叶江霞 王敬文 张明莎 周汝良 石 雷

(1.中国林业科学研究院资源昆虫研究所 昆明 650224；2.西南林业大学 昆明 650233)

有害生物进入一新的环境中并定植(殖)会造成重大经济损失和不可逆的生态变化，这一问题已经引起了国际社会的普遍关注(Andersenetal., 2004; Bakeretal.，2015)。联合国粮农组织(FAO)明确规定了检疫性有害生物风险评估分析(PRA)的概念及技术范畴(IPPC,2017)，并被世界贸易组织(WTO)认定为国际贸易中各国遵循的规范(高崇省，2006)。现有的PRA多采用大量野外调查数据，以定性或定量的方式进行省、市等小区域有害生物传播风险分析，如对山东泰山(申卫星等，2012)、安徽省六安市舒城县(叶明福，2019)、长春市(徐海峰等，2019)、金华市(蒋星华等，2008)、北京市(刘海军，2003)等小区域的美国白蛾(Hyphantriacunea)潜在危害性进行分析。这类方法以概略性的、大尺度的行政单元上的平均度量表达信息，未能体现变量的空间连续变化，结果难以精准定位到山头地块。随着遥感与GIS空间技术的发展，以少量地面监测数据，结合遥感信息，基于空间分析方法及栅格矩阵表达理论，以点上的特征或属性推导面上的现状和趋势已成为可能。有学者在模拟各测报变量的基础上，以区域精细评估松材线虫病的危险性(石雷，2010)，分析悬铃木方翅网蝽(Corythuchaciliate)在不同气候条件下的适生区(崔亚琴等，2019)，研发云南松材线虫风险评估GIS平台(沈安平等，2011)，开展云南松墨天牛(Monochamusalternatus)适生性定量分析(叶江霞等，2013)。但有关变量时空过程的精细化模拟表达、预报结果地图的概率化描述值得进一步系统化及理论化。……