第一章林业有害生物监测预报概述Word文档格式.docx
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林业有害生物监测预报是通过对林业有害生物的调查和连续观测，获取其发生情况的基础数据，结合其生物学特性以及影响其种群数量变动的林分健康状况、天敌、气象和人为活动等相关因子，进行综合分析，对林业有害生物的发生趋势做出预测，并将预测结果及时发布到当地政府、上级主管部门以及林地所有者等相关单位和个人。
开展林业有害生物监测预报工作，不仅能够掌握常发性的病虫害的发生期、发生量、发生范围和危害程度，对其发生趋势做出准确的预测，为开展防治工作提供科学依据，而且还能够及早发现检疫性、危险性有害生物是否传入，及时预警，果断除治，避免进一步的扩散和蔓延。
有害生物监测预报对减轻林业灾害有着显著的作用，对促进社会经济与生态环境的可持续发展有着积极的意义。
林业有害生物监测预报工作，在整个林业生产的链条中，发挥着重要的作用。
1、林业有害生物监测预报是实现“预防为主，科学治理，依法监管，强化责任”森防工作方针的基础，也是开展林业有害生物检疫和防治的依据。
贯彻落实森防方针，首要的问题是必须提早预知林业有害生物在什么时候发生，给林木或林产品造成什么样的经济损失或在生态效益、社会效益方面造成多大的影响。
只有准确预判，有关部门才能根据监测预报情报，组织人员采取必要的、合理的防护措施，将林业有害生物造成的损失降到允许的水平之内。
及时、准确的监测预报对于那些危害性大、经常暴发成灾的林业有害生物种类尤为重要。
对于没有提前采取预防措施而发生的林业有害生物，在采取扑灭或治理性措施前，同样，需要尽快预测出该种林业有害生物的发生趋势、可能造成的危害和产生的损失情况。
2、及时、准确的监测预报，可以使防治部门最合理的组织药械、药剂，药械、药剂生产部门也可根据林业有害生物监测预报情报制定生产计划，组织生产加工与防治对口的药剂和药械。
3、监测预报和精确的统计资料是林业部门进行多种规划的依据。
例如营林部门、林木工业部门以及林产品加工部门等。
4、林业有害生物的各个发育阶段的发生期、传播扩散途径等预测，可以为检疫部门确定检疫对象、制定检疫规程和进行区域间的针对性检疫提供依据。
5、林业有害生物发生范围及危害程度预测是林木、林果及林副产品的质量、数量测定的重要参数，也是制定加工、购销计划不可或缺的依据。
6、林业有害生物监测预报决定着森林保护方面科研工作的方向，是进行科研选题、立项的重要依据。
7、林业有害生物监测预报信息是出版部门制定为森保服务的专业书籍、杂志等内容及出版计划的参考。
8、教育部门要根据当前和未来林业有害生物发生发展程度，确定森保方面人才的培养计划、教学内容等。
二、监测预报的研究方法
1、室内研究通过对林业有害生物室内饲养，观察其生长发育及数量动态等，取得实验生态学资料。
2、林间研究通过林间设立标准地进行系统观察和取样，掌握其发生的最适生态条件、发生趋势、种群消长规律等动态资料。
3、统计分析对历史记载资料、室内研究和林间研究得到的资料进行统计分析，科学地归纳出环境因子与林业有害生物发生之间的关系。
4、计算机模拟建立相应的监测和预测预报模型，对未来的林业有害生物发生趋势进行预测。
三、常用名词
预报量：
预报病虫发生的主要特征，如发生期、发生量、发生范围和危害程度。
预报因子：
影响林业有害生物发生的因素都是预报因子，如虫源、菌源、天敌、气象因素、人为活动等。
预报要素：
预报量和预报因子的通称。
常数：
常量或参数，指统计时始终不变的数值，一般用a、b、m、n等表示。
变数：
