山東省玉米螟災害風險評估與區劃研究

張曉東, 左亞男, 季 民

（山東科技大學測繪與空間信息學院, 山東 青島 266000）

玉米螟（Pyrausta nubilalis）屬鱗翅目（Lepidoptera）螟蛾科（Pyralidae）, 又名玉米鉆心蟲, 是玉米上的重要害蟲, 也是世界性害蟲, 在山東省主要發生2～3 代, 玉米螟在玉米的各個生育時期都可以為害玉米植株的地上部分, 取食葉片、果穗、雄穗。其幼蟲孵化后群居于玉米心葉喇叭口處或嫩葉上取食, 葉片被幼蟲咬食后, 會降低其光合效率；雄穗被蛀, 常易折斷, 影響授粉；苞葉、花絲被蛀食, 會造成缺粒和秕粒；莖稈、穗柄、穗軸被蛀食后, 形成隧道, 破壞植株內水分、養分的輸送, 使莖稈倒折率增加, 子粒產量下降。山東省是糧食大省, 也是玉米高產量省份, 玉米產量約占全國玉米總產量的10%, 為山東省主要種植作物。玉米產量每年因玉米螟都造成不同程度的損失, 因此, 對山東省玉米螟發生風險進行有效評估, 對玉米螟的防治有重要意義。

災害風險區劃是防災的重要工具, 在災害風險管理和防災減災方面具有重要的實際應用價值。賈改秀等[1］在探究甘肅省玉米病蟲害風險評估指標的基礎上, 構建了甘肅省玉米病蟲害風險區劃指標, 并進行了風險區劃和分區評述。袁福香等[2］整理了吉林省50 個縣市的主要農作物產量面積資料和相關病蟲害資料, 根據災害發生的頻數確定病蟲害影響指數, 分析各因子的影響程度, 并將各因子極差化處理, 計算出綜合風險防御指數, 將吉林省主要農作物病蟲害分成高、中、低風險防御區進行區劃評估。李陽等[3］利用彭陽縣的氣象、地形、土壤類型等數據, 基于災害風險評估原理, 運用相關分析法、層次分析法, 結合GIS 技術對彭陽縣玉米干旱災害進行風險評估與區劃。Singh 等[4］在進行農業區的風險區劃時, 從影響農業區抗災能力的4 個方面考慮選取評價指標, 其多維度、多指標的討論過程為本研究評價指標的分析與選取提供了思路。

目前國內外針對風險區劃[1-15］的研究已相對成熟, 但仍然缺少生物災害方向的區劃研究, 因此需對玉米螟災害的發生進行風險區劃, 以期為生物災害的防治及預測提供科學支撐。

對研究區域內玉米螟的發生資料進行數據提取, 并將玉米螟發生程度分級國家農業行業標準（NY/T 1611—2008）與山東省植物保護總站地方標準相結合, 提出了新的玉米螟發生程度分級準則, 并基于此準則進行發生程度定級, 統計發生程度頻數；以玉米螟發生頻數、玉米產量和玉米播種面積分別作為致災因子、承載體因子和孕災環境因子的影響指標, 基于參數估計法建立風險評估模型, 構建玉米螟災害風險評估指標體系, 進行了山東省玉米螟災害的綜合風險評估與區劃, 以期為生物災害的防治及預測提供科學支撐。

1 研究區與數據處理方法

1.1 研究區概況

山東省位于中國東部沿海、黃河下游, 地處34°25′—38°23′N, 114°36′—112°43′E, 東 西 長 約700 km, 南北寬約420 km, 陸地總面積約15.67萬km2, 是玉米生產和消費大省, 玉米面價格和總產量均居全國前列, 常年種植面積約2.7×106hm2。山東省屬溫暖帶季風氣候, 降水集中, 雨熱同季, 年平均氣溫為11～14 ℃, 年平均降水量為550～950 mm, 且集中于夏季, 光照時數年均為2 290～2 890 h, 自然條件非常適合玉米生長。

1.2 數據來源

所用數據包括山東省下屬16 個地市的玉米生產資料及玉米螟病蟲害發生資料。其中, 生產資料來源于《山東省統計年鑒》, 包括玉米產量及播種面積資料；病蟲害資料來自山東省農業農村廳發布的植保情況, 補充資料來源于各期刊文獻、新聞媒體及網站等發布的病蟲情報, 資料年限為2007—2019年。主要數據來源見表1。

表1 主要數據來源

1.3 數據預處理

1.3.1 發生程度分級準則 將收集到的數據資料進行整合, 由于數據資料包含被害株率、蟲株率、百株蟲量、百株卵量等多項指標, 且部分月份中已經包含個別市的發生程度, 經過比對, 發現其定級標準不符合中華人民共和國農業行業標準——玉米螟測報技術規范（NY/T 1611—2008）, 因此, 在開展定級工作時, 通過查閱資料得知, ①山東省植物保護總站的玉米螟發生程度分級地方標準；②在農作物蟲害方面, 被害株率、蟲株率、白穗率及卷葉率等被統稱為被害率, 其計算公式是統一的, 因此在定級工作中按照統一標準進行定級。為統一定級指標, 根據NY/T 1611—2008, 并與山東省植物保護總站農作物病蟲發生程度分級地方標準相結合, 制定了以被害株率為主要劃分因子及百株蟲量為輔助因子的玉米螟發生程度分級準則（表2）。

