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摘要
【目的】松材线虫Bursaphelenchus xylophilus病是威胁中国森林生态系统安全最为严重的病害。本研究利用地理栅格模型及地图代数运算来模拟和表达驱动变量，构建松材线虫病测报系统，并以县域与地理栅格单元双尺度形成空间连续化测报。【方法】集成对松材线虫病扩散传播有影响的地形地貌、气象、寄主、人类活动和土地利用等地理栅格空间数据集，基于随机森林和支持向量机的机器学习方法构建模型，将测报得出的扩散风险概率与松科Pinaceae植物易感性叠加进行感染概率地图代数运算，基于地理栅格表达分析松材线虫病在中国范围内扩散的风险等级。【结果】(1)随机森林模型预测精度为83.95%，支持向量机模型预测精度为77.97%。(2)海拔、年均最低降水量、年均降水量、年均低温对模型构建的贡献率分别为0.151、0.303、0.258、0.194，是影响松材线虫病发生的主要因素；人类活动变量的贡献率为0.194，是影响扩散的决定性变量。(3)潜在扩散区位于人类活动密集的低海拔地区、道路通达的林区、城市城镇分布区和人工林分布区。其中，极高风险分布地区主要位于华东地区的浙江、江西、福建，华南地区的广西、广东，华中地区的湖南。【结论】利用空间模拟与机器学习方法构建了松材线虫病空间化测报模型，将松材线虫病的扩散风险测报到地理栅格单元，可为中国林草灾害精准监测提供方法借鉴，对中国松材线虫病的疫情防控攻坚行动具有重要指导意义。图2表7参36
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