基于空间模式的远安县松材线虫入侵马尾松林风险估计解析

肖正利，敬顺华，刘海玲，周 勇，彭艳红，王 欢

(远安县林业局，湖北 宜昌 444200)

松材线虫病，又名松树线虫萎蔫病、松树萎蔫病、松树枯萎病，其病原——嗜木伞真滑刃线虫(Bursaphelenchusxylophius)，是林业中最具危害性的病害之一，被称为“松树癌症”[1-3]，自1982年被发现入侵江苏南京开始[4]，截至2019年底，已迅速扩散蔓延到全国18个省市666个县[5-6]。在温带，几乎所有松树种类都可以被松材线虫侵染[2]，造成巨大的经济损失，对松林及国土生态安全构成了严重威胁。控制这一重大毁灭性和传染性病害扩散蔓延是林业有害生物防控亟待解决的重大科学技术难题。

松材线虫自然传播主要靠媒介昆虫。可作为媒介昆虫的有13种[2]，国内发现能携带松材线虫的昆虫有 6 种[7]。该研究区域自然传播媒介为昆虫松褐天牛(Monochamusalternatus，又名松墨天牛[2])，成虫羽化飞出后在松树上取食或产卵时将松材线虫传播到邻近的松树。人为传播为以带有松材线虫和传播媒介的病材、病枝及其加工品等通过人工、运输工具等搬运到另一地区。这种传播方式不受自然屏障限制，而且速度快，是最主要也最危险的传播方式。

松材线虫病疫情的扩散和传播具有一定的空间分布，获取疫情侵染源空间位置信息，辅助计算机GIS系统，对疫点空间数据信息、位置信息、属性特征运用空间分析技术,解释事物内在的规律，并在空间查询、分析、扩散模拟、统计和预测等方面也发挥着巨大的作用。

因此，研究松材线虫病疫情传播的空间分布信息，对疫情传播扩散空间分布数据定量化并模拟分析，建立松材线虫病疫情扩散、蔓延、风险评估模型，可以帮助解决决策、疫情管理、风险预测，进行疫情监测预警；在疫情调查、防治、监测等方面也发挥着巨大的作用，为松材线虫防控和决策提供理论依据，以期遏制松材线虫病的扩散蔓延速度。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

研究地远安县(111°14′～111°53′E，31°22′～31°53′N)位于湖北省长江中、上游鄂西北，宜昌之东北,系鄂西北山地向江汉平原过渡地带，地貌以中低山为主,地势为西北高，东南低。海拔76～1 325 m，平均海拔500 m。属亚热带型大陆季风气候区，气候四季分明，自然条件优越。日照充足，年均温12～16℃，极端最高气温41.4℃，最低气温<-7℃。年太阳辐射80～108 kCal/cm，≥10℃活动积温 3 700～4 900℃，年日照时数 1 830 h，无霜期210～275 d，年均相对湿度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，年均蒸发量 1 300 mm。该区域人口相对密集,交通发达，经济活动频繁，人口大规模流动有利于松材线虫疫情的传播。

该区域森林面积13.87万hm2，森林植被类型属于亚热带落叶阔叶林，森林覆盖率75.6%，地段性森林植被类型为落叶阔叶混交林，以壳斗科(Fagaceae)物种为主体的森林群落居多。松科植物主要为马尾松，占比26.5%，马尾松林呈纯林和混交分布；阔叶混交林占比67%，其它林占比6.5%,马尾松在该区域森林植被类型上占有一定的生态空间。

该病2006年传入宜昌市[8],2012年传入远安，2019年远安成为疫区[9]。松材线虫病入侵马尾松林致病力强，死亡速度快、数量大、扩散快，治理难度大，猝不及防，给该区域造成了严重的经济和生态损失，对松林资源构成严重威胁。

1.2 数据收集和处理

收集该区域松材线虫疫情管理小班数据库(*.SHP格式)，基于ArcGIS软件平台，以林地变更调查暨森林资源动态监测数据库为基础底图，建立具有空间位置、管理因子、立地因子、生态因子、林木因子等的松材线虫病管理数据库，能与安卓系统GIS软件平台数据交互，用于野外作业，包括普查、除治现场监督、疫区区划、检查验收等；所汇集的数据库点、面图层，每个点视为一个侵染源(或疫源、疫点)。

