基于GIS與生物氣候相似性的西花薊馬在廣東的適生性研究

齊國君，高 燕，鐘 鋒，趙成銀，呂利華*

(1.廣東省農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所，廣州 510640;2.華南農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院，廣州 510642)

西花薊馬Frankliniella occidentalis(Pergande)，又稱苜蓿薊馬，英文名為 western flower thrips，原產(chǎn)于北美洲，20世紀七八十年代在世界范圍內迅速傳播擴散，給許多國家造成了嚴重的經(jīng)濟損失，目前分布已遍及美洲、歐洲、亞洲、非洲、大洋洲的許多國家和地區(qū)，成為世界性的重要害蟲及各國重要的檢疫對象 (Brodsgaard，1993;杜宇等，2001;吳青君等，2005)。由于西花薊馬繁殖速度快、寄主范圍廣、抗藥性強等特點，還可以傳播番茄斑萎病毒 (TSWV)等多種病毒 (Kritzman et al.，2002)，已被EPPO列入A2檢疫對象名單 (OEPP/EPPO，1989)，我國也將其列為進境植物檢疫潛在的危險性害蟲 (中華人民共和國動植物檢疫局，1997)。

2003年北京郊區(qū)首次發(fā)現(xiàn)該蟲以來 (張友軍等，2003)，在云南、山東、浙江、貴州等地陸續(xù)發(fā)現(xiàn)西花薊馬 (徐家菊和韋麗莉，2005;鄭長英等，2007;吳青軍等，2007;李景柱等，2009)，并在局部地區(qū)暴發(fā)成災，給當?shù)亟?jīng)濟造成了重大的損失。廣東省地處華南沿海，是我國沿海對外開放的重要門戶，也是我國重大植物疫情傳入蔓延并造成嚴重危害的地區(qū)之一，在入侵有害生物檢疫和防控方面具有重要戰(zhàn)略地位 (劉紅衛(wèi)，2004)。根據(jù)目前的調查，已在廣州市部分花卉市場的云南輸入性花卉中頻繁發(fā)現(xiàn)該蟲，所幸的是，尚未發(fā)現(xiàn)其在本地定殖 (未發(fā)表資料)，但廣東省作為我國蔬菜、花卉、果樹的主產(chǎn)區(qū)之一，一旦西花薊馬傳入并成功定殖，將對廣東省蔬菜、花卉、果樹的生產(chǎn)造成災難性的損失，因此，亟需對西花薊馬在廣東省的適生分布進行科學的分析。

本研究根據(jù)西花薊馬的生物學特性，利用ArcGIS和氣候相似距來分析和預測西花薊馬的潛在地理分布，以期為有關部門制定檢疫政策和技術措施提供科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)及來源

氣象資料:廣東省12個氣象站點 (廣州、汕頭、汕尾、徐聞、高要、南雄、梅縣、信宜、河源、陽江、惠陽、連州)以及北京市、山東省青島市、浙江省杭州市、云南省昆明市、貴州省貴陽市1951～2008年的逐月氣象資料 (包括月均溫、月最低溫、月最高溫、月降雨量)，由中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)提供。

美國加利福尼亞州 (薩克拉門托)、亞利桑那州 (弗拉格斯塔夫)、德克薩斯州 (奧斯汀)、喬治亞州 (亞特蘭大)、北卡羅來納州 (阿什維爾)、佛羅里達州 (坦帕)、夏威夷群島 (檀香山)、賓夕法尼亞州 (費城)1961～1990年逐月氣象資料(包括月均溫、月最低溫、月最高溫、月降雨量)，由世界天氣信息服務網(wǎng)下載。

