田萬銀，徐華潮

(浙江農(nóng)林大學林業(yè)與生物技術學院，浙江臨安311300)

馬尾松毛蟲Dendrolimus punctatus Walker屬于鱗翅目Lepidoptera枯葉蛾科Lasiocampidae松毛蟲屬，主要危害馬尾松Pinus massoniana Lamb，其次危害黑松Pinus thunbergii Parl、火炬松Pinus taeda L．、濕地松 Pinus elliottii Engelm、晚松 Pinus rigidavar Serotina、海南松Pinus latteri Mason等松屬植物 (侯陶謙，1987)。馬尾松毛蟲在中幼林生長差、郁閉度低、林下植被覆蓋率低的馬尾松純林中較易暴發(fā)成災 (黃向東和陳良昌，2008;徐光余等，2008)。馬尾松毛蟲一般通過幼蟲取食松樹針葉危害松屬植物，松樹受害后，輕則造成松樹材積生長率下降，松脂減少，種子產(chǎn)量降低;重則造成松樹生長極度衰弱，從而招引蛀干性害蟲入侵，引起松樹大面積死亡 (馬驤，2008)。

1989年，林業(yè)部為了保障沿海地區(qū)的生態(tài)安全和經(jīng)濟社會發(fā)展而啟動了沿海防護林體系工程。該工程對改善生態(tài)環(huán)境，維護生態(tài)平衡，保護沿海人民生存和發(fā)展起著決定性作用 (谷建才等，2000)。然而，相比于內陸，沿海防護林樹種單一，多以人工純林為主，加上臺風的輔助作用，使得病蟲害較易大范圍發(fā)生。其中，馬尾松毛蟲對沿海防護林松屬植物的危害就是一個典型的例子:據(jù)不完全統(tǒng)計，2008年松科植物在浙江省仙居縣海防林樹種中的比重為67.6%，一旦馬尾松毛蟲在此環(huán)境中發(fā)生，勢必會引起馬尾松毛蟲的大范圍暴發(fā)并隨風力迅速傳播，極難控制。因此，及時有效地對沿海防護林馬尾松毛蟲的發(fā)生進行監(jiān)測和防治十分必要。而預測預報工作是在病蟲害尚未對林業(yè)造成重大損失之前對病蟲害的發(fā)生狀況和增長趨勢進行預測，從而為病蟲害防治工作提供一定參考依據(jù)的一系列技術手段。

長期以來，有關馬尾松毛蟲預測預報方面的研究并不少見，如逐步回歸分析 (薛賢清，1984)、判別分析 (薛賢清等，1982)、模糊聚類分析 (薛賢清等，1986)、馬爾可夫鏈分析 (江土玲和金崇華，1986)、區(qū)劃分析 (魏初獎等，2002)及灰色系統(tǒng)分析 (陳繪畫等，2004)等，董振輝等人甚至還開發(fā)出了病蟲害有蟲面積測報的專用軟件 (董振輝等，2002)。然而，這些測報方法，多數(shù)在計算及推導方面極為復雜且在選取影響馬尾松毛蟲發(fā)生的主導因子時主觀性太強。最為重要的是，目前為止，幾乎還沒有一項專門針對沿海防護林馬尾松毛蟲預測預報的研究，而沿海防護林作為一個特殊的林業(yè)體系，無論是其環(huán)境氣候還是動植物組成都有別于普通的內陸森林。針對以上問題，本文使用SAS(黃少偉和謝維輝，2001)的相關原理及方法對沿海防護林馬尾松毛蟲的發(fā)生進行預測預報有著特殊的意義。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

仙居縣地處浙江省東南部，靠近東海，位于臺州市的西部，東連臨海、黃巖，南鄰永嘉縣，西接縉云縣，北靠東陽市磐安縣和天臺縣。在北緯約 28.5°～29°之間，境內南北直線距離為57.6 km;東經(jīng)約120°～121°之間，東西直線距離為63.6 km。該縣年平均氣溫17.2℃，年平均降水量為1443.8 mm，年平均日照時數(shù)為1785.5 h。實驗林以松科植物為主。

1.2 材料來源

馬尾松毛蟲的蟲情資料來自浙江省仙居縣森防站，主要為1983～2011年仙居縣的蟲口密度(見表2、表3)。氣象資料來源于浙江省仙居縣氣象局，主要包括1982年4月～2011年3月的降水量、風速、氣溫、水汽壓、相對濕度、云量、日照時數(shù)等 (見圖1、2、3、4)。

圖1 仙居縣各月總云量及風速Fig.1 Monthly total cloud amount and wind speed in Xianju

1.3 數(shù)據(jù)分析方法

由于越冬 (后)代馬尾松毛蟲對馬尾松林當年生長威脅性大，是生產(chǎn)中防治的重點 (陳繪畫等，2003)，故將越冬 (后)代馬尾松毛蟲的蟲口密度作為因變量Y。從上年4月開始至當年3月的月平均氣溫、月降雨量、月平均相對濕度等84個氣象因子作為預報因子，即自變量 X。利用Statistical Analysis System(SAS)軟件對1983～2006年的蟲口密度及對應的氣象數(shù)據(jù)進行相關性分析并采用逐步回歸分析法建立馬尾松毛蟲蟲口密度的回歸預測模型。最后使用2007～2011年的蟲口密度及相對應的氣象因子對模型進行預測檢驗。

