下面是小编为大家整理的中国西南地区松笋甲虫疫情气候驱动因素动态（全文）,供大家参考。
中国西南地区松笋甲虫疫情的气候驱动因素动态
抽象 松笋甲虫（Tomicus spp.）的爆发在中国西南地区造成了广泛的树木死亡。然而，对气候驱动因素在松笋甲虫爆发中的作用的理解是有限的。本研究旨在表征气候变量与西南云南松林中松芽甲虫爆发的关系。从多数据 Landsat 图像中提取了 2000-2017年松树笋甲虫感染的总面积，并从野外调查地块中获得。通过偏最小二乘回归开发了时间预测模型。结果表明，连续多年的干旱是最强的预测因子，因为这种情况大大降低了树木对甲虫的抵抗力。甲虫侵扰总面积随春季气温的增加而增加，与树干定植的成功率较高和幼虫发育加速有关。更温暖的温度和更长的太阳辐射持续时间促进了躯干转移到芽期的飞行活动，并允许完成姐妹育雏。连续多年的干旱加上气温升高和太阳辐射持续时间延长，可为芽虫暴发提供有利条件。一般来说，确定驱动松笋甲虫爆发的气候变量可以帮助改善当前的疫情控制策略。
关键字：
云南托米库斯 ; 小托米库斯 ; 气候变化; 偏最小二乘法; 云南松
1. 引言 松笋甲虫（Tomicus yunnanensis Kirkendall 和 Faccoli，以及 Tomicus minor Hartig）被认为是中国西南部针叶林中最具破坏性的昆虫。它们的主要寄主是云南松（Pinus Yunnanensis Franch），这是中国西南地区的关键物种，在水和土壤保护中起着重要作用。云南松覆盖云南省约 500 万公顷的地表，占森林面积的 52%[1，2，3]。2000 年代，在中国西南部的松笋甲虫爆发期间，有数百万棵树被杀死。此外，近年来，松笋甲虫继续在附近地区蔓延，造成严重的经济损失[4，5，6]。
一些生物生态学研究很好地描述了中国西南地区松笋甲虫的生命周期[4，7，8，9，10 ，11，12，13]。原则上，松笋甲虫在不同时期造成两种不同的伤害：芽喂食和树干攻击。在芽破坏期间，新成虫从树干中出来，在 5 月初飞到附近松树的冠部，从 5 月到 11 月在芽内觅食，使人性成熟。被甲虫破坏的芽最终会死亡。在芽转移到树干期间，成熟的松树芽甲虫更喜欢具有高芽损伤比的宿主来产卵，因为成年甲虫的广泛芽喂养会使树木容易受到树干攻击[14]。一些松笋甲虫有姐妹繁殖的习惯。性成熟的成虫在 11 月初向树干移动产卵。然后，成年甲虫在 12 月下旬重新出现，飞到松树冠上觅食，然后在次年 3 月开始进行姐妹育雏。在树干损伤期间，从卵孵化到成虫出雏的生命周期都在树皮下。在云南，两种 Tomicus 物种可以在同一棵松树上共同出现[12，13]。画廊建设和幼虫摄食会破坏韧皮部组织内营养物质的流动，削弱或杀死宿主。
甲虫是影响森林生态系统的最重要生物干扰因子之一[15 ，16，17，18，19，20]。尽管导致最近甲虫暴发的因素很复杂，但气候变化是甲虫暴发的主要驱动因素[21 ，22，23，24，25，26，27]。气候变化以多种方式促进了甲虫的时空动态。温度可直接影响甲虫的发育时间、代谢、萌发同步性和死亡率[28，29，30 ，31，32，33，34，35]。生长季节温度升高会影响甲虫的繁殖和传播[36，37]，使甲虫能够更早地完成第一代，并可能完成第二代[38]。冬季气温升高也会降低冬季甲虫死亡率[39，40，41]。许多研究表明，干旱推动了历史上树皮甲虫的暴发[42 ，43，44，45]。干旱对甲虫动态的影响反映在寄主树上，因为在干旱条件下，特别是极端干旱条件下，树木的防御机制可能会受到破坏。干旱胁迫可能以多种方式使宿主树木更容易受到甲虫侵扰。例如，通过防止松树产生足够的树脂来抵抗甲虫的攻击[46 ，47，48，49，50]。干旱胁迫也减少了树木的韧皮部厚度，这已被证明与甲虫产卵呈正相关[51]。因此，与未来气候变化相关的天气变暖和干燥，预计将增加针叶林甲虫暴发的严重程度[45，52]。