地圖資料:中國省級行政區(qū)圖 (1∶4000000)，從國家基礎地理信息中心 (http:∥nfgis.nsdi.gov.cn)下載。

農(nóng)作物資料:廣東省2008年各地區(qū)主要農(nóng)作物的種植面積，來源于廣東統(tǒng)計年鑒2009。

1.2 氣候相似性分析

1.2.1 氣候相似距分析原理

氣候相似距分析是利用修正的歐氏距離系數(shù)來表示各種氣候要素在兩地之間的相似程度。將歐氏距離系數(shù)應用于農(nóng)業(yè)氣候相似距的計算，可以反映各種農(nóng)業(yè)氣候要素在兩地之間的相似程度。將某個地方的每一種農(nóng)業(yè)氣候要素作為一維空間，m種農(nóng)業(yè)氣候要素即有 m維空間，每一個地方作為m維空間上的一點，計算任意兩個地方的相似程度，就相當于計算m維空間中此兩點之間的距離，其距離越大，相似程度就越低，反之相似程度就越高 (魏淑秋，1984;蔣青，1994;馬平等，2009)。

歐式距離系數(shù) (dij)計算公式如下:

式中K表示任意一個農(nóng)業(yè)氣象要素，X'ik和X'jk分別為i地和j地第 k個農(nóng)業(yè)氣候要素的標準化值，dij表示潛在適生地i與已知分布地j地之間的氣候相似距離系數(shù)。

1.2.2 氣候相似距分析方法

西花薊馬起源于美國西部落基山脈 (Brodsgaard，1993)，目前已在美國廣泛分布，其中加利福尼亞州 (薩克拉門托)、亞利桑那州 (弗拉格斯塔夫)、德克薩斯州 (奧斯汀)、喬治亞州 (亞特蘭大)、北卡羅來納州 (阿什維爾)、佛羅里達州(坦帕)、夏威夷群島 (檀香山)、夕法尼亞州(費城)等地均有西花薊馬嚴重發(fā)生 (McDonald et al.，1997;Waterhouse and Norris，1989; 程俊峰等，2005)，且以上地點在美國地理位置相差較遠，氣候也存在較大的差異。

溫濕度是影響西花薊馬存活和發(fā)育的關鍵因子 (戴霖等，2004)，本研究采用各氣象站點的月均溫、月最低溫、月最高溫、月降雨量作為氣象要素指標。坦帕位于美國東南部佛羅里達州中北部，緯度及氣候條件均與廣東相似，且該地西花薊馬的發(fā)生較嚴重 (Waterhouse and Norris，1989;程俊峰等，2005)，因此以坦帕作為參照點，與美國西花薊馬的其它發(fā)生地、中國已知發(fā)生地進行氣候相似距分析，確定西花薊馬氣候相似距的劃分等級，再與廣東省氣象觀測站的氣候數(shù)據(jù)進行氣候相似距計算，得到其氣候相似系數(shù)。

1.3 GIS的插值與疊加

插值是ArcGIS中較為常用的一項功能，能實現(xiàn)數(shù)據(jù)由點到面的科學轉化，有IDW和Spline兩種插值方法，本文選擇 IDW(權重距離遞減)插值方法，IDW插值方法的基本原理是插值形成的每個柵格的值都是通過平均其周圍8個柵格的值獲得，這能夠充分表現(xiàn)非適生區(qū)和適生區(qū)之間的過渡特征 (程俊峰等，2005;陳晨等，2007)。為了保持與柵格圖的一致性，消除圖層疊加所造成的不必要的誤差，同時為了保證圖形更加細膩和精確，本文所采用的插值單位為0.05。

疊加是ArcGIS中另一個常用的分析功能，它使各個數(shù)據(jù)圖層通過各種各樣的運算方式疊加起來，從而將各個因子融合到一個圖層中，并能夠對其可視化表達，其中每一個柵格都有一個固定的值，這個值即為各個因子相互作用后形成的一個綜合適宜度值 (程俊峰等，2005;陳晨等，2007)。疊加包括矢量圖層疊加和柵格圖層疊加，本文在疊加各個圖層時，采用無權重運算，即按1∶1疊加各個圖層。

