求，按这一理论，喀左县应设油松毛虫监测点55个，与国家级虫情测报点对油松毛虫监测点设置50个的要求基本一致。适当加大监测点密度是保证和提高预测松毛虫发生精度的途径之一。

基于变异函数的油松毛虫虫情监测布点方法是基于地质统计学理论确定最小抽样数的一种抽样技术，这种抽样技术是对传统抽样技术的创新，也为利用“Krige”空间内插值技术进行松毛虫发生分布估计打下了基础。

昆虫种群分布源于个体基准、种群基准和群落基准，食者与被食者的数量变动会引起种群分布范围的变动［6］。油松林分布的不均匀性对油松毛虫空间异质性的影响，则有待于进一步研究探讨。