关于甲虫与气候之间关系的科学文献主要集中在树皮甲虫上，如 黄 蚴科、 黄 蚴科、 蚜 虫等（如[23 ，53，54，55，56]）。虽然 Tomicus 物种（鞘翅目，Scolytidae）是欧洲[57 ，58，59]，美国[60 ，61，62]，亚洲[4]等松林的重要害虫，但对不同的气候因素如何影响 Tomicus 物种的爆发知之甚少。在欧洲，Horn 等人[63]发现 ， T. destruens 更喜欢温暖的温度，而 T. piniperda更喜欢较冷的气候。一些研究人员研究了温度对 Tomicus spp.发育的影响[4，57，64 ，65，66]。据我们所知，迄今为止，还没有一项研究根据时间序列数据检查气候变化与中国 云南锥虫 和 小毛茛 爆发之间的关系。鉴于松笋甲虫引起的森林破坏在过去几十年中在中国西南地区显着增加，因此迫切需要了解各种气候变量在推动这些重要生物干扰因子爆发方面的相对重要性。
本文通过分析 2000-2017 年从中国西南地区多 Landsat 卫星影像中提取的甲虫侵扰总面积数据，对松笋甲虫爆发动态进行了表征。本研究的目的是使用偏最小二乘（PLS）回归来量化关键气候变量在县级驱动松笋甲虫爆发中的重要性。我们假设（1）严重干旱，特别是连续多年的干旱条件，是由于宿主防御能力降低而引发松笋甲虫爆发的重要预测因子，（2）温度升高和太阳辐射会加速甲虫的发育并促进飞行活动。详细的定量分析，将松笋甲虫对云南松树的损害与多种气候变量联系起来，这将增强我们对最近爆发的原因的理解，并改善目前使用的疫情控制策略。
2. 材料和方法 2.1. 研究领域
我们的研究区域以中国云南省大理市祥云县为中心（图 图 1a）。根据当地林业局的历史调查数据，自 2010 年以来，该地区爆发了松笋甲虫疫情。该地区有两个季节：旱季（即 11 月至 5 月）和雨季（即 6 月至 10 月）。年平均气温 998 毫米，年平均气温 13.7°C。
平均每月最高和最低温度为 27°C 和 3°C（基于翔云县子区室因子矢量图提取云南松林边界（图 图 1c）。由于土壤贫瘠，灌溉条件有限，云南松的主要植树造林方法是直接播种造林。研究区森林以纯种云南松林为主，面积约 2000 公里。2 .变量选择过程和预测模型开发的流程图如下 图所示。
图 图 1.（a）
中国云南省;（b）
翔云县陆地卫星图像;（c）研究区内的云南松林。（d）
研究区内 40 个外地地块的分布情况。
图 图 2.变量选择过程和预测模型开发的流程图。
2.2. 响应变量
响应变量是松笋甲虫出没的总面积，用作甲虫种群的指标。甲虫出没总面积的时间轨迹是通过以下步骤从 2000 年到 2017年建立的。
2.2.1. 陆地资源卫星数据
我们使用 2000 年至 2017 年的年度 Landsat 影像数据来预测 Landsat 像素内的拍摄破坏百分比。从 USGS GLOVIS网站载了总共 18 张大地卫星图像（表 1）（2019 年 1 月 1 日访问）并进行了辐射标准化。先前的一项研究描述了 Landsat 图像的选择日期和预处理方法[67]。选择 MSI 的水分胁迫指数是因为先前的研究表明，它使用卫星数据可有效检测松笋甲虫的损伤[67]。MSI 通过 SWIR 1 和 NIR 条带的比率计算。与“健康松树”类相比，“非健康松树”类在 SWIR1 波段具有较高的反射率值，在 NIR 波段具有较低的反射率值（图 图 3）。我们计算了 MSI 异常，例如 MSI"，给定年份的光谱异常是多时间未受干扰平均值（由消除干扰年份的迭代过程确定）与给定年份的像素值之间的差值。
