基于空間模式的遠安縣松材線蟲入侵馬尾松林風險估計解析

肖正利，敬順華，劉海玲，周 勇，彭艷紅，王 歡

(遠安縣林業(yè)局，湖北 宜昌 444200)

松材線蟲病，又名松樹線蟲萎蔫病、松樹萎蔫病、松樹枯萎病，其病原——嗜木傘真滑刃線蟲(Bursaphelenchusxylophius)，是林業(yè)中最具危害性的病害之一，被稱為“松樹癌癥”[1-3]，自1982年被發(fā)現(xiàn)入侵江蘇南京開始[4]，截至2019年底，已迅速擴散蔓延到全國18個省市666個縣[5-6]。在溫帶，幾乎所有松樹種類都可以被松材線蟲侵染[2]，造成巨大的經(jīng)濟損失，對松林及國土生態(tài)安全構(gòu)成了嚴重威脅?？刂七@一重大毀滅性和傳染性病害擴散蔓延是林業(yè)有害生物防控亟待解決的重大科學技術(shù)難題。

松材線蟲自然傳播主要靠媒介昆蟲。可作為媒介昆蟲的有13種[2]，國內(nèi)發(fā)現(xiàn)能攜帶松材線蟲的昆蟲有 6 種[7]。該研究區(qū)域自然傳播媒介為昆蟲松褐天牛(Monochamusalternatus，又名松墨天牛[2])，成蟲羽化飛出后在松樹上取食或產(chǎn)卵時將松材線蟲傳播到鄰近的松樹。人為傳播為以帶有松材線蟲和傳播媒介的病材、病枝及其加工品等通過人工、運輸工具等搬運到另一地區(qū)。這種傳播方式不受自然屏障限制，而且速度快，是最主要也最危險的傳播方式。

松材線蟲病疫情的擴散和傳播具有一定的空間分布，獲取疫情侵染源空間位置信息，輔助計算機GIS系統(tǒng)，對疫點空間數(shù)據(jù)信息、位置信息、屬性特征運用空間分析技術(shù),解釋事物內(nèi)在的規(guī)律，并在空間查詢、分析、擴散模擬、統(tǒng)計和預(yù)測等方面也發(fā)揮著巨大的作用。

因此，研究松材線蟲病疫情傳播的空間分布信息，對疫情傳播擴散空間分布數(shù)據(jù)定量化并模擬分析，建立松材線蟲病疫情擴散、蔓延、風險評估模型，可以幫助解決決策、疫情管理、風險預(yù)測，進行疫情監(jiān)測預(yù)警；在疫情調(diào)查、防治、監(jiān)測等方面也發(fā)揮著巨大的作用，為松材線蟲防控和決策提供理論依據(jù)，以期遏制松材線蟲病的擴散蔓延速度。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

研究地遠安縣(111°14′～111°53′E，31°22′～31°53′N)位于湖北省長江中、上游鄂西北，宜昌之東北,系鄂西北山地向江漢平原過渡地帶，地貌以中低山為主,地勢為西北高，東南低。海拔76～1 325 m，平均海拔500 m。屬亞熱帶型大陸季風氣候區(qū)，氣候四季分明，自然條件優(yōu)越。日照充足，年均溫12～16℃，極端最高氣溫41.4℃，最低氣溫<-7℃。年太陽輻射80～108 kCal/cm，≥10℃活動積溫 3 700～4 900℃，年日照時數(shù) 1 830 h，無霜期210～275 d，年均相對濕度79%。降水量充沛，年均降水量多在 1 000～1 100 mm，冬、秋季雨水少，春、夏季降水多，年均蒸發(fā)量 1 300 mm。該區(qū)域人口相對密集,交通發(fā)達，經(jīng)濟活動頻繁，人口大規(guī)模流動有利于松材線蟲疫情的傳播。

該區(qū)域森林面積13.87萬hm2，森林植被類型屬于亞熱帶落葉闊葉林，森林覆蓋率75.6%，地段性森林植被類型為落葉闊葉混交林，以殼斗科(Fagaceae)物種為主體的森林群落居多。松科植物主要為馬尾松，占比26.5%，馬尾松林呈純林和混交分布；闊葉混交林占比67%，其它林占比6.5%,馬尾松在該區(qū)域森林植被類型上占有一定的生態(tài)空間。

