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基于GARP的美國白蛾在中國的適生區(qū)預(yù)測

2016-12-12 02:36:13陸霞杜新民安建梅
農(nóng)業(yè)與技術(shù) 2016年19期
關(guān)鍵詞:美國白蛾適生區(qū)預(yù)測

陸霞+++杜新民+++安建梅

摘 要:美國白蛾Hyphantria cunea (Drury),世界性的檢疫害蟲之一,主要危害闊葉樹木,預(yù)測該蟲在目標地區(qū)的適生區(qū),能為發(fā)展早期預(yù)警工作、防止美國白蛾在中國進一步蔓延提供科學(xué)依據(jù)。本文根據(jù)美國白蛾在中國境內(nèi)574組分布數(shù)據(jù)及34個環(huán)境圖層,運用GARP生態(tài)位模型和地理信息系統(tǒng)(GIS)建立了美國白蛾的生態(tài)位模型,受測者工作曲線(ROC)下的AUC面積為0.910,顯示了良好的預(yù)測能力。結(jié)果表明,美國白蛾在我國21個省、市、自治區(qū)存在中度以上潛在分布區(qū),尤其是對山西省的分布預(yù)測顯示山西省絕大部分地區(qū)都高度適宜美國白蛾的生存。據(jù)此建議采取有效措施,防止美國白蛾侵入山西省。

關(guān)鍵詞:美國白蛾;GARP生態(tài)位模型;適生區(qū);預(yù)測

中圖分類號:Q969.413.5 文獻標識碼:A DOI:10.11974/nyyjs.20161032014

美國白蛾(Hyphantria cunea Drury),又稱美國燈蛾、秋幕毛蟲、秋幕蛾,屬鱗翅目(Lepidoptera)燈蛾科(Arctiidae)。其為雜食性食葉害蟲,主要危害果樹、觀賞樹和行道樹等闊葉樹木以及蔬菜和農(nóng)作物(張彥龍等,2008),被列為世界檢疫性害蟲。該害蟲原產(chǎn)北美, 40年代末傳播至歐亞大陸,1979年首次在我國遼寧省丹東發(fā)現(xiàn)(季榮等,2003)。美國白蛾(Hyphantria cunea Drury)繁殖率非常高,抗逆性非常強,危害植物種類非常廣, 且發(fā)生具有蔓延速度快、點多、面廣、為害重、基數(shù)大的特點。美國白蛾給這些省(市)的園林、城市綠化造成了嚴重危害,不但給廣大林農(nóng)造成了嚴重的經(jīng)濟損失,給城鄉(xiāng)居民生活帶來很大不便,而且嚴重危害林業(yè)生態(tài)安全(萬方浩等,2009)。

我國于1979年首次在遼寧丹東發(fā)現(xiàn),很快蔓延。1981年國務(wù)院下達文件“嚴密封鎖,就地消滅”。1998我國啟動了“京津冀美國白蛾治理工程”(李淑賢等,2009)。然而,美國白蛾在我國的疫情仍然十分嚴重,防控形勢依然嚴峻。國家林業(yè)局2012年第4號公告,京、津、冀、遼、吉、魯、蘇、豫8省、市374個縣、區(qū)被化為疫區(qū),當(dāng)年新增疫區(qū)達33個。由于冀、豫、陜3省是美國白蛾的疫區(qū),處于這3省環(huán)繞中的山西省極易受到美國白蛾的入侵(劉川等,2009),因此,對美國白蛾進行預(yù)測研究,不僅能夠預(yù)測其在中國的擴散動態(tài)和適生區(qū)范圍,而且能夠盡早探明其入侵山西省的風(fēng)險,以及早采取預(yù)防措施,防止疫情擴散。

本文結(jié)合搜集到的574個分布點和GARP DESKTOP V1.1.6軟件(http://www.nhm.ku.edu/desktopgarp/下載)自帶的14個環(huán)境圖層,利用基于遺傳算法的GARP生態(tài)位模型,對美國白蛾在我國的適生區(qū)進行預(yù)測,以期為開展該害蟲在山西省的分布區(qū)預(yù)測,發(fā)展早期預(yù)警工作,制定有效的檢疫措施和防治決策。

