松材線蟲病監測的新技術研究

李博 周先進 劉偉

摘要：該文討論對松材線蟲入侵的馬尾松動態變化情況的監測中使用的新方法，以重慶市北碚區為例進行樣方的選擇、監控、外業數據采集、內業數據分析等。對樣方影像的數據分析、面積動態變化對比分析、病害感染前后對比分析。最終得出監測前后病害的動態變化，分析原因。在研究中采用GIS、DEM等新技術、新手段，比起傳統的調查監測更省時省力，精度更高。

關鍵詞：松材線蟲 馬尾松 調查監測 對比分析

中圖分類號：S763文獻標識碼：A ? ? ? ?文章編號：1672-3791（2022）06（a）-0000-00

1松材線蟲病概述

松材線蟲能引起松材線蟲病，亦稱松樹萎蔫病或松樹枯萎病（Pinewitldiease）。是一種毀滅性的流行疾病，這種病害的蔓延主要通過墨天牛屬（Monochnalus）的幾個種傳播得以實現。感染的松樹萎蔫病對日本、韓國、葡萄牙和中國的局部地區的松樹造成較為嚴重的危害，日本受害最重;對美國、加拿大和墨西哥，主要影響其木材及木削片的出口[1]。在中國，松褐天牛是松材線蟲的關鍵傳媒，主要的寄生樹種是赤松、黑松、馬尾松、黃松、白皮松等松屬植物[2]。

重慶市北碚區是此次研究的主要地點，馬尾松分布較多，在過去幾年中有一定的松材線蟲病害，經過近10年的調查，重慶市北碚區已經對松材線蟲的起源、發生、發展有了很充分的了解，積累了大量有關松材線蟲以及松褐天牛的文字資料、圖片資料和影像資料，在林業局中作為重要的文獻資料進行存檔備查。

松材線蟲病的發生是突發性的，發生之前沒有征兆，一旦發生致病力很強，馬尾松死亡的速度快，傳播快，因此對待松材線蟲病和松褐天牛的態度應該是極為重視的，如果不采取強有力的處置措施，勢必會在大范圍的入侵其他林區，造成泛濫成災。生物學特性是松材線蟲病形成和大范圍傳播的生物學基礎，環境因子是松材線蟲病的生態學基礎，人類的活動則直接或間接地影響病害的擴散速度和發生規模。為了防治松材線蟲病的發生和蔓延，同時減輕病害所帶來的損失，就必須對它的發生和發展情況有充分的了解，同時對它的蔓延做有效的控制和管理。

近年來人類的社會活動對松材線蟲病產生了一定的影響，木材被砍伐后制作成木制品、家具，包裝材料等運輸至全國各地，木材中存在的松材線蟲卵也跟隨運輸到達了全國各地。城市是木材使用的集中地，根據近年來的發病趨勢看，松材線蟲病經常首先在城市周邊發生，例如我國首次發現就是在南京附近。重慶市北碚區作為重慶的主城區，也是較早發病的位置之一。在松材線蟲的防治過程中，清理生病樹木不完全、不徹底、不及時、管理不到為等，更加促成了病蟲害的發展和擴散。

2 研究對象及方法

2.1研究對象

以松材線蟲病入侵的馬尾松種群為研究對象，只針對我國境內的松材線蟲病發病情況，以重慶市北碚區為例。

2.2研究方法

實地調查，選擇具有不同典型特征的林地生態系統劃定樣本，通過GPS進行數據野外數據采集，建立數字高程模型并進行病蟲害動態監測遙感數據預分析、受松材線蟲影響的病死樹數量及面積變化，感染前后的差異等方面進行對比論證。在小范圍內建立起一套全面、完整的調查監測系統，通過對點、面、時間、空間、溫度、濕度等多項指標的全面監測，分析數據、遙感圖像、判讀像素點、感染區域面積動態變化分析、病害感染前后對比分析等方式得出實驗數據，并對實驗數據進行數字化入庫、對比分析，最終得出結論。采樣周期為一個自然年度。

3 樣本的取得和處理

3.1 林場實地調查

從北碚區現有林場的立地條件、生態系統結構和功能等方面入手，與松材線蟲病發生發展的關系相結合進行研究，采用樣方選擇的方式，加入自然因子和人為干預因子，結合實際情況，選擇具有不同特性的典型林地生態系統作為抽取的樣方。樣方應選擇相對較為封閉的環境，盡量避開宅基地、道路、耕地周邊等人類活動較為頻繁的位置、避開水邊濕度較大的位置、避開背陰坡光線不好的位置。樣方的面積一般不小于0.9畝，實際選擇的樣方盡量選擇完成的小班。