該病2006年傳入宜昌市[8],2012年傳入遠安，2019年遠安成為疫區(qū)[9]。松材線蟲病入侵馬尾松林致病力強，死亡速度快、數(shù)量大、擴散快，治理難度大，猝不及防，給該區(qū)域造成了嚴重的經(jīng)濟和生態(tài)損失，對松林資源構(gòu)成嚴重威脅。

1.2 數(shù)據(jù)收集和處理

收集該區(qū)域松材線蟲疫情管理小班數(shù)據(jù)庫(*.SHP格式)，基于ArcGIS軟件平臺，以林地變更調(diào)查暨森林資源動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)底圖，建立具有空間位置、管理因子、立地因子、生態(tài)因子、林木因子等的松材線蟲病管理數(shù)據(jù)庫，能與安卓系統(tǒng)GIS軟件平臺數(shù)據(jù)交互，用于野外作業(yè)，包括普查、除治現(xiàn)場監(jiān)督、疫區(qū)區(qū)劃、檢查驗收等；所匯集的數(shù)據(jù)庫點、面圖層，每個點視為一個侵染源(或疫源、疫點)。

1.3 研究方法

為便于研究和分析，將松材線蟲疫情數(shù)據(jù)庫面圖層轉(zhuǎn)成點圖層，采用空間點模式分析；空間點模式分析是對點狀地理實體或事件的空間分布和模式進行研究的方法，在相關(guān)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[10]；它是以空間坐標為主導(dǎo),以屬性數(shù)據(jù)作為權(quán)重進行統(tǒng)一描述[11]，每個疫點事件都可以抽象化為空間上的一個位置點，用來描述任何類型的事件數(shù)據(jù)[12]。研究方法采用空間可視化、三維趨勢、空間自相關(guān)、多環(huán)緩沖區(qū)、克里金插值5種方法[13-16]。所有數(shù)據(jù)基于ArcGIS 10.8軟件平臺分析、統(tǒng)計。

1.3.1空間可視化分析

將采集獲取的松材線蟲疫點地面屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)信息，以疫點坐標經(jīng)度、緯度和發(fā)生株數(shù)等建立地理信息數(shù)據(jù)庫，疊加基礎(chǔ)地理地圖為工作底圖，通過地理信息方法進行可視化，直觀地顯示出疫情的空間分布狀況，揭示疫情與某些事物之間的關(guān)聯(lián)，繪制松材線蟲病疫情空間分布圖，并做趨勢分析(Trend analysis)。

1.3.2多環(huán)緩沖區(qū)(Multiple Ring Buffer)分析

松材線蟲自然擴散需依靠松褐天牛成蟲攜帶遷飛擴散來實現(xiàn)。松褐天牛自然擴散能力不強，成蟲羽化后主要飛翔目的是取食、產(chǎn)卵、尋找配偶，自然遷飛擴散能力有限。松褐天牛飛行潛能被激發(fā)時，在野外一次性飛行的距離也僅能達到0.8～1 km[17]，以此規(guī)律，通過疫點病原的自然擴散，可建立空間擴散模型，以對象疫點為基本核心，根據(jù)指定鄰域距離，在其周圍建立不同半徑寬度的緩沖區(qū)域；運用多環(huán)緩沖區(qū)工具，對所有要素點(疫點)按設(shè)定的距離條件圍繞其要素中心形成一定緩沖區(qū)多邊形實體，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在二維空間得以擴展的信息，計算得到疫區(qū)自然擴散指數(shù)的空間模型圖。公式為：

B={x││d(x,A)≤R}

(1)

式中：A疫點半徑為R的緩沖區(qū)，以對象A為核心，建立半徑為d的多邊形區(qū)域范圍內(nèi)所有點的集合。d取值為最小歐氏距離，R為鄰域半徑即緩沖區(qū)建立的條件。

1.3.3克里金插值(Kriging)分析

克里金插值法是以變異函數(shù)理論和結(jié)構(gòu)分析為基礎(chǔ)，在有限區(qū)域內(nèi)對區(qū)域化變量進行無偏最優(yōu)估計的一種方法，是對未知點特定鄰域范圍的測量點或者特定數(shù)量的相鄰測量點數(shù)值進行加權(quán)相加，以求得未知點的數(shù)值，實現(xiàn)對未知點的預(yù)測。其中周圍測量點的權(quán)重根據(jù)半方差函數(shù)來確定[16,18]。利用材線蟲病疫點已知空間分布和疫點松林受害屬性值，估計空間上任意一點疫情的屬性值?？死锝鸩逯倒綖椋?/p>

