新疆病虫害发生面积趋势分析

吐尔逊古丽·托乎提,亚里坤·努尔

(新疆农业大学林学与园艺学院，乌鲁木齐830052)



新疆病虫害发生面积趋势分析

吐尔逊古丽·托乎提,亚里坤·努尔*

(新疆农业大学林学与园艺学院，乌鲁木齐830052)

摘要：新疆是森林病虫害发生十分严重的地区之一，危险性病虫害危害面积不断扩大，使森林损失惨重，经济损失严重。通过收集整理历年病虫害发生情况的数据资料，利用DPS统计软件建立预测模型，为今后的防治工作提供依据和参考。

关键词：病虫害;预测预报;趋势分析

森林病虫害预测预报是森林病虫害综合防治工作的基础，是森林病虫害系统管理中极其重要的组成部分，是一项监测森林病虫害未来种群变动趋势的重要工作。森林病虫害作为一种频发性生物灾害，是林业生产发展的一个重要因素[5]。按森林病虫生态地理区划,新疆分为7个省级区。省级区以下有14个亚区。生态条件差异很大。新疆森林昆虫已知有413种,其中常造成严重危害的30多种,天敌昆虫80多种。森林植物病原真菌有203种,类菌质体3种,蜱螨6种,其中常造成严重危害的病害20多种[6]。随着人工造林面积的持续增长，新疆森林病虫害总的发生将呈上升趋势，因此，只有准确、及时、连续、系统地掌握森林生态系统中森林病虫害种群数量变化规律，对病虫害未来的发生状况和增长趋势作出预测预报，在森林尚未造成损失之前采取综合措施，有效的使病虫害造成的损失降低到最小限度，才能实现对森林病虫害的可持续发展。本文以新疆维吾尔自治区植物保护站、林业厅等近年来的调查数据为依据，利用DPS统计软件分析新疆森林病虫害总体发生情况和林果有害生物发生情况，并用时间序列预测法给出预测模型，对于如何提高统计预报的效果,提出探讨意见，供各地测报站讨论、参考。

1森林病虫害统计预报方法

关于森林病虫害预测的方法很多，按其基本做法可分为三类：统计法、实验法、林间观察法。本文采用统计法。

统计预测方法是在复杂的环境中,找出与预报对象(预报量)有较好相关关系的因子,比如气候、耕作、天敌等作为预报的依据,然后采用一定统计数学方法将此选择的预报因子与预报对象之间建立客观的联系,即一定的数学关系。常用的病虫害统计预报方法大约有40种以上[8]。本文采用时间序列分析法。

时间序列分析法，它是一种应用广泛的数据分析方法，它主要用于描述和探索现象随时间发展变化的数量规律性[7]。时间序列的趋势可以分为线性趋势和非线性趋势两大类，我们在对时间序列进行分析时，首先做一个图形，然后通过图形观察数据随时间的变化模式及变化趋势。作图是观察时间序列形态的一种有效方法，它对于进一步分析和预测会有很大帮助。而增长率是对现象在不同时间的变化状况所做的描述。由于对比基期不同，增长率也有不同计算方法。

2新疆森林病虫害发生面积及预测模型

2.1增长率分析

数据来源：历年新疆统计年鉴

由表1可知，新疆森林病虫害发生情况越来越严重，近乎逐年递增，病虫害发生面积越来越大，2000年，新疆森林病虫害发生总面积158073.33hm2，而2011年，总面积已经达到1223633hm2，年平均增长率为23.76%。其中属森林虫害发生面积最大，在2011年时，已经达到582653hm2，其次是鼠害，鼠害发生面积为567233hm2，最后是病害，病害发生面积为73747hm2，占总发生面积的6.03%。

表1　新疆森林病虫害发生情况分析对比表　hm2，%

2.2新疆森林病虫害发生面积趋势分析

图1　2000～20011年新疆森林病虫害发生面积趋势图

由新疆森林病虫害发生面积变化趋势1图可知，近10年，新疆森林病虫害发生面积整体呈上升趋势，在2000年至2005年，病虫害发生面积没有明显增加，其中属虫害最为严重，而病害和鼠害基本持平。而从2005年开始，病虫害发生面积大幅增加。这时的鼠害发生速度大幅度上升，与虫害基本持平，病害发生也有上升趋势，但病害发生程度较轻。

