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基于气象因子的松墨天牛发生率空间格局研究

王庆 毕猛 马思佳 石雷

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基于气象因子的松墨天牛发生率空间格局研究

  • 基金项目:

    国家林业局林业公益性行业科研专项(201204501;201004062)

  • 中图分类号: S763

Research on Spatial Pattern of Monochamus alternatus's Occurrence Rate Based on Meteorological Factors

  • CLC number: S763

  • 摘要: 根据全国范围内2002-2012年松墨天牛逐年发生数据,选取发生松墨天牛虫害地级行政区的平均发生率作预测指标,在ClimateChina v4.40气候模拟软件中,计算出发生地区的气象数据。利用偏最小二乘回归,得到松墨天牛平均发生率与气象因子的回归方程,即松墨天牛平均发生率空间格局模型,并结合地理空间数据和属性数据,预测未来我国松墨天牛虫害的潜在变化趋势。结果显示:结合筛选的12个气象因子建立的松墨天牛平均发生率空间格局模型,预测精度为83.14%,据此预测松墨天牛平均发生率在2020s、2050s、2080s的空间格局与2002-2012年相比主要呈现出四川东部、贵州中部地区中度和重度虫害发生面积明显增加;湖南东部、江西西部和浙江西部地区虫害重度发生面积明显增加;陕西东南部虫害重度发生面积减少;山东东部、安徽中部虫害轻度发生面积明显缩减的趋势。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-08-21

基于气象因子的松墨天牛发生率空间格局研究

  • 1. 中国林业科学研究院资源昆虫研究所, 云南 昆明 650224
  • 2. 西南林业大学, 云南 昆明 650224
基金项目:  国家林业局林业公益性行业科研专项(201204501;201004062)

摘要: 根据全国范围内2002-2012年松墨天牛逐年发生数据,选取发生松墨天牛虫害地级行政区的平均发生率作预测指标,在ClimateChina v4.40气候模拟软件中,计算出发生地区的气象数据。利用偏最小二乘回归,得到松墨天牛平均发生率与气象因子的回归方程,即松墨天牛平均发生率空间格局模型,并结合地理空间数据和属性数据,预测未来我国松墨天牛虫害的潜在变化趋势。结果显示:结合筛选的12个气象因子建立的松墨天牛平均发生率空间格局模型,预测精度为83.14%,据此预测松墨天牛平均发生率在2020s、2050s、2080s的空间格局与2002-2012年相比主要呈现出四川东部、贵州中部地区中度和重度虫害发生面积明显增加;湖南东部、江西西部和浙江西部地区虫害重度发生面积明显增加;陕西东南部虫害重度发生面积减少;山东东部、安徽中部虫害轻度发生面积明显缩减的趋势。

English Abstract

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