(2)

(3)

式中：Z(x0)為x0處的估計值，Z(xi)為xi處的屬性值，λi為克里金權(quán)重系數(shù)，n為點個數(shù)。

1.3.4空間自相關(guān)(Global Moran′s I)分析

空間自相關(guān)分析是一種空間統(tǒng)計方法，可揭示空間變量的區(qū)域結(jié)構(gòu)形態(tài),是檢驗?zāi)匙兞吭谔囟臻g位置上的屬性值是否與其相鄰空間位置上的屬性值顯著相關(guān)[15-16]。空間自相關(guān)分為全局和局部空間自相關(guān)。前者是檢測變量的屬性值在空間上是否具有相關(guān)性和規(guī)律性，后者是表示變量的屬性值在空間上的聚集或者離散區(qū)域。Moran′s I指數(shù)從整體上反映研究區(qū)域的空間相關(guān)性，取值范圍是[-1，1]。當I>0時，表示正相關(guān)，且越接近于1 聚集性越大；當I<0，表示負相關(guān)；I=0，是隨機現(xiàn)象[12，15]。局部空間自相關(guān)，是在全局分析基礎(chǔ)上沒有聚集出現(xiàn)時，用來檢查是否有小的、可能被忽視的聚集，可反映子區(qū)域間的相關(guān)程度。

利用該方法對松材線蟲疫點區(qū)域空間傳播的空間自相關(guān)性進行實證分析，描述松材線蟲病疫點空間整體分布狀況，檢驗要素(疫點)屬性值是否與其相鄰空間點上的屬性值相關(guān)聯(lián)，其結(jié)果為正相關(guān)和負相關(guān)。正相關(guān)表明屬性值變化與其相鄰空間單元具有相同的變化趨勢，代表空間現(xiàn)象有集聚性的存在；負相關(guān)則為隨機現(xiàn)象。全局空間自相關(guān)的Moran＇s I 的計算公式為：

(4)

(5)

(6)

E[I]=-1/(n-1)

(7)

V[I]=E[I2]-E[I]2

(8)

2 結(jié)果與分析

2.1 松材線蟲病發(fā)生概況

2019年度，該區(qū)域松材線蟲病發(fā)生范圍分布于7個鄉(xiāng)鎮(zhèn)83個村，受害松林面積 2 345.6 hm2，疫點(小班) 1 976個。疫點松林受害1～800株，年度清理枯死、萎蔫病松樹 124 408株(表1)。危害程度處于輕微，處置方式為現(xiàn)場焚燒，傳播途徑為自然傳播和人為傳播。疫情發(fā)生的區(qū)域存在較高的自然傳播擴散風險，當前，雖然成災(zāi)率發(fā)生在3‰以下，加之采取了防治措施，除治率達到100%,疫情可控可防。

表1 松材線蟲病疫點概況

2.2 空間可視化分析

利用ArcGIS 軟件平臺對疫點圖層進行符號的設(shè)置，以疫點字段株數(shù)屬性值，采用自然間斷點分級法，將松林受害株數(shù)從低到高的順序分成8個等級，每個等級100株，由點的大小以地圖可視化形式來表示疫情空間分布，得到疫點散點分布圖(圖1)，其分布特點從聚集到稀疏，小點居多。

圖1 疫點分布Fig.1 Distribution of epidemic points

由圖1可知，所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)都有疫情發(fā)生，且分布較為分散，受害松林嚴重區(qū)域為花林寺鎮(zhèn)、茅坪場鎮(zhèn)，疫情高發(fā)地區(qū)主要集中在東南地區(qū)，為高風險區(qū)，且疫情存在隔年或翌年發(fā)病現(xiàn)象[19]，疫點短期內(nèi)難以根除。