2.3新疆森林病虫害预测模型

2.3.1虫害预测模型

从图2可以看出，虫害和鼠害的发生面积趋势呈现出一定的指数趋势。根据表1数据求得的指数曲线方程为：

Yt=91796.51×1.176487t

图2　新疆森林虫害发生拟合图

2.3.2鼠害预测模型

图3　新疆森林鼠害发生拟合图

从图3可以看出，鼠害的发生面积趋势呈现出一定的指数趋势。根据表1数据求得的指数曲线方

程为：

Yt=5079.7988×1.5156t

3结论

查阅大量相关文献，通过对历年新疆森林病虫害发生情况的数据进行整理,建立近10年来病虫害的发生趋势图。依据2000～2010年的数据，利用唐启义等发明的DPS统计软件对数据进行处理，找寻最适合的预测模型。成功得到虫害、鼠害预测模型,预测2011年病虫害发生情况，与实际值比较，同时建立拟合图，即得到的虫害预测模型为：Yt=91796.51×1.176487t，鼠害预测模型为：Yt=5079.7988×1.5156t。最后利用得到的模型与原来实际值作拟合图，以验证模型效果。结果表明，应用该模型得出的病虫害发生趋势的预测结论与病虫害发生的历史记载基本吻合。

参考文献

[1]周中汉,王汉江,李梅.DPS在物理实验数据处理中的应用[J].林业调查规划,2009(2):57-60.

[2]董红江.新疆森林病虫害与森林健康研究[J].吉林农业,2011(6):121-122.

[3]韩建森,新疆森林病虫害预防及治理措施[J].农林科技,2011(10):33.

[4]于志青,秦俊岭,毕建杰,等.威海市气象条件与农业病虫害发生规律的研究与实践[J].河北农业科学,2008(9):31-33.

[5]朱建平,陈顺立,张再福.森林病虫害预测预报[M].厦门:厦门大学出版社,2002.

[6]孟祥永,胡茵,吴天虹.新疆森林病虫害生态地理区划及主要病虫害种类[J].森林病虫通讯,1998(1):19-25.

[7]贾俊平.统计学[M].北京:中国人民大学出版社,2006.

[8]李火苟.提高病虫害统计预报效果的探讨[J].江西植保,1987(1):19-23.

[9]赵卿,黄声享,吴颖.DPS在变形监测数据处理中的应用[J].测绘信息与工程，2008,33(1):21-22.

[10]朱海涛,陈黎,涂自良,等.DPS数据处理系统在药学研究数据处理中的应用[J].医药导报,2006(4):363-365.

Xinjiang Pest Occurrence Area Trend Analysis Over the Years

Tuerxunguli·Tuhti,Yalkun·Nuer

(College of Forestry and Horticuktue Xinjiang Agriculture University,Urumqi 830052)

Abstract:Xinjiang is one of the very serious forest pests and diseases in the region, the risk of pests and diseases area of expanding forests losses, Serious economic losses. Data collected over the years by the occurrence of pests and diseases, the use of statistical software DPS build predictive models, Provide the basis and reference for future prevention.

Key words:Pests; Forecast; Trend Analysis

中图分类号:S763.1/.2

文献标识码:A

基金项目：新疆维吾尔自治区森林培育重点学科研究基金项目

收稿日期：2015-12-28

作者简介：张武杰(1979-)，男，助理研究员，主要从事果树栽培育种研究，E-mail：mdjzwj@126.com。 吐尔逊古丽·托乎提(1965-),女，维吾尔族，硕士，副教授，从事森林经理专业抽样调查研究，E-mail：xndtg518@126.com；*通讯作者：亚里坤·努尔(1967-)，副教授，主要从事园林苗圃学、草坪学的教学及研究工作，E-mail：yalkunnur@163.com。

DOI.:10.13268/j.cnki.fbsic.2016.02.012