1.3 研究方法

为便于研究和分析，将松材线虫疫情数据库面图层转成点图层，采用空间点模式分析；空间点模式分析是对点状地理实体或事件的空间分布和模式进行研究的方法，在相关领域得到广泛应用[10]；它是以空间坐标为主导,以属性数据作为权重进行统一描述[11]，每个疫点事件都可以抽象化为空间上的一个位置点，用来描述任何类型的事件数据[12]。研究方法采用空间可视化、三维趋势、空间自相关、多环缓冲区、克里金插值5种方法[13-16]。所有数据基于ArcGIS 10.8软件平台分析、统计。

1.3.1空间可视化分析

将采集获取的松材线虫疫点地面属性数据和空间数据信息，以疫点坐标经度、纬度和发生株数等建立地理信息数据库，叠加基础地理地图为工作底图，通过地理信息方法进行可视化，直观地显示出疫情的空间分布状况，揭示疫情与某些事物之间的关联，绘制松材线虫病疫情空间分布图，并做趋势分析(Trend analysis)。

1.3.2多环缓冲区(Multiple Ring Buffer)分析

松材线虫自然扩散需依靠松褐天牛成虫携带迁飞扩散来实现。松褐天牛自然扩散能力不强，成虫羽化后主要飞翔目的是取食、产卵、寻找配偶，自然迁飞扩散能力有限。松褐天牛飞行潜能被激发时，在野外一次性飞行的距离也仅能达到0.8～1 km[17]，以此规律，通过疫点病原的自然扩散，可建立空间扩散模型，以对象疫点为基本核心，根据指定邻域距离，在其周围建立不同半径宽度的缓冲区域；运用多环缓冲区工具，对所有要素点(疫点)按设定的距离条件围绕其要素中心形成一定缓冲区多边形实体，实现数据在二维空间得以扩展的信息，计算得到疫区自然扩散指数的空间模型图。公式为：

B={x││d(x,A)≤R}

(1)

式中：A疫点半径为R的缓冲区，以对象A为核心，建立半径为d的多边形区域范围内所有点的集合。d取值为最小欧氏距离，R为邻域半径即缓冲区建立的条件。

1.3.3克里金插值(Kriging)分析

克里金插值法是以变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，是对未知点特定邻域范围的测量点或者特定数量的相邻测量点数值进行加权相加，以求得未知点的数值，实现对未知点的预测。其中周围测量点的权重根据半方差函数来确定[16,18]。利用材线虫病疫点已知空间分布和疫点松林受害属性值，估计空间上任意一点疫情的属性值。克里金插值公式为：

(2)

(3)

式中：Z(x0)为x0处的估计值，Z(xi)为xi处的属性值，λi为克里金权重系数，n为点个数。

1.3.4空间自相关(Global Moran′s I)分析

空间自相关分析是一种空间统计方法，可揭示空间变量的区域结构形态,是检验某变量在特定空间位置上的属性值是否与其相邻空间位置上的属性值显著相关[15-16]。空间自相关分为全局和局部空间自相关。前者是检测变量的属性值在空间上是否具有相关性和规律性，后者是表示变量的属性值在空间上的聚集或者离散区域。Moran′s I指数从整体上反映研究区域的空间相关性，取值范围是[-1，1]。当I>0时，表示正相关，且越接近于1 聚集性越大；当I<0，表示负相关；I=0，是随机现象[12，15]。局部空间自相关，是在全局分析基础上没有聚集出现时，用来检查是否有小的、可能被忽视的聚集，可反映子区域间的相关程度。

利用该方法对松材线虫疫点区域空间传播的空间自相关性进行实证分析，描述松材线虫病疫点空间整体分布状况，检验要素(疫点)属性值是否与其相邻空间点上的属性值相关联，其结果为正相关和负相关。正相关表明属性值变化与其相邻空间单元具有相同的变化趋势，代表空间现象有集聚性的存在；负相关则为随机现象。全局空间自相关的Moran＇s I 的计算公式为：

(4)

(5)

(6)

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

(7)

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

(8)

