| 摘 要： | 【目的】探讨利用最大熵模型MaxEnt,基于油松毛虫暴发的历史灾情数据和相应的气象数据,对未来大尺度范围油松毛虫暴发区进行模拟和预测的可行性。【方法】以山西省2002—2011年的油松毛虫灾情数据和山西省2002—2011年的地面气象数据为基础,结合油松毛虫完成生活史不同发育阶段对不同气候因子的响应衍生出与油松毛虫灾害发生潜在相关的物候因子80个,运用主成分分析和逐步回归法从中筛选出与油松毛虫灾害发生相关性最高的前8个物候因子,即X_(29)(10月份日均温5℃的天数)、X_(43)(7月平均湿度75%的天数)、X_(54)(3月平均风速)、X_(55)(4,5,6月分平均风速)、X_(56)(7,8月均风速)、X_(62)(10月日均风速10 m·s~(-1)的天数)、X_(63)(9月最大日均风速)、X_(67)(4,5,6月总降雨量)。【结果】利用筛选出的8个物候因子,运用最大熵模型MaxEnt代入实际灾害发生数据进行训练模拟,并应用刀切法分析确立气象因子X_(43),X_(54)和X_(55)为灾害模型应用的最佳因子,其接受者操作特性曲线(ROC)检验结果即曲线下面积(AUC)值为0.820,标准差为0.019;最终利用该模型参数,对气候变化背景不同外排模式下未来油松毛虫灾害趋势进行预测,2050年2种外排模式(RCP4.5与RCP6.0)下灾害发生趋势变化不同,其中RCP4.5模式灾害发生将集中于北京、河北及河北与内蒙古交界处,RCP6.0模式在山西中南部灾害将会加强。【结论】MaxEnt模型对未来气候变化条件下油松毛虫害虫暴发区的准确模拟与预测具有潜在应用价值。
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