1 材料

1.1 數(shù)據(jù)來源

分布點數(shù)據(jù)由3種途徑獲取,從國內(nèi)外已公開發(fā)表的論文;從國家林業(yè)局及各地市林業(yè)局發(fā)布的關(guān)于美國白蛾的公告信息;從國內(nèi)各大主流媒體對美國白蛾的新聞報道。自1943年最先在遼寧省發(fā)現(xiàn)該蟲以來(李淑賢等,2009),截至2015年1月已有10?。ㄖ陛犑校?60區(qū)(縣)有疫情報道,結(jié)合相關(guān)論文及媒體報道,經(jīng)核實后最終整理得到574個不重復(fù)的分布點,其中北京市分布點23個,天津市分布點12個,河北省分布點88個,山東省分布點205個,遼寧省分布點109個,吉林省分布點8個,江蘇省分布點24個,安徽省分布點9個,河南省分布點82個,陜西省分布點14個(表1)。利用Google Earth查閱其具體的經(jīng)緯度坐標(分辨率為0.000001°),最后將所得坐標轉(zhuǎn)換成Garp模型所需的.csv格式文件。

將分布數(shù)據(jù)隨機分為80% 和20% 2個部分(經(jīng)緯度相近的分布點分成不同組),其中80% 的一組數(shù)據(jù)為導(dǎo)入到GARP軟件中的運算數(shù)據(jù),即為訓(xùn)練數(shù)據(jù)(training data),用這些數(shù)據(jù)生成預(yù)測模型(predictive modeling) ;剩余20%的一組分布點作為驗證數(shù)據(jù)(testing data),對生成的模型精確度進行校驗。選定4種運算規(guī)則,即原子規(guī)則(Atomic)、邏輯斯蒂回歸(Logistic regression)、生物氣候包絡(luò)(Bioclimatic envelope)和逆生物氣候包絡(luò)(Negated bioclimatic envelope)進行組合分析并定義結(jié)果以預(yù)測圖的方式輸出及其存儲位置。

1.2 環(huán)境變量

本實驗采用GARP軟件自身攜帶的亞洲地區(qū)的14個環(huán)境圖層,共涵蓋2類圖層:氣候環(huán)境圖層——年最低溫度、年最高溫度、年平均溫度、年降水量、年蒸發(fā)量、年濕度、地面霜凍頻率、年輻射;自然物理圖層包括——地貌、坡度、海拔、植被、灌溉水累流向、灌溉水積量。圖層的柵格分辨率為0. 1°,以地理柵格為單位計算。各參數(shù)均為1961—1990年的平均值(周國梁等,2007)。本文使用了全部環(huán)境圖層。

2 模型方法

2.1 GARP模型

GARP(Genetic Algorithm for Rule-set Production)模型是基于遺傳算法的生態(tài)位預(yù)測模型系統(tǒng),它利用物種分布數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù),以物種的生態(tài)需求為基礎(chǔ),尋找物種已知分布區(qū)域的環(huán)境特征與預(yù)測區(qū)域的非隨機關(guān)系,用于預(yù)測物種的潛在分布區(qū)和研究生物多樣性(孫文濤等,2010)(鐘艮平等,2009)(李紅梅等,2005)(余巖等,2009)(David R.B et al.,2002)。

實際操作GARP軟件時,首先將已知分布數(shù)據(jù)隨機分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和檢驗數(shù)據(jù),與物種存活能力相關(guān)的環(huán)境參數(shù)層作為作為模型輸入?yún)?shù),通過不斷迭代的遺傳算法實現(xiàn)4種規(guī)則模型——原子規(guī)則(Atomic)、邏輯斯蒂回歸 ( Logistic regression )、生物氣候包絡(luò) ( Bioclimatic envelope )和逆生物氣候包絡(luò) ( Negated bioclimatic envelope ) 的獨立和組合分析,反復(fù)對規(guī)則進行選擇、評價、驗證、接受或拒絕,通常重復(fù)創(chuàng)建1000次模型, 重復(fù)運算次數(shù)最大值 (Max iteration)設(shè)為1000, 收斂極限(Convergence limit) 為0.01,形成一個由不同規(guī)則共同組成的模型。運算過程通過控制假陽性 (Commission,預(yù)測結(jié)果中超出現(xiàn)存分布點所占比率) 和假陰性 (Omission,預(yù)測結(jié)果中忽略的現(xiàn)存分布點所占比率) 2種模型預(yù)測誤差自動選擇最優(yōu)模型(Robert P. et al.2003)。選取預(yù)測面積與實際分布的面積最接近的10個模型, 即為最優(yōu)模型(李淑賢等,2009)。最后利用Arc GIS 10.1 for Desktop (http://www.es-ri.com/software/arcgis/arcgis-for-desktop/free-trial下載) 圖層疊加功能,將影響物種分布的各個因子,將各個因子融合到一個圖層中并對其可視化表達,最終形成物種潛在分布區(qū)預(yù)測圖并以地圖形式輸出結(jié)果(鐘艮平等,2009)(左聞韻等,2007)。