变量，随着调查和测定所取样本不同而变化的数值，一般用X、Y、Z等表示。
定性：
观察数据和变量可以定性，也可以定量。
定性是属于几种互不相容的类别中的一种，一般是非数字的，如发生趋势、偏轻或偏重等。
定量：
就是用具体数值测量或预报发生期和发生量，一般是数字式的，如越冬代松毛虫成虫羽化高峰期是4月20日，虫口密度是30头/株等。
历史符合率：
通常检验统计测报方法的优劣，如经历史资料验证后符合的百分率。
预报准确率：
用于检验预报的实际效果，通常用实际发生情况与预报发生情况相比较得出。
四、林业有害生物监测预报的步骤
1、制定方案制定监测对象调查方案，设计踏查线路图，明确寄主树种与面积，规定调查时间和方法，分片包干，责任到人，准备好调查工具和记录表格。
2、踏查按责任地段、设定路线进行，观察是否有林业有害生物发生，填写相应记录表。
3、样地调查经踏查发现有病或虫害发生的林地，设样地（临时标准地）进行详查，确定虫情级或感病指数和发生面积，填写相应记录表。
4、发生情况汇总县级站汇总各乡镇监测调查结果，填写相应汇总表。
根据病虫情发生情况及时发布通报、警报和生产性预报。
5、发生情况上报及存档县级站将汇总后的发生情况上报到市、省森防站。
将原始记录表及发布的预报分门别类装入卷、册、盒、袋，建立林业有害生物监测预报档案。
省站将本省发生情况汇总，报送至国家林业局森林病虫害预测预报中心。
同时根据全年发生情况，结合相关预报因子做出下年发生情况预测。
发生情况一律通过“林业有害生物防治管理信息系统”报送。
五、林业有害生物预测预报的流程
要做好林业有害生物预测预报，首先要对测报对象建立样地（固定标准地）进行连续的系统观测，至少要积累5年或10年以上的观测数据。
然后根据实践经验、专家意见和数理统计相结合的方法选取预测因子，再采取相应的数理统计预报方法进行运算、建立预报方程，及时发布病虫情预报。
如发生期、发生量（发生程度）、短期、中期和长期发生趋势预报，预测到近期某种林业有害生物将要大发生时，还要发布警报，最后对其预报质量进行评定。
其预测预报流程如图（1-1）。
图1-1预测预报流程示意图
第二节国外林业有害生物监测预报概述
林业有害生物监测预报工作始于上世纪30年代，尤其是比较重视森林资源和生态环境保护的欧、美等发达国家，在林业有害生物监测预报技术的研究和应用方面相对成熟，其监测预报体系亦比较完善。
一、国外林业有害生物监测预报历史
从20世纪30年代开始，害虫猖獗的问题引起了昆虫生态学家极大的关注，他们对害虫的大发生和危害消长的原因，从实验生态学或个体生态学、群落生态学等角度做了大量的分析和研究，大大丰富了人们对于害虫发生规律的认识，进而和预测天气一样，逐步开始预测预报害虫的发生发展趋势。
（一）发展历史
20世纪70年代，欧、美国家普遍重视了林业有害生物监测预报工作，这主要是因为当时盲目使用化学农药而产生的副作用逐渐暴露，有害生物防治的生态学观点、经济学观点和环境保护观点日益为人们所接受，加强监测预报，科学合理用药，预防为主、综合治理的要求日益迫切。
70年代以后，随着电子计算机技术的广泛应用，推动有害生物测报工作的发展上了一个新的台阶。
自20世纪90年代以来，美国在“林业有害生物综合治理”的基础上，进一步提出了森林健康理念和森林保健理论，将林业有害生物的防治管理思想上升到森林保健的高度。
经过多年的努力，美国、加拿大等西方发达国家大都建立了以“3S”（即全球定位系统GPS、遥感RS和地理信息系统GIS）为主体的森林健康状况监测预报体系，具有快速、实时或准实时采集、存储管理、更新、分析与应用地球空间分布有关数据的能力，实现了林业有害生物数据采集、管理、分析的科学化和自动化，有效提高了林业有害生物监测预报的技术水平和管理水平。
