前言：本站為你精心整理了松樹蟲情監(jiān)測布點方式范文，希望能為你的創(chuàng)作提供參考價值，我們的客服老師可以幫助你提供個性化的參考范文，歡迎咨詢。

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.國家林業(yè)局森林病蟲害防治總站3.中國吉林森林工業(yè)集團有限責任公司

建立在經(jīng)典的生物統(tǒng)計學和統(tǒng)計生態(tài)學空間格局分析基礎上的抽樣估計方法，難以解決多塊樣地的空間密度估計問題，只能對全部樣地進行逐塊調查以獲得每塊樣地的蟲口密度［1］。地質統(tǒng)計學插值技術的誕生，為解決多塊樣地的空間密度估計提供了可能與方法。采用插值方法估計，首先要確定生物種群受空間異質性影響程度及采樣點的布局與數(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)測點布點的方法。

1材料與方法

1.1材料來源

數(shù)據(jù)來源于“基于GIS/GPS的林業(yè)有害生物監(jiān)測數(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［2］。該數(shù)據(jù)庫錄入了歷年喀左縣國家級中心測報點調查的小班油松毛蟲信息。在數(shù)據(jù)庫中，選中E119°34.2''''至119°39.6''''，N41°10.8''''至41°18.0''''范圍內的251個小班數(shù)據(jù)作為采樣點，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)位置及采樣點如圖1所示。發(fā)生程度分4級，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的聚集格局，發(fā)生分布具有空間相關性。陳繪畫等［4］在馬尾松毛蟲D.punctatusWalker空間發(fā)生量預報研究中，得出馬尾松毛蟲具有空間相關性。變異函數(shù)是以區(qū)域化變量為基礎，研究既具有隨機性又具有空間相關性的基本工具，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i從1到N(h)進行的，N(h)是相距h的點對個數(shù)。

1.3距離計算

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

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，本文應用球面模型：（略）。

2結果與分析

2.1數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗

251組數(shù)據(jù)的發(fā)生程度出現(xiàn)頻次統(tǒng)計結果是，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。應用IBMSPSSstatistics19軟件檢驗，數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布(圖2)。

2.2各樣點擬合的變異函數(shù)模型

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

2.3監(jiān)測點布點

按滿足整個監(jiān)測區(qū)域內任意一點在最大相關距離一半(a/2，a=7.9764)內至少涵蓋1個監(jiān)測點的原則布設。依滿足條件、監(jiān)測點最少的原則，每長6.908km、寬5.892km設1個;監(jiān)測樣點呈“品”字型均勻布設，每個監(jiān)測樣點覆蓋面積為40.7km2。監(jiān)測樣點布置方法見圖4。喀左縣區(qū)域面積2230km2，可以推算出喀左縣油松毛蟲監(jiān)測樣點應設55個。油松林在地理分布上是不均勻的，理論取點位置會出現(xiàn)無松林情況，處理方法是將布點位置調整到離理論布點最近的油松林地內。

2.4檢驗

提取55個監(jiān)測點2010年油松毛蟲越冬期幼蟲調查資料，利用ArcGIS9.0軟件中克里金插值模塊，對全縣區(qū)域進行插值預測(圖5)。通過對采樣區(qū)插值統(tǒng)計，預測一致的占56%，預測誤差1個量級的占31%，預測誤差2個量級的占12%，預測誤差3個量級的占1%，預測精度為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)生量的最大相關距離(a)達7.9764km。空間變異(c0+c=1.78625)受結構因子(c=1.7558)的影響占98%，受隨機因子(c0，=0.03045)影響占2%，確定性因素對空間異質性的影響遠大于隨機因素，其變異具有強烈的空間相關性。

在松毛蟲監(jiān)測過程中，每40.7km2設1個監(jiān)測樣點，“品”字型均勻布設，基本能滿足油松毛蟲發(fā)生分布估計要求，按這一理論，喀左縣應設油松毛蟲監(jiān)測點55個，與國家級蟲情測報點對油松毛蟲監(jiān)測點設置50個的要求基本一致。適當加大監(jiān)測點密度是保證和提高預測松毛蟲發(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)測布點方法是基于地質統(tǒng)計學理論確定最小抽樣數(shù)的一種抽樣技術，這種抽樣技術是對傳統(tǒng)抽樣技術的創(chuàng)新，也為利用“Krige”空間內插值技術進行松毛蟲發(fā)生分布估計打下了基礎。

昆蟲種群分布源于個體基準、種群基準和群落基準，食者與被食者的數(shù)量變動會引起種群分布范圍的變動［6］。油松林分布的不均勻性對油松毛蟲空間異質性的影響，則有待于進一步研究探討。