西花薊馬屬于雜食性害蟲，寄主范圍非常廣，涉及園林花卉、果樹、蔬菜和農(nóng)作物的60多科500多種植物 (杜宇等，2001)，根據(jù)西花薊馬對寄主植物的選擇，以廣東省2008年各地區(qū)蔬菜、豆類、花生、水果的種植面積為基礎，利用 GIS形成寄主植物在云南省的分布概況圖，再利用GIS空間分析模塊對廣東省的氣候相似系數(shù)、寄主分布進行插值、疊加，生成西花薊馬在廣東省的適生分布圖。

1.4 西花薊馬年發(fā)生代數(shù)預測

西花薊馬適宜的發(fā)育溫度為20～30℃，35℃以上的高溫對西花薊馬的發(fā)育極為不利，其發(fā)育起點溫度為6.7℃ (McDonald et al.，1998)，也有其它報道表明其發(fā)育起點溫度為9.4℃、7.9℃、10℃ (程俊峰等，2006;周衛(wèi)川等，2006)。試驗表明，在平均溫度低于10℃下，2～3個月內西花薊馬的死亡率達90%，對種群建立極為不利，西花薊馬是一種不耐低溫的昆蟲，因此，本文取其發(fā)育起點溫度為 6.7℃，世代有效積溫為285.95日·度 (Brodsgaard，1993;周衛(wèi)川等，2006)，按照以下公式計算廣東省各地區(qū)的年有效積溫值，預測西花薊馬在廣東省各地區(qū)的年發(fā)生世代數(shù)。

式中T為年有效積溫，Tij為逐旬日平均氣溫，tij為各旬天數(shù)，C為發(fā)育起點溫度，N為年發(fā)生世代數(shù)，K為世代有效積溫。

2 結果與分析

2.1 氣候相似距分析結果

2.1.1 坦帕與美國、中國已知發(fā)生地區(qū)的氣候相似距

帕坦與美國其它地區(qū)的氣候相似分析 (表1)結果表明，帕坦與美國其它西花薊馬發(fā)生地的氣候存在一定的差異，帕坦與美國各地的氣候相似距最大值為2.41，最小值為0.82，平均值為1.5。帕坦與中國西花薊馬發(fā)生地的氣候相似分析 (表1)結果表明，帕坦與中國各地的氣候相似距最大值為2.31，最小值為1.36，平均值為1.88，可見，西花薊馬對氣候適應能力非常強，且目前中國西花薊馬發(fā)生地區(qū)與帕坦的相似距與美國各西花薊馬發(fā)生地相符合。根據(jù)氣候相似距分析的等級劃分原則可以確定本文中西花薊馬在廣東省潛在適生地的相似距的等級指標，氣候相似距＜2.41的地區(qū)為適生區(qū)。

2.1.2 坦帕與廣東省各地區(qū)的氣候相似距

帕坦與廣東省各地區(qū)的氣候相似分析 (表2)結果表明，廣東省各地的氣候相似距介于1.27～2.26之間，平均值為1.63，梅縣、惠陽、河源、信宜、廣州、汕頭等地氣候相似距相對較低，其與帕坦的氣候相似程度也較高，其它地區(qū)氣候相似距略高，但均低于2.41。可見，西花薊馬在廣東省有廣泛的氣候適生區(qū)。

2.2 廣東省西花薊馬的寄主分布分析

西花薊馬的寄主在廣東省分布的結果表明(圖1)，廣東省不同地區(qū)蔬菜、水果、豆類、花生的種植面積存在較大的差異。蔬菜種植區(qū)域十分廣泛，以雷州半島、廣州、清遠、惠州為主，其中廣州種植面積最高，為9134 hm2;水果種植區(qū)域也十分廣泛，在湛江、茂名、陽江、肇慶、云浮、揭陽、梅州等地種植面積較大，其中茂名種植面積高達239526 hm2;豆類種植范圍較小，主

要集中在江門、韶關、河源、梅州等地區(qū)種植，其中河源種植面積最高，為642 hm2;花生在雷州半島、韶關、肇慶、清遠一帶種植較為廣泛，以湛江、茂名種植面積最大，分別為2986 hm2、2723 hm2。可見，廣東省有廣泛的寄主適宜西花薊馬生存。