美国是一个林业大国，其林业管理体系分为联邦、州和私人服务公司等几个方面。
联邦管理机构分为4个层次：
农业部林务局、大林区办公室、林管区管理办公室、营林区办公室。
林务局承担着全美森林、草地、水、野生动物和旅游资源的政策法规的制定和实施，国有林保护、更新及有关项目的资金预算和管理，还承担着私有森林和草地的技术服务支持等任务。
大林区隶属于林务局，全美设有10个大林区，每个大林区负责几个州的国有林计划、经费和技术方面的协调工作。
林管区全国共有155个，隶属于各大林区办公室。
林管区下设营林区，全美共有600个，每个营林区有10名～100名工作人员，负责管理2万hm2～40万hm2林地。
林业有害生物监测主要由农业部林务局、森林健康监测中心、州属政府部门、大学涉林系（部）、森林经营部门及林主相结合进行，每年联邦林务局要发布全美林业有害生物年度监测概况，各州和联邦政府联合发布地区林业有害生物监测和发生情况。
大区域监测一般采用航空监测手段，同时，以地面人工调查作为航空监测的补充以及发生较早、范围较小的林业有害生物监测手段。
美国林业有害生物监测的特点是比较重视测报技术的研究和新技术的应用，早在20世纪40年代就应用舞毒蛾Lymantriadispar（Linnaeus）性信息提取物进行监测预报，80年代应用卫星和航空遥感技术监测森林害虫的发生与演变规律，应用X射线监测南部松小蠹DendroctonusfrontalisZimmerman等次生性害虫种类及其种群数量。
日本有害生物测报工作的重点是农作物，因此，农业有害生物测报工作开展较早。
1941年，日本各道府县的农业试验场，就设有监测预报主任，并且数个道府县设一个观测所，形成了日本当时的预测预报机构；
到了1951年，日本将其测报工作正式列入《植物防疫法》；
至80年代初，日本已有测报专职和兼职人员12000多人，并确定全国性和地区性的测报对象共181种，定期发布全国和区域有害生物预报。
德国以定点观测为主，在主要林业有害生物常发地一般都设有固定监测点，由基层林业部门负责采集调查数据，按期送到州林业研究院，由研究人员整理分析，若发现其害虫种群数量有增加的趋势，林业研究院将派人到现场做进一步的详细调查。
林业研究院随时为各林业局提供虫情咨询服务。
此外，国家每年召开一次会议，总结交流测报工作经验和推广新技术应用。
（二）研究与应用成效
美国、加拿大、日本、英国、德国、法国等国家从林业有害生物发生机理及其演变趋势出发，探索将先进科学技术在测报中加以应用，从而建立了科学的监测预报系统，在林业有害生物监测预报的基础理论和实践应用上取得了较好的成绩，主要体现在下列几个方面。
1．种群动态监测研究种群动态研究作为有害生物监测预报基础理论研究之一，国外学者们主要通过研究有害生物自身遗传特性及其与外界森林生态环境影响的规律来进行预测预报。
加拿大Davis（1980）研究认为，预报云杉卷蛾ChoristoneurafumiferanaClem.种群的危害等级可以依据香脂冷杉Abiesbalsamea形成层的电阻值指数，而通过测定松树松脂分泌程度可以预测冬夜蛾PanolisflammeaDenis&
Schiffermuller的发生数量；
Royama（1984）研究认为200多年来，云杉卷蛾在新布伦瑞克地区种群大发生，平均3a～5a为1周期，其发生周期在全地区几乎是同步的，不因幅度和虫口数量不同而改变，大波动是3龄～6龄幼虫的内在密度制约因子综合作用所致，而小波动是由于雌蛾迁飞；