2.3 三維趨勢分析

利用空間探索數(shù)據(jù)分析(ESDA)將疫點數(shù)據(jù)做三維趨勢分析，將區(qū)域內(nèi)每一個疫點松林受害株數(shù)值看作是該單元格幾何中心處的值,用三維數(shù)據(jù)點(X,Y,Z)來表示,其中：X和Y分別代表各區(qū)域幾何中心處的經(jīng)度和緯度方向,(i)表示疫點受害松林株數(shù)值，i分別在平面XY和YZ上進行投影散點圖,通過散點做多項式擬合,得到一條曲線,用此曲線模擬疫點松林受害株數(shù)值在經(jīng)緯度方向上的某種變化趨勢。計算所得該區(qū)域疫情三維趨勢圖(圖2)，X軸為方向東，Y軸為方向北，Z軸代表疫點受害松林株數(shù)值，XY面為疫點，疫點桿的高低代表受害株數(shù)值。從桿的高低分析疫情趨勢為東南高，西北低；從投影趨勢線值分析，趨勢線近似于直線，總體較平、低，表明未造成大的受災(zāi)或嚴重區(qū)域，危害程度處于較輕。

圖2 疫點三維趨勢Fig.2 Three-dimensional trend of epidemic sites

2.4 空間自相關(guān)分析

對所有疫點作全局整體分析，所涉距離閥值以媒介昆蟲遷飛距離，取值1 km,即每個疫點搜索周圍半徑1 km范圍疫點，檢驗空間位置上的屬性值是否與其相鄰空間位置上的屬性值相關(guān)。全局自相關(guān)計算結(jié)果(表2)：Moran′s I=-0.222 6，Z=2.5578，P=0.010 5，即莫蘭指數(shù)(Moran′s I)取值范圍I<0，為負相關(guān)關(guān)系，為隨機現(xiàn)象，聚類模式的可能性小于5%，表明疫源傳播是隨機擴散現(xiàn)象，傳播范圍內(nèi)任何一株松樹均存在侵染的風險。

表2 空間自相關(guān)指數(shù)

2.5 多環(huán)緩沖區(qū)分析

利用緩沖區(qū)分析可預(yù)測疫情傳播范圍，并依據(jù)其范圍進行合理的監(jiān)測設(shè)防。松材線蟲病疫情的傳播擴散與媒介昆蟲松褐天牛成蟲遷飛距離相關(guān)，通過距離可建立疫源的空間擴散模型。因此，根據(jù)自然擴散傳播距離和疫點的分布狀況，按松褐天牛成蟲遷飛距離潛能被激發(fā)飛行距離1 km傳播擴散發(fā)展趨勢,以等間距對疫點為圓心分成10個等級多環(huán)緩沖區(qū)分析，每個緩沖區(qū)100 m,計算得到疫區(qū)自然擴散指數(shù)的空間模型圖(圖3)。由圖3可知,模型圖體現(xiàn)了空間連續(xù)影響和空間疊加效應(yīng)，由環(huán)內(nèi)向外，風險依次降低，連續(xù)的效果反映了疫點傳播的影響因素隨距離的漸變效果，青色區(qū)域為距離疊加效應(yīng)，風險最高。對緩沖區(qū)距離分析結(jié)果分布狀況進行評估，整個環(huán)內(nèi)存在傳播的高風險區(qū)及傳播的風險隨著距離的漸遠而降低。

圖3 疫點多環(huán)緩沖區(qū)分布Fig.3 Epidemic point multi-ring buffer distribution

2.6 克里金插值預(yù)測分析

以松褐天牛攜帶松材線蟲自然遷飛擴散距離1 km作為疫源點傳播的范圍邊界值，即擴散距離范圍閾值取半徑R=1 km。對疫點使用克里金插值法分析計算并作圖，采用自然間斷點分級法將受災(zāi)區(qū)域分成8個等級來比較，預(yù)測疫點不同受害株數(shù)擴散的范圍，得到克里金插值結(jié)果(圖4)。如圖4所示，克里金插值預(yù)測結(jié)果與多環(huán)緩沖區(qū)范圍分布圖大致相同，結(jié)果均能大致反映出該區(qū)域的松林受害株數(shù)空間分布特征。松林受害風險的分布具有相對集中的特點,分別以55株為倍數(shù)遞增的8種不同顏色區(qū)域估計了松林受害程度，區(qū)間值在0～440，其結(jié)果特征為疫點聚集區(qū)域向外圍逐漸遞減，松林受害株數(shù)呈現(xiàn)聚集分布。因此，其結(jié)果可以對其進行風險分區(qū)的劃分。

圖4 疫點克里金插值Fig.4 Kriging interpolation map of the epidemic point

3 結(jié)論與討論

本文基于GIS空間分析功能，將空間數(shù)據(jù)管理功能、空間分析建模方法、空間可視化同松材線蟲病疫情相結(jié)合，闡述松材線蟲病疫情空間分布特征，以及風險性估計建模理論、方法。