對樣方開展調查，包括優勢樹種、林分起源、林齡、病死株數、樣方的地形條件、地貌條件、土壤、郁閉度、受病蟲害的年限、人為干擾因素、受害林木定位、幼樹、下木調查、生物資源調查。最終選擇4處作為此次研究的樣方：1號，觀音峽林場;2號，嘉華林場;3號，施家梁鎮;4號，天府鎮（如表1所示）。

表1 樣方采集位置表

3.2樣方的GPS數據采集

采用GPS接收機快速靜態相對定位模式，雙基站，對樣方進行定位，采取2000國家大地坐標系，在調查監測中為保證各個站點的信號不受影響，將樣方各個點位外較高的灌木、草進行切割，以防信號遮擋。信號才幾點應避免過于靠近較高的建筑物或電線桿。在外業測量中按照GPS野外操作技術要點開展，此次共設置了4個樣方，樣方大小為大于13333m2的單個小班，數據采集的時間間隔設置為5s，采用人機交互、半自動跟蹤數字化與手動跟蹤數字化相結合的方式進行。

在數據采集的過程中，由于各種原因會出現誤差、錯誤甚至數據之間的矛盾，因此采集之后的數據在矢量化的過程中要進行各種各樣的質量檢查、校對、平差以提高數據的質量和可信度。此次研究在矢量化跟蹤后進行了圖形檢測、性質檢測及拓撲檢測，拋棄有矛盾、有爭議、有錯誤的數據，再經過接邊處理，使數據的真實性和完成性得到了提高[3]。

3.3 傳感器的選擇

影響松材線蟲病的因素有很多，GPS接收機上安裝傳感器可以全方位對樣方進行監測。

3.3.1溫度傳感器

松材線蟲病害的流行是需要一定的環境的，環境因子對病蟲害的影響主要體現在對馬尾松的生長發育和抗病能力方面的影響，在我國，松材線蟲的適宜年平均氣溫為大于14℃。設置溫度傳感器，可以在小范圍內確定樣方內部的溫度變化，分析溫度對病蟲害的影響。

3.3.2濕度傳感器

對于松材線蟲引起的病蟲害大爆發，學術上一般認為是夏季的高溫少雨引起的，夏季最炎熱的時候蒸騰量最多，枯死的概率就更大。尤其是干旱，能很明顯地加快染病馬尾松的枯死速度。多雨的年份馬尾松的枯死率會發生明顯的下降。設置濕度傳感器，可以在樣方內部感知濕度變化，通過后期比對可以分析處濕度對松材線蟲病蟲害的影響。

3.4分析數據預處理

數字高程模型DEM（Digital Elevation Model）是地面高程的數字表示，是地理信息系統中進行三維數據分析處理和地形地貌分析處理的重要基礎數據。該研究中，結合課題的實際情況及現存條件，采用的是基于地形圖數據源的矢量數據內插生成DME的方法。在地理信息系統軟件的支持下，使用剖分內插法將生成的矢量圖轉換為不規則三角網（TIN）模型，然后將TIN數據進行采樣，轉換為GRID數據（lattice格式），再轉成DEM數據（USGS格式）。

松材線蟲病害動態監測遙感數據源的采集和選取要與實地調查情況相結合，包括發病的首個年份、人工干預采取措施的年份、松樹出現外觀反應的月份、歷年的受害情況、實地調查年的數據等。遙感圖像作為一個整體，反映的是自然對象的電磁波輻射能量情況，具有總體信息特征，因此數據預處理的基本方法是統計和分析。

遙感圖像的統計特征常用的有亮度級范圍、均值、標準差等，在研究前對這些基本特征進行分析有利于進行各種實驗時對數據的取舍。通過監測松線蟲已暴發區域松樹林的多光譜影像，來判讀松樹發病區域內，不同發病時段松樹的反射光譜，并通過已經獲取的反射光譜像素數據，通過定位系統對預判的各個像素區域進行實地調查，并最終確定是否為發病區域，以及發病區域的范圍和面積。

3.5影像配準

由于傳感器、掃描鏡、遙感平臺等多方面原因，會導致遙感影像會產生幾何變形，此次研究選擇幾何校正發、圖像重采樣及內插法、矯正誤差分析等方法對影像的變形進行糾正。

3.6圖形判斷和像素處理

通過RS技術獲取4個樣方的前后對比數據，經過數據和圖像的判讀找出受災區域的像素點，再經過地理信息技術對數據進行解析和分析，提取病蟲害發生的范圍和點位、面積以及嚴重程度，甚至根據公示可以推導出經濟損失和環境損失。同時可以利用GIS地圖制作功能，將受病蟲害情況的圖形數據和表格數據反映出來。

這就是GIS和RS相融合的新技術在森林病蟲害防治中的有效應用，尤其是那些人類難以直接進行實地調查的區域內的樹種的發病情況，并根據病蟲害的危害程度確定有針對性的防治措施，從而使病蟲害的防治工作更直接、更有效。這種融合技術還可以應用在其他的森林資源調查中。