表2 玉米螟發生程度分級

1.3.2 發生程度的定級 將上述數據根據表2 進行發生程度定級, 選用2009 年9 月的數據（資料來自《山東農藥信息》）。首先, 將蟲株率按照被害株率的分級指標進行發生程度定級, 且當數據橫跨兩個級別時, 將較高級別定為其發生程度, 如2009 年9 月煙臺市玉米螟被害株率為10%～27%, 則其發生程度被定為2 級。其中沒有數據的地市定為未發生（棗莊市、臨沂市、日照市）, 其他指標按照表2 進行定級, 定級工作完成后按表3 所示統計玉米暝發生情況。

表3 2009 年9 月山東省各地市玉米螟發生情況統計

1.3.3 發生程度頻數 定級工作完成后, 分別統計發生程度為1、2、3 級的頻數V1、V2、V3, 得到2007—2019 年玉米螟發生頻數如表4 所示。

2 風險評估指標的確定及計算

2.1 風險評估指標的確定

風險評估指標體系的建立是進行病蟲害風險評估的關鍵環節, 風險指標的選取應遵循科學性、實用性、系統性、人本性原則。依照上述原則, 通過查閱有關病蟲害研究文獻和歷史資料、危害程度、危害頻率, 結合病蟲害的特點, 提出病蟲害風險評估指標體系[1, 2, 4-9］, 包括致災因子、承載體因子及孕災環境因子。從這3 個方面闡述其對災害的影響, 選擇具有代表性且可以量化的影響因子作為風險區劃指標。

2.1.1 致災因子 致災因子是指造成糧食作物損失的各種病蟲害, 是重要的風險評估指標。本研究選用玉米螟2007—2019 年不同危害程度（輕發生、中發生、重發生）的發生頻數（表4）作為致災因子的影響指標。

表4 2007—2019 年山東省玉米螟發生頻數（V）（單位：次）

2.1.2 承載體因子 承載體因子是指當病蟲害發生時農作物受病蟲害影響的因素, 是致災因子作用的實體。本研究中, 受玉米螟災害影響的承載體是玉米的產量。

2.1.3 孕災環境因子 孕災環境是指影響各種病蟲害生長、繁殖的外界環境條件。本研究所考慮的影響指標包括作物的種植面積, 還有導致病蟲害發生的氣象條件, 氣象條件的適宜與否致使病蟲害發生的程度不同, 此指標已包含在致災因子的影響中, 不再重復計算, 因此本研究只選用玉米播種面積作為病蟲害風險評估指標。

綜合以上分析, 所建立的玉米螟災害風險評估指標體系如圖1 所示。

圖1 玉米螟風險評估指標體系

2.2 風險評估指標的計算

2.2.1 玉米螟風險指數 病蟲害影響指數是衡量病蟲害對農作物產量損失風險大小的指標。利用山東省16 個地市2007—2019 年玉米螟危害資料, 根據玉米螟歷年不同發生程度（1、2、3 級）的頻數（V1、V2、V3）（表3）, 利用加權平均得出玉米螟對產量的影響程度, 即病蟲害影響指數, 也稱作玉米螟風險指數影響因子。重發生的產量損失大, 則權重系數大, 輕發生的產量損失小, 則權重系數小。風險指數（R）的計算公式如下。

式中,R是玉米螟風險指數；i是各地市（下同）。

根據表3 及式（1）計算出R, 根據各地市R, 利用反距離權重法（IDW）、掩膜提取及自然斷點分級法[11］將玉米螟影響指數分5 個等級進行區劃評估, 得到山東省玉米螟影響指數區劃（圖2）。由圖2 可知, 玉米螟災害發生的主要風險地集中在山東省的西部地區, 該地區是山東省玉米主要種植區和高產區, 同時也是玉米螟發生的高風險區。其中, 菏澤市、濱州市風險指數高, 為玉米螟發生的高風險地區；濟南市中西部為較高風險區。

圖2 玉米螟影響指數區劃

2.2.2 玉米產量影響因子 玉米螟發生區域產量越高, 損失越大, 則玉米螟危害風險越大, 因此本研究選擇玉米產量作為承載體因子的影響指標。產量影響因子的取值為各地市產量占全省總產量的比重, 產量值為近10 年平均值。玉米產量影響因子（K）的計算公式如下。

式中,Ky為各地市的玉米總產量；∑Ky為全省的玉米總產量。

根據式（2）計算出K, 并繪制玉米產量影響區劃（圖3）。由圖3可知, 山東省西部地區及濰坊市中部為玉米高產區, 也是玉米螟發生高風險區, 其中德州市產量最高；次高地區依次為菏澤市、聊城市及濰坊市。