2 结果与分析

2.1 松材线虫病发生概况

2019年度，该区域松材线虫病发生范围分布于7个乡镇83个村，受害松林面积 2 345.6 hm2，疫点(小班) 1 976个。疫点松林受害1～800株，年度清理枯死、萎蔫病松树 124 408株(表1)。危害程度处于轻微，处置方式为现场焚烧，传播途径为自然传播和人为传播。疫情发生的区域存在较高的自然传播扩散风险，当前，虽然成灾率发生在3‰以下，加之采取了防治措施，除治率达到100%,疫情可控可防。

表1 松材线虫病疫点概况

2.2 空间可视化分析

利用ArcGIS 软件平台对疫点图层进行符号的设置，以疫点字段株数属性值，采用自然间断点分级法，将松林受害株数从低到高的顺序分成8个等级，每个等级100株，由点的大小以地图可视化形式来表示疫情空间分布，得到疫点散点分布图(图1)，其分布特点从聚集到稀疏，小点居多。

图1 疫点分布Fig.1 Distribution of epidemic points

由图1可知，所有乡镇都有疫情发生，且分布较为分散，受害松林严重区域为花林寺镇、茅坪场镇，疫情高发地区主要集中在东南地区，为高风险区，且疫情存在隔年或翌年发病现象[19]，疫点短期内难以根除。

2.3 三维趋势分析

利用空间探索数据分析(ESDA)将疫点数据做三维趋势分析，将区域内每一个疫点松林受害株数值看作是该单元格几何中心处的值,用三维数据点(X,Y,Z)来表示,其中：X和Y分别代表各区域几何中心处的经度和纬度方向,(i)表示疫点受害松林株数值，i分别在平面XY和YZ上进行投影散点图,通过散点做多项式拟合,得到一条曲线,用此曲线模拟疫点松林受害株数值在经纬度方向上的某种变化趋势。计算所得该区域疫情三维趋势图(图2)，X轴为方向东，Y轴为方向北，Z轴代表疫点受害松林株数值，XY面为疫点，疫点杆的高低代表受害株数值。从杆的高低分析疫情趋势为东南高，西北低；从投影趋势线值分析，趋势线近似于直线，总体较平、低，表明未造成大的受灾或严重区域，危害程度处于较轻。

图2 疫点三维趋势Fig.2 Three-dimensional trend of epidemic sites

2.4 空间自相关分析

对所有疫点作全局整体分析，所涉距离阀值以媒介昆虫迁飞距离，取值1 km,即每个疫点搜索周围半径1 km范围疫点，检验空间位置上的属性值是否与其相邻空间位置上的属性值相关。全局自相关计算结果(表2)：Moran′s I=-0.222 6，Z=2.5578，P=0.010 5，即莫兰指数(Moran′s I)取值范围I<0，为负相关关系，为随机现象，聚类模式的可能性小于5%，表明疫源传播是随机扩散现象，传播范围内任何一株松树均存在侵染的风险。

表2 空间自相关指数

2.5 多环缓冲区分析

利用缓冲区分析可预测疫情传播范围，并依据其范围进行合理的监测设防。松材线虫病疫情的传播扩散与媒介昆虫松褐天牛成虫迁飞距离相关，通过距离可建立疫源的空间扩散模型。因此，根据自然扩散传播距离和疫点的分布状况，按松褐天牛成虫迁飞距离潜能被激发飞行距离1 km传播扩散发展趋势,以等间距对疫点为圆心分成10个等级多环缓冲区分析，每个缓冲区100 m,计算得到疫区自然扩散指数的空间模型图(图3)。由图3可知,模型图体现了空间连续影响和空间叠加效应，由环内向外，风险依次降低，连续的效果反映了疫点传播的影响因素随距离的渐变效果，青色区域为距离叠加效应，风险最高。对缓冲区距离分析结果分布状况进行评估，整个环内存在传播的高风险区及传播的风险随着距离的渐远而降低。

