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本文作者：劉朝輝1趙杰2姜宏瑾3白勝文2作者單位：1.喀左縣森林病蟲害防治檢疫站2.國(guó)家林業(yè)局森林病蟲害防治總站3.中國(guó)吉林森林工業(yè)集團(tuán)有限責(zé)任公司

建立在經(jīng)典的生物統(tǒng)計(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)生態(tài)學(xué)空間格局分析基礎(chǔ)上的抽樣估計(jì)方法，難以解決多塊樣地的空間密度估計(jì)問(wèn)題，只能對(duì)全部樣地進(jìn)行逐塊調(diào)查以獲得每塊樣地的蟲口密度［1］。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)插值技術(shù)的誕生，為解決多塊樣地的空間密度估計(jì)提供了可能與方法。采用插值方法估計(jì)，首先要確定生物種群受空間異質(zhì)性影響程度及采樣點(diǎn)的布局與數(shù)量。本文基于變異函數(shù)原理，研究了油松毛蟲DendrolimustabulaeformisTsaietLiu蟲情監(jiān)測(cè)點(diǎn)布點(diǎn)的方法。

1材料與方法

1.1材料來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于“基于GIS/GPS的林業(yè)有害生物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)”的遼寧省喀左縣森林病蟲害數(shù)據(jù)庫(kù)［2］。該數(shù)據(jù)庫(kù)錄入了歷年喀左縣國(guó)家級(jí)中心測(cè)報(bào)點(diǎn)調(diào)查的小班油松毛蟲信息。在數(shù)據(jù)庫(kù)中，選中E119°34.2''''至119°39.6''''，N41°10.8''''至41°18.0''''范圍內(nèi)的251個(gè)小班數(shù)據(jù)作為采樣點(diǎn)，提取小班ID、Point_X(經(jīng)度)、Point_Y(緯度)、2010年油松毛蟲越冬期幼蟲發(fā)生程度字段信息作為分析數(shù)據(jù)。采樣區(qū)位置及采樣點(diǎn)如圖1所示。發(fā)生程度分4級(jí)，未發(fā)生為0(蟲口密度＜1頭/株)，輕度發(fā)生為1(蟲口密度1～5頭/株)，中度發(fā)生為2(蟲口密度6～15頭/株)，重度發(fā)生為3(蟲口密度＞15頭/株)。

1.2變異函數(shù)理論與方法

張連翔［3］的研究表明，油松毛蟲種群呈非隨機(jī)的聚集格局，發(fā)生分布具有空間相關(guān)性。陳繪畫等［4］在馬尾松毛蟲D.punctatusWalker空間發(fā)生量預(yù)報(bào)研究中，得出馬尾松毛蟲具有空間相關(guān)性。變異函數(shù)是以區(qū)域化變量為基礎(chǔ)，研究既具有隨機(jī)性又具有空間相關(guān)性的基本工具，用變異函數(shù)方法研究油松毛蟲種群發(fā)生規(guī)律是可行的。油松毛蟲發(fā)生程度Zi在點(diǎn)x和x+h處的值Zi與Zi+h的方差的一半為區(qū)域化變量Zx在x軸方向上的變異函數(shù)r(h)，離散公式為:（略）。求和∑是對(duì)i從1到N(h)進(jìn)行的，N(h)是相距h的點(diǎn)對(duì)個(gè)數(shù)。

1.3距離計(jì)算

采樣數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度坐標(biāo)采用北京1954直角坐標(biāo)，單位為m。因此，可以直接使用歐氏距離計(jì)算。

1.4變異函數(shù)模型

常用的變異函數(shù)模型有線性模型、球狀模型、指數(shù)模型、雙曲線模型、高斯模型等，本文應(yīng)用球面模型：（略）。

2結(jié)果與分析

2.1數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)

251組數(shù)據(jù)的發(fā)生程度出現(xiàn)頻次統(tǒng)計(jì)結(jié)果是，出現(xiàn)頻數(shù)0(未發(fā)生)為69次，出現(xiàn)1(輕度發(fā)生)為58次，出現(xiàn)2(中度發(fā)生)為78次，出現(xiàn)3(重度發(fā)生)為46次。應(yīng)用IBMSPSSstatistics19軟件檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布(圖2)。

