基于变异函数的油松毛虫虫情监测点布点方法研究

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摘要：通过变异函数工具研究了朝阳市油松毛虫发生的空间异质特征。变异分析表明：朝阳市油松毛虫发生变异函数的理论模型符合球状模型，空间变异受结构因子（C）的影响占98%，受随机因子（C0）的影响占2%，确定性因素对空间异质性的影响远大于随机因素，其变异具有强烈的空间相关性。油松毛虫发生程度最大相关距离为7.98 km。按每40.7 km2设一个监测样点，呈品字型均匀布设，基本能满足油松毛虫发生分布估计要求。

关键词：变异函数；油松毛虫；监测点；布点

中图分类号：S791.254 文献标识码：A 文章编号：1674-0432（2011）-10-0042-1

1 材料与方法

1.1 材料来源 数据来源于辽宁省朝阳市森林病虫害数据库。朝阳市森林病虫害数据库是“基于GIS/GPS的林业有害生物监测数据记录系统”的数据库。数据库录入了历年朝阳市国家级中心测报点调查的小班油松毛虫信息。

在数据库中，选中东经119°34.2′至119°39.6′，北纬41°10.8′至41°18.0′范围内的251个小班数据作为采样点，提取小班ID、Point_X（经度）、Point_Y（纬度）、2010年油松毛虫越冬期幼虫发生程度字段信息作为分析数据。

1.2 变异函数模型 常用的变异函数模型有线性模型、球状模型、指数模型、双曲线模型、高斯模型等，本文应用球面模型：

式中，h为分离距离，c0为块金值，c为偏基台值，c0+c为基台值，a为变差距离，即曲线到达基台值时所对应的分离距离。

2 结果与分析

2.1 数据正态性检验 251组数据的发生程度出现频次统计结果是，出现频数0（未发生）为69次，出现1（轻度发生）为58次，出现2（中度发生）为78次，出现3（重度发生）为46次。应用IBM SPSS statistics 19软件检验，数据符合正态分布，见图1。

2.2 各样点拟合的变异函数模型 在Excel中，将经度、纬度数据复制到第3，4列和第3，4行，用=ROUND(SQRT((RC3-R3C)^2+(RC4-R4C)^2)/1000,1)公式计算每各样点间距离。计算样点的油松毛虫发生量半方差，按0.1 km间隔分组。然后应用IBM SPSS statistics 19软件，采用加权多项式回归进行球状模型变差图的最优拟合方法对公式拟合，见图2。得半方差函数模型为：

r(h)=0.03045+1.7558*(3/2*(h/7.9764)-1/2*(h/7.9764)^3), 0

r=0.9251

2.3 监测点布点 按满足整个监测区域内任意一点在最大相关距离一半（a/2，a=7.976 4）内至少涵盖一个监测点的原则布设。依满足条件、监测点最少的原则，按每长6.908 km、宽5.892 km设1个；监测样点呈品字型均匀布设，每个监测样点覆盖面积为40.7 km2。监测样点布置方法见图3。朝阳市区域面积2230 km2，可以推算出朝阳市油松毛虫监测样点应设55个。油松林在地理分布上是不均匀的，理论取点位置会出现无松林情况，处理方法是将布点位置调整到离理论布点最近的油松林地内。

2.4 检验 按2.3监测点布点，朝阳区域内布设55个监测点。提取这些点2010年油松毛虫越冬期幼虫调查资料，利用ArcGIS9.0软件中克里金插值模块，对这个全县区域进行插值预测（图4）。通过对采样区插值统计，预测一致的占56%，预测误差1个量级的占31%，预测误差2个量级的占12%，预测误差3个量级的占1%，预测精度为80.7%。

3 讨论

从半方差函数模型可以解读出，油松毛虫发生量的最大相关距离（a）达7.9764km。空间变异（c0+c=1.78625）受结构因子（c=1.7558）的影响占98%，受随机因子（c0,=0.03045）影响占2%，确定性因素对空间异质性的影响远大于随机因素，其变异具有强烈的空间相关性。

在松毛虫监测过程中，按每40.7km2设1个监测样点，呈品字型均匀布设，基本能满足油松毛虫发生分布估计要求，按这一理论，朝阳市应设油松毛虫监测点55个。与国家级虫情测报点对油松毛虫监测点设置50个的要求基本一致。

适当加大监测点密度是保证和提高预测松毛虫发生精度的途径之一。

基于变异函数的油松毛虫虫情监测布点方法是基于地质统计学理论确定最小抽样数的一种抽样技术，这种抽样技术是对传统抽样技术的创新。也为利用“Krige”空间内插值技术进行松毛虫发生分布估计打下了基础。

昆虫种群分布源于个体基准、种群基准和群落基准的，食者与被食者的数量变动，会引起种群分布范围的变动。油松林分布的不均匀性对油松毛虫空间异质性的影响，则有待于进一步研究探讨。

参考文献

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作者简介：王颖卓（1979-），辽宁省朝阳县林业局林业生产经营工程师，研究方向：营林技术推广。