表1 帕坦與美國、中國西花薊馬發(fā)生地的氣候相似距Table 1 The climatic comparability distance between Tampa and the occurrence areas of western flower thrips in the United States，China

表2 坦帕與廣東省各地區(qū)的氣候相似距Table 2 The climatic comparability distance between Tampa and Guangdong Province

圖1 廣東省蔬菜、水果、豆類、花生的種植面積Fig.1 The planting area of vegetable，fruit，beans，peanut in Guangdong Province

2.3 廣東省西花薊馬的適生分析

圖2 廣東省西花薊馬的適生分布區(qū)Fig.2 The suitable distribution of Frankliniella occidentalis(Pergande)in Guangdong Province

利用GIS將西花薊馬在廣東省的寄主分布柵格圖、氣候相似距按乘積的運算方式疊加起來即可得到西花薊馬在廣東省的適生分布圖 (圖2)。適生分析結果表明:西花薊馬在廣東省的適生范圍較廣，其中雷州半島一帶、韶關、清遠、河源、梅州、惠州等地區(qū)的適生程度相對較高，而珠三角地區(qū)及潮汕地區(qū)適生程度較低，可見，西花薊馬在廣東省的適生環(huán)境存在地域性的差異。

廣東省為熱帶季風氣候，一般4～10月份平均溫度均大于20℃，也極少出現(xiàn)35℃以上的高溫，且各地區(qū)的平均溫度變化趨勢也基本一致，可見，溫度對西花薊馬的適生程度影響較小。雷州半島、梅州一帶降雨量相對較小，氣候較其它地區(qū)相對干燥，適宜西花薊馬生存。珠三角地區(qū)以廣州為例，年平均降雨量較大，且周期長，氣候潮濕悶熱，不利于西花薊馬的發(fā)育，西花薊馬的適生程度較低，這也與西花薊馬的生物學特性吻合。另外，雷州半島等地區(qū)寄主植物分布較多，適合西花薊馬的發(fā)生，珠三角等地區(qū)寄主植物相對較少，也是影響西花薊馬適生的重要因素。

2.4 廣東省西花薊馬的年發(fā)生世代數(shù)預測

根據(jù)有效積溫公式，計算西花薊馬在廣東省的發(fā)生世代數(shù) (表3)，結果表明，西花薊馬在廣東省年可發(fā)生20.2±1.5代，其中最高值為徐聞(23.4代)，最低為南雄 (17.55代)、連州(17.64代)，按發(fā)生世代數(shù)的頻度統(tǒng)計，1年發(fā)生20～21代的地區(qū)出現(xiàn)頻率最高，達到75%。

表3 廣東省各地區(qū)的年有效積溫和西花薊馬的發(fā)生世代數(shù)Table 3 The yearly effective accumulated temperature and generations of western flower thrips in Guangdong Province

3 結論與討論

3.1 生物氣候相似距和GIS預測的可靠性

適生性分析是入侵生物監(jiān)測、風險評估與早期預警研究的重要內容。農(nóng)業(yè)氣候相似距是魏淑秋建立的有害生物適生區(qū)分析方法，其最初的設計是用于作物引種咨詢，后來經(jīng)過改進形成了農(nóng)業(yè)氣候分析的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)—— “農(nóng)業(yè)氣候相似矩庫”，在此基礎上提出了“生物氣候相似研究方法”(魏淑秋，1984)，被廣泛用于不同生物的適生性分析中，如美國白蛾、假高粱、桔小實蠅、褐云瑪瑙螺、硬雀麥、甜菜銹病、小麥矮腥黑穗病、谷斑皮蠹，成為研究生物適生分析、地理分布的一個重要工具 (沈文君等，2004)。