Nef（1989）应用射线照像术监测云杉八齿小蠹IpstypographusLinnaeus，显示寄主树木的小蠹种群数量及其在坑道中发育状况。
法国Alain（1986）在阿尔卑斯山发现松球果花蝇Strobilornyiaspp.种群变动主要受球果丰富度所制约，当球果产量上升时花蝇种群也相应增加，否则反之。
因此，可根据上年座果量和当年球果收获量预测球果受害情况。
罗马尼亚Dissesca（1988）研究认为，在栎绿卷蛾TortrixviridanaL.生活力旺盛的种群中，雌蛹壳重量比雄性重10%～25%；
在种群衰退时雌雄蛹壳重量差异很小，依此可作为种群测报的依据。
2．空间分布型及抽样技术研究昆虫种群空间分布型与抽样技术研究在理论和实践上都有重要意义。
它可以揭示在不同时间种群的空间结构与图式及其演变的特性，为设计精确的抽样方法、制定综合防治方案提供科学依据，因而，国外对有害生物空间分布型与抽样技术的研究亦成为学者们研究的热点。
加拿大Dobesherger（1989）调查铁杉尺蠖LambdianfiscellariaGuenee卵的空间分布型为负二项分布。
采用Montecarfo法进行平均抽样数的计算结果表明，Wald序贯概率比检验法更适合该虫种群数量的预测。
日本屋四崎研（1988）研究指出，鱼鳞松大蚜CinarabagdanowiezoanaInouye在幼嫩枝芽上形成虫瘿是高度聚集分布。
在抽样调查方面，Schmid（1982）在调查松枝小卷蛾LaspeyresiagrunertianaRatzeburg时采用4种样枝方法：
①每小区样地选1株树，每株树上取1样枝（1T～1B）；
②每小区样地选3株树，每株树上取1样枝（3T～1B）；
③每小区样地选3株树，每株树上取2样枝（3T～2B）；
④每小区样地选6株树，每株树上取1样枝（6T～1B）。
结果表明，各种方法差异并不显著，均能比较正确反映虫口数量，其中1T～1B法最为省工，后两种精度最高。
3．昆虫信息素监测研究与应用昆虫信息素（InsectPheromones）也可称为昆虫的外激素，是昆虫腺体释放的一种化合物或几种化学物质组成的混合物。
它具有挥发性，经空气扩散，使其它个体嗅到后，产生行为反应，是同种昆虫个体之间在求偶、觅食、栖息、产卵、自卫等过程中起通讯联络作用的化学信息物质，故称信息素。
主要有性信息素（SexPheromones）、聚集信息素（AggregationPheromones）、示踪信息素（TrailPheromones）、报警信息素（Alarmpheromones）、疏散信息素（EpideietiePheromones）以及蜂王信息素（QueenPheromones）、那氏信息素（NosanovPheromones）等。
在不同种昆虫之间和昆虫与其它生物之间也存在传递信息的化学媒介，种间信息化学物质主要有利己素（Allomones）、利它素（Kairomones）和协同素（Synomones）等。
国外性信息素研究在20世纪30年代由Collins和Potts开始，然而利用昆虫之间的化学通讯物质监测害虫的尝试至少可追溯到19世纪末，如Forbush和Fernald试图用活雌蛾诱捕器控制舞毒蛾。
20世纪40年代开始尝试使用雌蛾腹部粗提物捕捉舞毒蛾雄蛾。
1959年Butenandt等确定家蚕蛾BornbyxmoriLinnaeus性信息素的成分，昆虫性信息素的研究迅速开展起来。
Shore（1988）研究用荧光粉标记，释放后再捕捉，通过紫外线辨认，既能评价聚集信息素诱测黑条木小蠹XyloteruslineatusOlivier的效果，又能预测种群的数量及其扩散范围。