图 图 3.基于陆地卫星影像的非健康松树和健康松树的反射率值。
表 表 1.用于时间序列分析的 Landsat TM、ETM+、OLI 影像。
2.2.2. 字段数据 2016 年 11 月在研究区东南部建立的 40 个现场地块（30 米×30 米）（图 图 1d）用于模型开发和评估。我们测量了每棵树在每个地块中的芽伤害比（SDR）。每棵树的 SDR 是受损芽与总芽的比率。地块 SDR 是地块中所有树木的平均 SDR。SDR被定义为甲虫出没的森林遭受的破坏程度。样地包括对甲虫出没森林的不同程度的破坏，SDR 范围为 0%至 90%。我们使用 Trimble GeoExplorer 3 GPS 来记录每个地块的地理坐标。
2.2.3. 射击伤害百分比的统计建模 我们开发并评估了基于 2016 年田间图的 MSI"（自变量）和 SDR（因变量）的回归模型，以预测网格单元（30 m）内松笋甲虫诱导的 SDR 百分比。反转模型在我们之前的研究中进行了详细描述[68]。总体均值 R 2 对于 SDR 的参考数据（即来自现场样本图）与模型预测（即来自 Landsat 图像）的反演模型，SDR 为 0.837。观测值与预测值的斜率和截距（图 图 4）表明，该模型倾向于略微高估健康和轻度受损森林的 SDR（SDR 范围：0-20%），并略微低估严重受损森林的 SDR（SDR 范围：50-100%）。对中度受损森林的特别提款权估计（特别提款权范围：20-50%）相对准确。基于反演模型的性能，我们将 SDR为>20%的像素定义为甲虫侵扰区域，并构建了 2000 年至 2017 年松笋甲虫侵扰总面积的时间序列。2010 年的 SDR 地图也通过与翔云县林业收集的野外调查数据进行了比较。2010 年，调查人员对研究区内所有云南松林进行了全面的地面调查。对受损的芽进行采样，以确定它们是否被松笋甲虫损坏。此外，SDR 被用作确定松树林受感染面积的指数。最后，以站台班为单位，绘制了 2010 年被松笋甲虫破坏的森林分布图。
图 图 4.使用线性回归模型比较 30 m 格网像元内参考（即来自野外图）和 Landsat 预测的拍摄破坏百分比。实线是回归线;灰色虚线是 1：1 线;RMSE，均方根误差。SDR：射击伤害比。
研究区当地林务人员进行的田间抽样调查表明， 云南松 笋虫受侵占松林害虫总受感染面积的 95%以上;在甲虫出没的森林中，松笋甲虫的密度远高于其他甲虫物种，如 Shirahoshizo patruelis Voss 和 Monochamus alternatus Hope。我们假设松笋甲虫主要驱动最近的森林扰动。与预测松笋甲虫侵扰区域相关的误差不会对结果产生重大影响。
2.3. 解释变量
我们使用气候变量作为独立预测因子来推断松笋甲虫的侵扰情况。通过二阶反距离加权对研究区域内 5 个当地气象站（丽江、大理、京东、楚雄、华平）的 1970-2017 年每日天气数据进行插值。插值栅格的空间分辨率为 30 m。每日气候数据从中国气象数据共享服务系统）下载（2018 年 11 月 10 日访问）。我们对研究区域中所有像素的值进行了平均，以获得每天、每月和每年的气候变量。选择气候解释变量来分析不同气候驱动因素在影响甲虫爆发方面的相对重要性。