地理信息系統(tǒng) (GIS)集空間數(shù)據(jù)的采集、存儲、地圖和圖形統(tǒng)計分析與輸出為一體，是為檢索、分析和顯示空間定位數(shù)據(jù)而建立的計算機化的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (程俊峰等，2006)。1993年Liebhold率先將其應用于植物檢疫研究 (Liebhold et al.，1993)，隨后，GIS在國內先后運用到蘋果蠹蛾、小麥印度腥黑穗病菌、福壽螺、梨火疫病、云杉樹蜂、蔗扁蛾、稻水象甲、西花薊馬、椰心葉甲等病蟲害的風險分析中 (沈文君等，2004)，并在有害生物風險性分析、疫情監(jiān)測和檢疫決策等方面發(fā)揮了重要作用。GIS的出現(xiàn)使?jié)撛谕鈦碛泻ι锏目臻g分布格局向圖形和圖像化發(fā)展，這為生態(tài)學領域中的物種入侵、種群分布等研究提供了有效的方法。

本研究根據(jù)西花薊馬的生物學特性，利用氣候相似距原理分析西花薊馬在廣東省的潛在適生區(qū)，綜合考慮了多種農(nóng)業(yè)氣象要素，克服了單因子溫度模型的缺陷，氣候相似性分析結果表明，西花薊馬在廣東省具有廣泛的適生區(qū)，這與程俊峰等使用CLIMEX軟件及提供的氣候匹配性分析和位置比較分析模型，戴霖等利用地理信息系統(tǒng)ArcView的分析結果一致 (程俊峰等，2006;戴霖等，2004)，本研究還利用 ArcGIS強大的空間分析功能分析了寄主因素對西花薊馬適生性的影響，從而使預測結果更加精細準確。可見，利用GIS和生物氣候相似性相結合的方法預測物種適生區(qū)，操作簡單，結果直觀，具有很好的應用前景。

3.2 西花薊馬入侵廣東省的風險

外來生物入侵一般分為到達、建群、擴散三個過程，一般情況下，當種群密度低于某一閾值時，物種將會滅絕，無法在入侵地建立種群，但是外來入侵物種一旦入侵定殖后，再將其鏟除就會非常困難，甚至是不可能的。

雖然目前我國西花薊馬的分布區(qū)域僅局限在北京、云南、山東、浙江、貴州等部分地區(qū) (張友軍等，2003;徐家菊和韋麗莉，2005;鄭長英等，2007;吳青軍等，2007;李景柱等，2009)，其它地區(qū)尚未報道，但由于西花薊馬有極強的氣候適應性和寄主適應性，其擴散蔓延趨勢較強。以云南省為例，2000年在昆明國際花卉節(jié)參展的緬甸盆景上截獲西花薊馬 (蔣小龍等，2001)，之后未再發(fā)現(xiàn)其蹤跡，直到2003年11月在昆明市塑料大棚花卉作物再次發(fā)現(xiàn)，不到幾年時間西花薊馬便在云南省昆明、玉溪、臨滄等多個地州廣泛分布并建立了穩(wěn)定的種群，危害嚴重 (李志敏等，2009)，由此可見，西花薊馬的傳播擴散能力非常強，一旦傳入，便會迅速傳播。

昆明西花薊馬的發(fā)生案例為廣州敲響了警鐘，據(jù)目前調查，廣州市部分花卉市場的云南輸入性花卉中攜帶有一定數(shù)量的西花薊馬，且廣東省有適宜西花薊馬生存的氣候和寄主，隨著花卉、蔬菜等大規(guī)模的調運，勢必會為西花薊馬的傳播擴散提供便利的條件。廣東省作為作為我國蔬菜、花卉、果樹的主產(chǎn)區(qū)之一，一旦西花薊馬傳入，將對廣東省蔬菜、花卉、果樹的生產(chǎn)造成災難性的損失。

外來物種在一個新的生境中能否居留，不僅取決于對當?shù)貧夂蛞蜃雍图闹鞯哪褪苣芰?，也取決于它與其它生物的競爭、捕食等關系;另外，本研究使用的12個氣象站點的氣象數(shù)據(jù)基本代表了廣東省的總體氣候特征，但由于各地區(qū)地形復雜，氣候要素與實際的生態(tài)環(huán)境亦不相同，因此，本研究結果只是初步的，有待于進一步的研究論證。

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