美国Maloncki（1988）根据每日温度和性信息素诱捕数量建立了松枝小卷蛾成虫飞行模型，利用37.5℃和5.5℃的高低温阈值以及诱到第一个蛾子到飞行高峰的总积温575.2日度，预测该虫幼龄幼虫出现与防治适期。
应用性信息素诱测舞毒蛾方面，当每个诱捕器平均诱捕到20个以上雄蛾时，就预示着下一代幼虫将会大发生，需要采取防治措施。
4．灯诱监测技术研究与应用利用昆虫的趋光性，对森林害虫进行监测预报是比较理想的方法。
印度Khan（1988）应用灯光诱测方法研究了15种分属于鳞翅目、鞘翅目、半翅目的农林害虫发生季节、种群动态和危害程度。
美国Bailey（1988）对鳄梨上卷叶蛾HomonamagnanimaDiakonoff进行了3a的黑光灯诱测研究，发现卷叶蛾每年2代～3代，发生盛期在7月～10月间。
当其数量超过防治指标时，可在3月～4月施放寄生蜂对其进行防治。
Simmons（1986）根据灯光诱捕资料，结合航空调查绘制的幼虫危害林分图，预测出4a～5a后卷叶蛾发生的地点和范围。
5．航空航天监测技术研究与应用早在20世纪30年代，美国、加拿大等国就已经开始探索采用空中监测手段对森林健康状况进行调查。
1919年，GordonHewitt在不列颠哥伦比亚省的蚊子繁殖区上空飞行后提出了使用飞机对森林昆虫进行调查的设想。
1930年，美国昆虫局在黄石国家公园利用一架森林服务飞机对暴发成灾的危害树皮的一种鞘翅目昆虫进行了空中监测。
1931年，波特兰森林昆虫博物馆的Keen和华盛顿州消防协会的Cowan，在对华盛顿西南部铁杉尺蠖暴发情况勾绘过程中监测记录到了西北部两个州的森林昆虫暴发情况。
1947年，美国农业部昆虫和植物检疫局、华盛顿州和俄勒冈州联合协会、Weyerhaeuser公司等联合制定了森林害虫年度空中监测系统。
资深昆虫学者Buckhorn和林务官员J.Wear于1955年撰写了《森林昆虫空中监测组织与实施》，第一次系统介绍了航空勾绘监测技术，该成果对航空监测技术的发展影响深远。
20世纪60年代用航空影像来监测德克萨斯州柚子园的根腐病Phytophthorasp．,并且还用试验光谱仪来研究健康树叶与染病树叶的光谱差异。
Ulliman等（1977）利用彩色红外（CIR）航空影像来有效检测栎枯萎病Ceratocystisfagacearum（Bretz）Hunt。
Appel等（1984）还利用CIR像片来调查橡树的死亡率及确定德州中部栎枯萎病的中心，Eav（1984）应用高空全景彩色红外航空像片监测西部黄松的黑山大小蠹DendroctonusponderosaeHopkins，发现受害死亡松树达79898株，并绘制出1：
24000比例尺的详细危害图。
随后，Appel等（1987）进一步利用CIR影像来分析栎枯萎病的流行病学参数，以提高对该病害的管理。
在芬兰，由于云杉Piceaasperata林的失叶没有中欧严重，不能用卫星影像来有效地估算失叶量，所以Haara等（2002）利用CIR来评估芬兰云杉林的失叶量。
航空监测技术50多年来一直被认为是大面积森林健康监测中高效、低成本的监测技术。
随着计算机和GPS技术的发展，航空电子勾绘监测已经成为航空监测的主导技术。
20世纪70年代以来，随着科学技术的进步，人造卫星、宇宙飞船和航天飞机相继出现，航天遥感技术迅猛发展，特别是1972年美国成功发射了第1颗地球资源卫星之后，开创了卫星遥感监测林业有害生物的应用研究，各国竟相把航天遥感技术引入林业有害生物的监测预报工作中，林业有害生物监测预报又有了更先进的技术支持。
美国70年代应用卫星遥感技术监测舞毒蛾危害阔叶林的面积和危害程度，Nelson（1983）利用LandsatMSS数据来监测由舞毒蛾引起的森林落叶；