2.2 適生區(qū)預(yù)測

利用ArcGIS 10.1 for Desktop的空間擴展模塊 (Spatial Analyst Tools),將最優(yōu)模型的預(yù)測結(jié)果進行等疊加。疊加后,每一個柵格的數(shù)值在0~1之間,這個數(shù)值代表100個預(yù)測模型中該柵格適合美國白蛾生存的模型數(shù)量。我們將每一柵格適合生長的模型數(shù)量所占的百分比稱為重疊值(Overlap Index, OI) ,重疊值越大表示該柵格的環(huán)境參數(shù)越適合美國白蛾存活(鐘艮平等,2009)(余巖等,2009)。將模型映射到亞洲,去除中國之外的分布。根據(jù)重疊值的大小可將預(yù)測區(qū)劃分為: 高度適生區(qū)(OI≥0.8),中度適生區(qū)(0.6

3 結(jié)果

3.1 預(yù)測在中國的分布

根據(jù)美國白蛾當(dāng)前的分布形勢,分布范圍在E107.23~124.37°,N34.16~42.57°內(nèi)。它在全國范圍內(nèi)的擴展趨勢是逐漸向內(nèi)陸發(fā)展(圖1)。在東北地區(qū)有繼續(xù)向北和西北擴展的趨勢,向北侵入黑龍江,向西北侵入內(nèi)蒙古,遼寧全省范圍內(nèi)、吉林中部和西北部均為美國白蛾的高度適生區(qū);在華北地區(qū),北京南部、天津中東部、山西中南部和北部大部分區(qū)域、陜西中北部、河南中北部等均為該蟲的高度適生區(qū),且占這些省市的絕大部分區(qū)域,河北及山東全省均為高度適宜該蟲的生存區(qū)域,因此美國白蛾在這些地區(qū)擴展的可能性極大;在東南地區(qū),安徽中北部、江蘇北部也是美國白蛾的潛在高度適生區(qū);在西北地區(qū),新疆有零散的美國白蛾中度適生區(qū)存在,而青海東北部及西南部、甘肅北部存在美國白蛾的低度適生區(qū);在西南地區(qū),西藏中南部為美國白蛾的中度適生區(qū);此外,四川南部、云南北部、陜西南部和湖北西北部也存在少數(shù)適合美國白蛾的生存區(qū)域。因此,從美國白蛾的適生區(qū)(圖2)可以看出:美國白蛾的潛在分布區(qū)非常廣,具體包括黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、北京、天津、河北、山西、陜西、河南、山東、安徽、江蘇、湖北、重慶、四川、云南、西藏、青海、新疆、甘肅等21個省、市、自治區(qū)。

不同顏色代表美國白蛾分布的可能性不同(如重疊指數(shù)OI值為0代表10個最佳模型均預(yù)測不適合美國白蛾入侵;重疊指數(shù)OI值為1則代表10個最佳模型均預(yù)測適合美國白蛾入侵)。

3.2 美國白蛾在山西省的可能分布

在對全國分析的基礎(chǔ)上,采用相同的方法對山西省進行分布預(yù)測(圖3)。美國白蛾在山西省有大面積的適生范圍,高度適生區(qū)占全省面積的2/3以上,其中太原以南地區(qū)(運城、臨汾、晉城、晉中、長治、呂梁)及太原、忻州東南部幾乎全部是該蟲的高度適宜生存的區(qū)域;中度適生區(qū)占少數(shù)地區(qū),包括忻州中北部、朔州西南部及東南部;而低度適生區(qū)僅為忻州和朔州地區(qū)的個別縣市,如寧武縣、原平市、靜樂縣、繁峙縣、岢嵐縣、應(yīng)縣、廣陵縣等。

不同顏色代表美國白蛾分布的可能性不同(如重疊指數(shù)OI值為0代表10個最佳模型均預(yù)測不適合美國白蛾入侵;重疊指數(shù)OI值為1則代表10個最佳模型均預(yù)測適合美國白蛾入侵)。

3.3 模型評估

3.3.1 ROC檢驗

為了檢測模型的預(yù)測能力,使用受測者工作曲線(ROC)進行檢測。ROC曲線是以預(yù)測結(jié)果的每一個值作為可能的判斷閾值,由此計算得到相應(yīng)的靈敏度和特異度。以假陽性率即(1特異度)為橫坐標,以真陽性率即靈敏度為縱坐標繪制而成,其曲線下面積(area under curve ,AUC)的大小作為模型預(yù)測準確度的衡量指標,其取值范圍為[0,1],AUC的值越大,模型的預(yù)測能力越好。理想情況是模型預(yù)測分布區(qū)與物種實際分布區(qū)完全吻合,此時AUC值為1(鐘艮平等,2009)(王運生等,2007)。本文利用Medcalc 11.1.1.0軟件 (http://www.medcalcsoftware.com/下載) 繪制ROC曲線,驗證GARP運算出來的最優(yōu)模型。