温度被认为是影响松笋甲虫种群的限制因素之一[7，64，65，69]。在这项研究中，我们试图捕捉各种温度因素对松笋甲虫不同生命阶段的影响。我们使用了以下温度变量（表 表 2）：（1）年平均气温;（2）月平均气温;（3）最冷月份的最低温度;（4）最冷月份的最低日气温;和（5）四分之一温度。我们测量了 Tspring，Tsummer，Tautumn 和 Twinter。根据以前的研究[64，65]，光强度在松笋甲虫的飞行活动中起作用。为了探索太阳辐射与松笋甲虫飞行活动之间的关系，我们还测量了（1）每月累积太阳辐射持续时间;（2）四分之一累积太阳辐射持续时间（Sspring，Ssummer，Sautumn 和 Swinter）;（3）本年度的累积太阳辐射持续时间。
表 表 2.描述 2000-2017 年中国西南地区松笋甲虫侵扰森林概率 PLS 模型中使用的解释变量。
干旱事件被认为是引发甲虫暴发的重要因素[42，47，70]。降水的影响可能是持久的。在这项研究中，降水变量分为三组（表 表 2），包括（1）四分之一降水（Pspring，Psummer，Pautumn 和 Pwinter）;（2）年度累计降水量（本年度降水量标明为“P0”，前一年降水量记作“P1”，以确定前一年的降水量是否与当前受感染地区有关）;（3）前两三年的累计降水量（分别为 P12和 P123），这是通过将前几年相加来确定的，代表了与东道主树木相关的连续多年干旱。没有使用基于温度的干旱指数来避免
与热和的相关性。之所以使用这些变量，是因为它们描述了与松笋甲虫物候相关的温度、太阳辐射和降水的变化以及寄主树所经历的生理应激[71，72]。所考虑的气候变量如表 表 2 所示。
统计分析
我们使用 PLS 回归分析，通过为整个研究区域建立时间预测模型，表征了气候变量与甲虫感染总面积之间的关系。该分析被证明是评估两者关系的有效方法[73]。当将松笋甲虫侵染总面积与多个气候变量联系起来时，我们会遇到气候变量总是高度相关的问题，并且很难用传统技术建模。PLS 方法是一种回归技术，可以有效地用于自变量数量大大超过观测值数量且自变量表现出高多重共线性的情况[74，75]。通过对几个潜在因子进行主成分分析，然后使用主成分拟合回归模型，可以避免 PLS 模型中的过拟合问题。PLS 模型使用气候变量作为自变量，甲虫感染总面积作为因变量。PLS 模型最重要的结果是可变重要性预测（VIP）分数和标准化模型系数。VIP 值表示自变量在解释因变量变化方面的重要性，1 通常用作识别重要变量的阈值[76]。标准化模型系数表示自变量对因变量变化的影响的强度和方向[73，77]。标准化模型系数的解释基于以下前提：暖温和高太阳辐射持续时间与甲虫侵扰总面积呈正相关，高降水量与甲虫侵染总面积呈负相关。
模型预测精度由决定系数（R 2 ）
和平均绝对误差 （MAE）。R 2 和 MAE 分别通过方程（1）和（2）计算：
(1) (2) 其中 n 表示样本数; y 我 表示样本 i 的预测值; y 我 ˆ 表示样本 i 的实际值;和 y 我 ¯¯¯ 表示 i 个样本的平均值。
所有统计分析均在参考文献[78]中进行，并使用了软件包 pls，ggplot2 和 CarData。
3. 结果 甲虫出没的总森林面积从 2000 年到 2017 年的变化
2000-2017 年松笋甲虫侵扰森林面积显示，松笋甲虫的爆发从局部和小攻击斑块转变为大面积侵扰（图 图 5）。2010 年甲虫侵染森林预测图与翔云县林业局生成的甲虫侵染区观测图的相似度达到 76.72%（图 图 6），预测受侵染面积和观测到的受灾面积均约为 10，000 公顷，验证了 SDR 预测模型的可靠性。从 2000 年到 2017 年，甲虫出没的总面积是根据时间绘制的（图 图 7A）。结果表明，甲虫侵扰总面积自 2000 年以来一直在缓慢增加，2010 年后，最初大部分分散的破坏转向大规模破坏。随后几年，破坏程度持续...
推荐访问:中国西南地区松笋甲虫疫情气候驱动因素动态 西南地区 甲虫 疫情