圖3 玉米產量影響區劃

2.2.3 玉米播種面積影響因子 播種面積也是影響玉米螟發生的主要影響因子, 播種面積越大, 病蟲害越容易傳播和流行, 則受害風險性越大, 因此本研究選擇播種面積作為孕災環境因子的影響指標。播種面積計算公式為山東省各地市總播種面積占全省總播種面積的比重, 所用播種面積為近10 年的平均值。玉米播種面積影響因子（S）的計算公式如下。

式中,Sy為各地市的玉米播種總面積；∑Sy為全省的玉米播種總面積。

根據式（3）計算出S, 以S代表各地市的孕災環境因子繪制玉米播種面積影響區劃（圖4）。由圖4可知, 山東省玉米主要種植區分布在該省西部地區及濰坊市中部地區, 也是山東省玉米高產區, 同時也是玉米螟可能發生的高風險地區。其中高風險區位于德州市西北部及菏澤市中西部地區；聊城市、濰坊市為較高風險區。

圖4 玉米播種面積影響區劃

3 玉米螟綜合風險指數

為綜合評價山東省各地市玉米螟發生風險狀況, 為山東省生物災害的防治提供科學依據, 對山東省玉米螟災害發生頻數進行綜合風險區劃[2, 4, 5, 7-9］。

3.1 數據歸一化

由于影響玉米螟災害風險的指標之間存在量級和量綱上的差異, 為了使不同的數據層能夠計算和比較, 需要將數據標準化處理。本研究采用極差化標準方法將單元數據轉換至[0, 1］范圍內的值。設研究區域內有m個評價指標, 有n個評價單元, 則有原始評價矩陣如下。

用極差標準化方法進行如下換算。

式中,Xij是第i個指標第j個單元對應的原始數據；max｛Xij｝和min｛Xij｝分別是第i個指標下所有單元數據中的最大值和最小值；X′ij是標準化的單元數據。

3.2 綜合風險指數的計算

將極差化后的各風險指標相加, 得到包含原來幾個風險要素綜合影響的新指標, 稱為綜合風險指數, 進而繪制綜合風險區劃, 進行區劃分析。綜合風險指數（G）的計算公式如下。

式中,R′i、K′i、S′i分別為致災因子、承載體因子、孕災環境因子極差化后的指標。

3.3 結果與分析

利用反距離權重法（IDW）、掩膜提取及自然斷點分級法將綜合風險指數分5 個等級進行區劃評估, 最后得出山東省玉米螟災害綜合風險區劃（圖5）。由圖5 可知, 綜合風險指數最大出現在菏澤市, 為0.897, 該地產量高, 種植面積大, 玉米螟發生頻率高, 是玉米螟為害造成損失的高風險區；最小出現在日照市, 是玉米螟發生最低風險區；其中德州市、濰坊市、濱州市都在0.53 以上, 為較高風險區, 主要集中在山東省中西部主要產量區；日照市、威海市北部及東營市、淄博市、棗莊市等地都在0.20 以下, 為玉米螟發生低風險區, 不易受到玉米螟為害；濟南市、濟寧市、臨沂市、泰安市、青島市都處于0.30～0.53, 為玉米螟發生中風險區, 條件適宜就容易發生玉米螟為害, 或有局部暴發玉米螟的風險；全省其他地區都處于0.20～0.30, 是玉米螟發生較低風險區, 比較不容易受到玉米螟為害（表5）。

圖5 山東省玉米螟綜合風險區劃

4 小結

1）對研究區域內玉米螟災害的發生資料進行了搜集與提取, 并將中華人民共和國農業行業標準——玉米螟測報技術規范（NY/T 1611—2008）與山東省植物保護總站的玉米螟發生程度分級地方標準相結合, 提出了新的玉米螟發生程度分級標準, 并在此標準的基礎上進行數據預處理。

2）綜合考慮孕災環境因子、致災因子及承載體因子三方面, 建立玉米螟災害風險評估指標體系, 對山東省玉米螟災害的發生風險展開分析與評價, 具體選取了玉米螟病蟲害影響指數、玉米產量、玉米播種面積3 項影響指標, 并根據影響指標將收集到的數據通過參數估計法風險評估模型和反距離權重法、掩膜提取法、自然斷點分級法進行處理, 繪制出研究區域內各影響因子的區劃。

3）為綜合評價山東省各地玉米螟災害發生的風險狀況, 對山東省玉米螟進行綜合風險區劃。為消除不同量綱的影響, 將每一指標極差化處理, 然后將極差化后的風險指標相加, 得到綜合風險指數, 根據綜合風險指數繪制出山東省玉米螟災害綜合風險區劃。

4）綜合風險區劃結果表明, 山東省玉米螟災害發生的重點風險區集中在該省中西部地區。其中, 菏澤市屬于玉米螟發生的高風險區；德州市、濰坊市、濱州市及聊城市屬于較高風險區；濟南市、濟寧市、臨沂市、泰安市及青島市為中風險區；煙臺市為玉米螟發生較低風險區；日照市、威海市、東營市、淄博市及棗莊市屬于低風險區。區劃結果對山東省防災減災事業及玉米螟災害的防治具有重要的參考價值。