图3 疫点多环缓冲区分布Fig.3 Epidemic point multi-ring buffer distribution

2.6 克里金插值预测分析

以松褐天牛携带松材线虫自然迁飞扩散距离1 km作为疫源点传播的范围边界值，即扩散距离范围阈值取半径R=1 km。对疫点使用克里金插值法分析计算并作图，采用自然间断点分级法将受灾区域分成8个等级来比较，预测疫点不同受害株数扩散的范围，得到克里金插值结果(图4)。如图4所示，克里金插值预测结果与多环缓冲区范围分布图大致相同，结果均能大致反映出该区域的松林受害株数空间分布特征。松林受害风险的分布具有相对集中的特点,分别以55株为倍数递增的8种不同颜色区域估计了松林受害程度，区间值在0～440，其结果特征为疫点聚集区域向外围逐渐递减，松林受害株数呈现聚集分布。因此，其结果可以对其进行风险分区的划分。

图4 疫点克里金插值Fig.4 Kriging interpolation map of the epidemic point

3 结论与讨论

本文基于GIS空间分析功能，将空间数据管理功能、空间分析建模方法、空间可视化同松材线虫病疫情相结合，阐述松材线虫病疫情空间分布特征，以及风险性估计建模理论、方法。

3.1 结论

1)空间可视化直观地反映了疫情发生分布区域、受害松林数据值空间关系，该区域2019年度所有乡镇都为疫区，且疫点分布较广、较多，疫点主要集中在县域东南地区，自然传播扩散风险加剧。

2)三维空间趋势图反映了疫情在经纬度方向上的整体变化情况，该区域受害松林株数杆值趋势东南高，西北低，疫点图投影多项式拟合曲线近似于直线，总体较平、低，疫情在经纬度方向上变化趋势较低，表明未造成大的受灾或严重区域，危害程度较轻。

3)探索了疫情属性值在空间位置间的相关关系，运用全局空间自相关分析整个区域疫情的空间分布模式,搜索每个疫点周围半径1 km范围，其结果Moran′s I<0，为负相关关系，表明疫点传播扩散是随机分布，疫情的传播是由疫点向四周随机扩散。

4)以疫点为圆心，等间距100 m的10个等级多环缓冲区自然扩散指数的空间模型图，体现了空间连续影响和空间叠加效应，连续的效果较形象地反映了疫情扩散的影响因素随距离的渐变效果。整个环内存在传播的高风险区，由环内向外，风险依次降低，传播的风险随着距离的渐远而降低。

5)采用克里金插值结果预测疫点不同等级受害株数传播扩散的范围、受害株数程度，其预测范围与疫点多环缓冲区分布范围大致相同，均能大致反映出该区域的松林受害株数区域空间分布特征，其特征为疫点聚集区域向外围逐渐递减。松林受害风险的分布具有相对集中的特点，松林受害株数呈现聚集分布，其结果可以对其进行风险分区的划分，因此克里金插值方法较优。

3.2 讨论

1)松材线虫病疫情的发生、流行与地理环境之间有着密切的关系，研究疫情地理分布规律，是科学监测和防治的前期手段，在疫情防控中得到了广泛的应用；本文以远安县区域年度松材线虫病疫点数据库为基础，运用疫点空间可视化、三维趋势分析、空间自相关、多环缓冲区、克里金插值5种方法对松线线虫疫情传播风险性估计建模，在扩散蔓延的预测研究方面都有重要意义。

2)影响松材线虫病疫情发生、扩散、蔓延的因子很多，绝大部分探讨疫点或影响因素的空间位置，忽略了空间信息；本研究存在一定局限性，松材线虫病疫情的传播因素与媒介昆虫的密度、环境因子、气候、海拔、松林的分布及密度、人为活动干扰等息息相关，这些因素需要进一步叠加研究，其分析估计结果不可能精确到具体的山头地块和划分风险等级；其数据量化研究与模拟方法可适用于有害生物发生、发展的预测预报。

3)该区域松材线虫的入侵扩展迅速，侵染面积逐年扩大，严重影响了县域的生态环境建设和经济发展，防治上耗费了大量人力、物力、财力，目前还未取得阶段性根除进展。该疫情不仅给国民经济造成巨大损失，也破坏了自然景观及生态环境，对丰富的松林资源构成严重威胁。研究松材线虫病疫情空间分布特征，基于风险性估计建模、可视化分析，倡导在空间格局上采取自然隔离、根除侵染源、阻挡疫源扩散，逐步减小范围，最终达到移除疫区。