2.2各樣點(diǎn)擬合的變異函數(shù)模型

在Excel中，將經(jīng)度、緯度數(shù)據(jù)復(fù)制到第3，4列和第3，4行，用=ROUND(SQRT((RC3－R3C)2+(RC4－R4C)2)/1000，1)公式計(jì)算各樣點(diǎn)間距離。應(yīng)用公式(1)計(jì)算樣點(diǎn)的油松毛蟲發(fā)生量半方差，按0.1km間隔分組。然后應(yīng)用IBMSPSSstatistics19軟件，采用加權(quán)多項(xiàng)式回歸進(jìn)行球狀模型變差圖的最優(yōu)擬合［5］方法對(duì)公式(2)擬合(圖3)，得半方差函數(shù)模型為:（略）。

2.3監(jiān)測(cè)點(diǎn)布點(diǎn)

按滿足整個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)任意一點(diǎn)在最大相關(guān)距離一半(a/2，a=7.9764)內(nèi)至少涵蓋1個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的原則布設(shè)。依滿足條件、監(jiān)測(cè)點(diǎn)最少的原則，每長(zhǎng)6.908km、寬5.892km設(shè)1個(gè);監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)呈“品”字型均勻布設(shè)，每個(gè)監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)覆蓋面積為40.7km2。監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)布置方法見圖4?？ψ罂h區(qū)域面積2230km2，可以推算出喀左縣油松毛蟲監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)應(yīng)設(shè)55個(gè)。油松林在地理分布上是不均勻的，理論取點(diǎn)位置會(huì)出現(xiàn)無(wú)松林情況，處理方法是將布點(diǎn)位置調(diào)整到離理論布點(diǎn)最近的油松林地內(nèi)。

2.4檢驗(yàn)

提取55個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)2010年油松毛蟲越冬期幼蟲調(diào)查資料，利用ArcGIS9.0軟件中克里金插值模塊，對(duì)全縣區(qū)域進(jìn)行插值預(yù)測(cè)(圖5)。通過(guò)對(duì)采樣區(qū)插值統(tǒng)計(jì)，預(yù)測(cè)一致的占56%，預(yù)測(cè)誤差1個(gè)量級(jí)的占31%，預(yù)測(cè)誤差2個(gè)量級(jí)的占12%，預(yù)測(cè)誤差3個(gè)量級(jí)的占1%，預(yù)測(cè)精度為80.7%。

3討論

從半方差函數(shù)模型可以解讀出，油松毛蟲發(fā)生量的最大相關(guān)距離(a)達(dá)7.9764km。空間變異(c0+c=1.78625)受結(jié)構(gòu)因子(c=1.7558)的影響占98%，受隨機(jī)因子(c0，=0.03045)影響占2%，確定性因素對(duì)空間異質(zhì)性的影響遠(yuǎn)大于隨機(jī)因素，其變異具有強(qiáng)烈的空間相關(guān)性。

在松毛蟲監(jiān)測(cè)過(guò)程中，每40.7km2設(shè)1個(gè)監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)，“品”字型均勻布設(shè)，基本能滿足油松毛蟲發(fā)生分布估計(jì)要求，按這一理論，喀左縣應(yīng)設(shè)油松毛蟲監(jiān)測(cè)點(diǎn)55個(gè)，與國(guó)家級(jí)蟲情測(cè)報(bào)點(diǎn)對(duì)油松毛蟲監(jiān)測(cè)點(diǎn)設(shè)置50個(gè)的要求基本一致。適當(dāng)加大監(jiān)測(cè)點(diǎn)密度是保證和提高預(yù)測(cè)松毛蟲發(fā)生精度的途徑之一。

基于變異函數(shù)的油松毛蟲蟲情監(jiān)測(cè)布點(diǎn)方法是基于地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論確定最小抽樣數(shù)的一種抽樣技術(shù)，這種抽樣技術(shù)是對(duì)傳統(tǒng)抽樣技術(shù)的創(chuàng)新，也為利用“Krige”空間內(nèi)插值技術(shù)進(jìn)行松毛蟲發(fā)生分布估計(jì)打下了基礎(chǔ)。

昆蟲種群分布源于個(gè)體基準(zhǔn)、種群基準(zhǔn)和群落基準(zhǔn)，食者與被食者的數(shù)量變動(dòng)會(huì)引起種群分布范圍的變動(dòng)［6］。油松林分布的不均勻性對(duì)油松毛蟲空間異質(zhì)性的影響，則有待于進(jìn)一步研究探討。