Dottaviec（1983）联合航空航天局和宾西法尼亚州林业局利用卫星多光谱扫描资料监测卷蛾危害阔叶林的情况。
由于配置了主题成图器所提供的图像（地面辨别力为30m×
30m）精确判断出了卷蛾危害的地点。
Ciesle（1984）报导利用“登陆号”卫星照片监测舞毒蛾的危害。
每张照片扫描地域6102m2，使用12.7cm宽底片判断出马里兰州1983年98.3%的林地受到舞毒蛾的危害。
Royle等（1997）根据TM数据（1984年11月8日和1994年11月4日）来检测新泽西高地上的加拿大铁杉Tsugacanadensis林因虫害而引起的失叶状况，并在1267km2的面积上对失叶量进行了定量分析和制图。
Price等（1998）的研究表明：
在针叶林，随着植被的演替，其光谱反射率沿着光谱亮度—绿度二维空间发生相应变化，如果在一段时间内，监测到林地的亮度值增加而绿度值几乎不变，则该林地很可能感染了虫害。
上世纪80年代以来，中欧的云杉Piceaasperata、松树Pinus和山毛榉Fagaceae等发现大面积受损，受害状为失叶，遥感监测技术开始广泛应用。
随后，瑞典通过遥感监测也发现了挪威云杉Piceaabies与欧洲赤松Pinussylvestris的失叶现象。
Ekstrand（1990）用TM数据和数字立地数据来检测瑞典西南部挪威云杉Piceaabies的失叶量，所选的3景TM影像的成像月份不同（7月和9月）。
在高纬度的瑞典，9月中旬和7月下旬之间的光照条件差异很大，为了消除这些影响，他们利用原始的TM数据来计算星上反射率（at-satellitereflectance），然后再利用线性相关技术研究TM各波段及其各种组合与不同树种林型及不同等级的失叶量之间的关系。
结果表明，TM数据可以用来有效的检测中低程度的失叶量。
随着失叶量从10%增加到40%，TM数据各波段的反射率都减少；
如果硬木树种的组成变化幅度在5%以下且松树的组成在15%以下，那么许多有用的图像处理方法与失叶量之间都有很强的统计相关性。
日本1982年开始研究应用美国资源卫星调查林业有害生物，1984年应用遥感技术进行了全国范围森林小蠹虫的调查及监测工作。
二、国外林业有害生物监测预报现状
近年来，世界上发达国家在林业有害生物监测预报方面取得了新的成就，监测预报技术有了新的进展。
1．森林健康理念及森林健康监测森林健康（ForestHealth）的核心内容是通过有效的森林培育和经营措施，协调森林和经济社会高度发展的互动关系，保持森林的长期健康稳定，最高目标是维护国土生态安全。
所谓健康的森林，是指森林的功能既要能够对外界的压力，如干旱、有害生物、火灾具有一定的抵抗能力，同时满足人类社会所要求的具有涵养水源、提供木材和野生动物栖息环境、自我更新以及其它多样化需求。
美国在提出森林健康理念之后，专门成立了森林健康保护组织，由来自昆虫学、病理学、调查和监测、技术研发等各个领域的250多位专家组成。
美国分别于1988年和1993年制订了森林健康计划，并根据不同的森林植被类型采取不同监测防控措施。
此后，美国又制订了2003～2007年森林健康保护计划，对1993年提出的计划进行整合，并明确了具体行动，更加强调GIS、RS等空间信息技术的开发和使用。
从20世纪90年代开始实施森林健康监测项目之后，为调查分析森林健康因子以及关系森林生态系统健康的其他因子，森林健康监测项目采取3种监测方法，每种方法都
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