3.1 結(jié)論

1)空間可視化直觀地反映了疫情發(fā)生分布區(qū)域、受害松林數(shù)據(jù)值空間關(guān)系，該區(qū)域2019年度所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)都為疫區(qū)，且疫點分布較廣、較多，疫點主要集中在縣域東南地區(qū)，自然傳播擴散風險加劇。

2)三維空間趨勢圖反映了疫情在經(jīng)緯度方向上的整體變化情況，該區(qū)域受害松林株數(shù)桿值趨勢東南高，西北低，疫點圖投影多項式擬合曲線近似于直線，總體較平、低，疫情在經(jīng)緯度方向上變化趨勢較低，表明未造成大的受災(zāi)或嚴重區(qū)域，危害程度較輕。

3)探索了疫情屬性值在空間位置間的相關(guān)關(guān)系，運用全局空間自相關(guān)分析整個區(qū)域疫情的空間分布模式,搜索每個疫點周圍半徑1 km范圍，其結(jié)果Moran′s I<0，為負相關(guān)關(guān)系，表明疫點傳播擴散是隨機分布，疫情的傳播是由疫點向四周隨機擴散。

4)以疫點為圓心，等間距100 m的10個等級多環(huán)緩沖區(qū)自然擴散指數(shù)的空間模型圖，體現(xiàn)了空間連續(xù)影響和空間疊加效應(yīng)，連續(xù)的效果較形象地反映了疫情擴散的影響因素隨距離的漸變效果。整個環(huán)內(nèi)存在傳播的高風險區(qū)，由環(huán)內(nèi)向外，風險依次降低，傳播的風險隨著距離的漸遠而降低。

5)采用克里金插值結(jié)果預(yù)測疫點不同等級受害株數(shù)傳播擴散的范圍、受害株數(shù)程度，其預(yù)測范圍與疫點多環(huán)緩沖區(qū)分布范圍大致相同，均能大致反映出該區(qū)域的松林受害株數(shù)區(qū)域空間分布特征，其特征為疫點聚集區(qū)域向外圍逐漸遞減。松林受害風險的分布具有相對集中的特點，松林受害株數(shù)呈現(xiàn)聚集分布，其結(jié)果可以對其進行風險分區(qū)的劃分，因此克里金插值方法較優(yōu)。

3.2 討論

1)松材線蟲病疫情的發(fā)生、流行與地理環(huán)境之間有著密切的關(guān)系，研究疫情地理分布規(guī)律，是科學監(jiān)測和防治的前期手段，在疫情防控中得到了廣泛的應(yīng)用；本文以遠安縣區(qū)域年度松材線蟲病疫點數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，運用疫點空間可視化、三維趨勢分析、空間自相關(guān)、多環(huán)緩沖區(qū)、克里金插值5種方法對松線線蟲疫情傳播風險性估計建模，在擴散蔓延的預(yù)測研究方面都有重要意義。

2)影響松材線蟲病疫情發(fā)生、擴散、蔓延的因子很多，絕大部分探討疫點或影響因素的空間位置，忽略了空間信息；本研究存在一定局限性，松材線蟲病疫情的傳播因素與媒介昆蟲的密度、環(huán)境因子、氣候、海拔、松林的分布及密度、人為活動干擾等息息相關(guān)，這些因素需要進一步疊加研究，其分析估計結(jié)果不可能精確到具體的山頭地塊和劃分風險等級；其數(shù)據(jù)量化研究與模擬方法可適用于有害生物發(fā)生、發(fā)展的預(yù)測預(yù)報。

3)該區(qū)域松材線蟲的入侵擴展迅速，侵染面積逐年擴大，嚴重影響了縣域的生態(tài)環(huán)境建設(shè)和經(jīng)濟發(fā)展，防治上耗費了大量人力、物力、財力，目前還未取得階段性根除進展。該疫情不僅給國民經(jīng)濟造成巨大損失，也破壞了自然景觀及生態(tài)環(huán)境，對豐富的松林資源構(gòu)成嚴重威脅。研究松材線蟲病疫情空間分布特征，基于風險性估計建模、可視化分析，倡導(dǎo)在空間格局上采取自然隔離、根除侵染源、阻擋疫源擴散，逐步減小范圍，最終達到移除疫區(qū)。