4受害樹木動態分析

4.1對樣方影像的數據分析

對樣方的光譜、空間分布等特點進行判讀分析，對不同時間點的影像及DEM進行分析對比，對不同空間的DEM進行空間關聯性對比分析，分析氣候、風向、日照等關聯因子的影響。對研究重點馬尾松的點數據及相關信息進行提取，對點的分布、變化進行數字化分析（見表2）。

表2 樣方采集基礎數據表

除了這些有關的空間基礎地理信息數據之外，本次研究還應該關注的重點數據包括：文檔數據，以各種形式保存的發病點位、發病面積txt文檔;表格數據，柵格數據和拓撲數據;圖片數據，分時段采集的監控數據。通過以上數據，可以做到對松材線蟲病的全方位監控，分析病蟲害發生的數據特點，利用一年之內多次反復監控得到的災害信息建立數據庫，可以實現各種類型、各種時間點、各種空間分布的森林病蟲害信息數字化建庫存儲，并與GIS數據庫對接，為病蟲害信息存檔和災害防控管理提供先進的應用手段[4-5]。

4.2面積動態變化對比分析

通過遙感技術可以直接快速地提取病蟲害的監測數據，包括爆發地點和面積，根據不同的光譜可以快速準確地確定森林病蟲害的種類，根據該次研究所做的監測和相關部門提供的實時數據，可以快速地對病蟲害進行防治。

將病蟲害發生的時間、空間、類型以及造成損失的程度等要素進行統一上圖入庫，可以實現多角度、多條件的查詢，幫助今后的調查人員掌握病蟲害發生和發展的內在規律。將病蟲害的發生、發展情況制作成專題地圖以及報表，方便輸出與制作，可以提高今后調查監測工作的信息化水平和工作效率。

在4個樣方中提取監測前后馬尾松影像進行對比分析，通過簡單匡算的面積之差和受松材線蟲病害影響的面積之差進行對比，發現：松材病蟲害有逐漸縮小的趨勢，其原因為區林業局當年對病蟲害發生小班進行了集中除治及預防。經過每年的預防及除治，理論上病蟲害會進一步減小直至清零。

4.3病害感染前后對比分析

對樣方之間的差異進行對比分析。發現4個樣方的病害有明顯的減輕趨勢。分析原因：人工干預是病蟲害得以減輕的主要原因，通過集中撫育除治，噴灑除害藥劑，嚴格管理疫木流入流出等措施，松材病蟲害應逐年減少。

利用航片和監測數據的融合疊加，可以分析出較大范圍內擇伐、噴灑殺蟲劑的效用，對森林病蟲害防治的功效做出準確的評價，并可以根據松材線蟲病害發生的范圍大小及預防區域的分布方式，確定是否為病蟲害即將爆發的地點等情況，對現有治療方案的有效性和實用性做出判斷[6-7]。

5 結語

森林病蟲害防治是一個長期的、持久的攻堅戰，在對病蟲害進行干預和治療之前先對病蟲害的發生、發展進行分析，有著十分重要的理論價值和實踐價值。該次研究通過新技術新手段對森林病蟲害進行實時監測，將艱難復雜的現場調查轉變成定點監測，建立了一個簡單的松材線蟲調查監測系統。該研究所討論的采樣、調查、監測分析病得出結論的方法，使用面積和空間格局兩個指標來衡量松材線蟲入侵前后馬尾松的變化，比起傳統人工巡山的調查監測方式更省時省力，比單純的航空影像切片對比有更高的精度，得出的結論更全面、更準確。這種動態調查監測技術還可以實現松材線蟲病有關信息的數字化管理和應用，并用于查詢、交互分析、提交報表等方面，給管理決策者提供參考數據。

參考文獻

[1] 楊寶君，潘宏陽，湯堅，等.松材線蟲病[M].北京：中國林業出版社，2003.

[2] 都本緒.GIS在大連松線蟲病預防中的應用[J].防護林科技，2017（6）：76-77，88.

[3] 徐升.松材線蟲病預防防治及生態環境建設策略探討[J].南方農業，2020，14（15）：70-71.

[4] 葉樹文.松材線蟲病預防存在的問題及對策[J].鄉村科技，2020（5）：70-71.

[5] 周安會，王傳強.松材線蟲病預防措施及對策研究[J].科技創新導報，2019，16（8）：124-125.

[6] 秦軍.基于深度學習的多平臺遙感松材線蟲病害監測方法[D].合肥：安徽大學，2021.

[7] 汪焱.松材線蟲病疫木邊緣計算監測方法與除治管理系統設計實現[D].泰安：山東農業大學，2021.