3.3.2 預(yù)測誤差——假陽性(Commission)和假陰性(Omission)

在產(chǎn)生的10個最優(yōu)結(jié)果中,以GARP軟件自帶的假陽性(Commission)和假陰性(Omission)兩項參數(shù)作為評判標準,評判依據(jù)為:假陽性(Commission)和假陰性(Omission);假陽性(Commission)的值中等或中等偏上為好,假陰性(Omission) ≤5% ,0為最佳(見表2)(李濤等,2012)。

4 討論

美國白蛾具有傳播速度快、適應(yīng)性強、危害寄主植物多、繁殖力高、取食量大、危害范圍廣等特點,又缺乏原產(chǎn)地有效天敵的制約,所以一旦侵入新地區(qū),短時間內(nèi)很難鏟除,將給當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)林業(yè)、園林綠化等造成嚴重危害。

GARP是一種基于生態(tài)位模型的遺傳算法,該模型利用物種的已知分布點數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)形成適生性分析系統(tǒng)(李紅梅等,2005)。本文將GARP生態(tài)位模型與GIS相結(jié)合,在全國范圍內(nèi)成功預(yù)測了美國白蛾的潛在分布區(qū),結(jié)果表明:美國白蛾在中國的潛在分布區(qū)極為廣泛,在現(xiàn)有的10?。ㄊ校┗A(chǔ)上,可增加至21?。ㄊ?、自治區(qū));其擴散趨勢是有東北、華北、華南、西北4個方向。尤其是對美國白蛾在山西省的分布預(yù)測研究顯示,山西省內(nèi)絕大部分地區(qū)高度適合美國白蛾的生存。這一結(jié)果不僅顯示出美國白蛾在中國巨大的潛在危害性,還意味著急需提高警惕,開展合理的檢疫與防治工作,防止其入侵山西省以危害山西的農(nóng)、林、果業(yè)。

隨著國際經(jīng)濟一體化進程與國際貿(mào)易的飛速發(fā)展,生物入侵的問題愈加突出,形勢愈加嚴峻。在大多數(shù)國家和地區(qū),外來有害生物入侵到新環(huán)境中后,由于缺乏有效的天敵控制,在適宜的環(huán)境條件下,往往大爆發(fā)。入侵物種肆意擴張蔓延、危害不斷加劇,新的疫情頻繁發(fā)生,生物入侵的威脅日益嚴重。生物入侵早期預(yù)警是在針對潛在入侵、新入侵和已入侵的入侵物種進行一系列評估與綜合分析的基礎(chǔ)上,預(yù)測其發(fā)生危害的可能性、危害范圍與程度,并根據(jù)分析結(jié)果制定可行的預(yù)防與控制措施,其最終目的是規(guī)避外來入侵物種可能產(chǎn)生的風(fēng)險。

深入了解外來有害物種的入侵過程、行為特征、擴散傳播、成災(zāi)機制以及掌握有效的防控技術(shù)與策略,是預(yù)防與控制這些危險性入侵物種、有效提升防控技術(shù)水平的前提。但迄今為止,外來物種具備何種特征才能成功擴張與暴發(fā)、生態(tài)系統(tǒng)具備何種結(jié)構(gòu)與功能才能抵御入侵、如何構(gòu)建有效的防控技術(shù)體系以及如何有效的實施防控策略等重要科學(xué)問題,仍未獲得明確答案,尚需我們深入探究與研究。因此,基于目前對于外來入侵物種的研究,建議從以下幾方面開展檢疫工作:全面開展外來入侵物種的普查與安全性考查;建設(shè)完整的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)及其信息共享平臺;建設(shè)嚴格的隔離檢疫安全設(shè)施和完善檢疫制度;建立監(jiān)測預(yù)警網(wǎng)絡(luò)體系與技術(shù)平臺;建設(shè)國家級生物入侵專門研究機構(gòu)體系。而在防治方面,則應(yīng)做到:加強檢疫;人工防治;使用化學(xué)制劑或誘殺器;引進天敵,進行生物防治。

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作者簡介:陸霞(1984-),女,碩士,助教,主要從事動物生態(tài)學(xué)研究。

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