2 結果與分析

2.1 相關性分析篩選測報因子

利用SAS軟件，對整理好的數(shù)據(jù)進行相關性分析。將匯總整理的數(shù)據(jù)材料，導入到SAS的數(shù)據(jù)庫中，總共84個變量:X1～X12為上年4月至當年3月的月平均風速，X13～X24為上年4月至當年3月的月降水量，X25～X36為上年4月至當年3月的月平均氣溫，X37～X48為上年4月至當年3月的月平均水汽壓，X49～X60為上年4月至當年3月的月平均相對濕度，X61～X72上年4月至當年3月的月平均總云量，X73～X84上年4月至當年3月的月日照時數(shù)。利用SAS軟件編輯相關性分析的程序，從而確定與Y相關的X變量。

2.2 建立回歸模型

運用逐步回歸的分析方法，建立沿海防護林馬尾松毛蟲蟲口密度的預測預報模型。運算結果如表1所示，

表1 方程的相關模擬結果Table 1 Correlated simulation of formula

由表1可得回歸方程:

Y=69.29930+0.43190X3－0.00094141X4+2.67627X9－6.61221X12－0.00471X18－0.01119X24+0.00335X27－0.75926X30－1.02114X33+0.00161X35－1.29973X41+0.44153X43+0.04662X45－0.12457X46+0.02696X49－0.06088X61+1.17449X66－0.16501X68－1.16348X71－0.00316X75+0.00194X78－0.01420X79

(其中，Y為當年越冬 (后)代馬尾松毛蟲蟲口密度，X3為上年6月平均風速，X4為上年7月平均風速，X9為上年12月平均風速，X12為當年3平均風速，X18為上年9月降水量，X24為當年3月降水量，X27為上年6月平均氣溫，X30為上年9月平均氣溫，X33為上年12月平均氣溫，X35為當年2月平均氣溫，X41上年8月平均水汽壓，X43為上年10月平均水汽壓，X45為上年12月平均水汽壓，X46為當年1月平均水汽壓，X49為上年4月平均相對濕度，X61為上年4月平均總云量，X66為上年9月平均總云量，X68為上年11月平均總云量，X71為當年2月平均總云量，X75為上年6月日照時數(shù)，X78為上年9月日照時數(shù)，X79為上年10月日照時數(shù))。

2.3 檢驗回歸模型

利用建立的模型對1983～2006年資料進行擬合性檢驗并對2007～2011年數(shù)據(jù)進行預測檢驗(分別見表2、表3)。

表2 方程的擬和性檢驗結果Table 2 Test of conformability of formula

表3 方程的測報檢驗結果Table 3 Inspection results of equation's forecasting

由以上模型可知，諸多環(huán)境因素對馬尾松毛蟲的蟲口密度均有顯著的影響 (表1中的P＜0.05)，如月平均風速、月平均氣溫、月平均水汽壓、月總云量、月日照時數(shù)等均為影響馬尾松毛蟲蟲口密度的主導因子。原因是沿海防護林氣候多變，常受臺風、暴雨、龍卷風等自然災害的影響，因而沿海防護林馬尾松毛蟲的蟲口密度會受多種氣象因子的共同作用。

由表2可看出，除少數(shù)年份外，方程擬合性檢驗的歷史符合率均較高。從2003年至2006年，方程的擬合性檢驗結果出現(xiàn)了較大的偏差。經(jīng)調查，方程出現(xiàn)較大偏差的年份，均出現(xiàn)了較為嚴重的自然災害:如2002年4月仙居縣出現(xiàn)了較為嚴重的冰雹及大雨天氣，因而2003年越冬 (后)代馬尾松毛蟲的蟲口密度會受到一定的影響;又如2005年，該縣的自然災害更為嚴重，先后在2005年7月、2005年8月、2005年9月分別受“海棠”、“麥莎”、“卡努”臺風的侵擾，對2006年該縣越冬 (后)代的馬尾松毛蟲蟲口密度產(chǎn)生了極大的影響。除此之外，相比以往年份，近幾年該縣使用一些人為的方法 (如噴施農(nóng)藥)而使得該縣的馬尾松毛蟲的蟲口密度突然有較大幅度的下降，因而這幾年間方程的擬合性檢驗結果出現(xiàn)了較為明顯的偏差。方程的測報檢驗結果表明，除去受自然災害影響較為嚴重的年份 (2008年7月，仙居縣遭到了“鳳凰”號臺風的影響，2009年9月，遭到了“莫拉克”號臺風的影響，2010年12月受大雪的影響)外，方程的測報準確率較高。

相比于普通的模型及建模方法，通過SAS篩選主導因子的方法較為客觀，并非是人為性的主觀確定;另外利用SAS建模允許包含大量的數(shù)據(jù)，這是建立可靠有效模型的前提，但普通的數(shù)學模型，一旦涉及到大量的數(shù)據(jù)時，會給計算帶來巨大的麻煩。最重要的是，沿海防護林作為一個特殊的林業(yè)體系，其環(huán)境氣候、動植物組成都有別與內陸森林，因而本文有針對性地對沿海防護林馬尾松毛蟲的發(fā)生進行預測預報很有意義?？偠灾?，沿海防護林馬尾松毛蟲的發(fā)生及變化是一個極其復雜的過程，常受多種環(huán)境因子的綜合影響，甚至有些因素的影響情況也會隨著時間的推移而發(fā)生變化。因此在建立測報模型的過程中，由于受自然災害或人為因素的影響而導致模型出現(xiàn)一定的偏差在所難免。隨著科技的進步，馬尾松毛蟲的預測預報工作將會更多地與先進的技術手段接軌，如 GIS技術 (Liebhold et al．，1992;Hohn et al．，1993)等。

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