张晓东, 左亚男, 季 民
(山东科技大学测绘与空间信息学院, 山东 青岛 266000)
玉米螟(Pyrausta nubilalis)属鳞翅目(Lepidoptera)螟蛾科(Pyralidae), 又名玉米钻心虫, 是玉米上的重要害虫, 也是世界性害虫, 在山东省主要发生2~3 代, 玉米螟在玉米的各个生育时期都可以为害玉米植株的地上部分, 取食叶片、果穗、雄穗。其幼虫孵化后群居于玉米心叶喇叭口处或嫩叶上取食, 叶片被幼虫咬食后, 会降低其光合效率;雄穗被蛀, 常易折断, 影响授粉;苞叶、花丝被蛀食, 会造成缺粒和秕粒;茎秆、穗柄、穗轴被蛀食后, 形成隧道, 破坏植株内水分、养分的输送, 使茎秆倒折率增加, 子粒产量下降。山东省是粮食大省, 也是玉米高产量省份, 玉米产量约占全国玉米总产量的10%, 为山东省主要种植作物。玉米产量每年因玉米螟都造成不同程度的损失, 因此, 对山东省玉米螟发生风险进行有效评估, 对玉米螟的防治有重要意义。
灾害风险区划是防灾的重要工具, 在灾害风险管理和防灾减灾方面具有重要的实际应用价值。贾改秀等[1]在探究甘肃省玉米病虫害风险评估指标的基础上, 构建了甘肃省玉米病虫害风险区划指标, 并进行了风险区划和分区评述。袁福香等[2]整理了吉林省50 个县市的主要农作物产量面积资料和相关病虫害资料, 根据灾害发生的频数确定病虫害影响指数, 分析各因子的影响程度, 并将各因子极差化处理, 计算出综合风险防御指数, 将吉林省主要农作物病虫害分成高、中、低风险防御区进行区划评估。李阳等[3]利用彭阳县的气象、地形、土壤类型等数据, 基于灾害风险评估原理, 运用相关分析法、层次分析法, 结合GIS 技术对彭阳县玉米干旱灾害进行风险评估与区划。Singh 等[4]在进行农业区的风险区划时, 从影响农业区抗灾能力的4 个方面考虑选取评价指标, 其多维度、多指标的讨论过程为本研究评价指标的分析与选取提供了思路。
目前国内外针对风险区划[1-15]的研究已相对成熟, 但仍然缺少生物灾害方向的区划研究, 因此需对玉米螟灾害的发生进行风险区划, 以期为生物灾害的防治及预测提供科学支撑。
对研究区域内玉米螟的发生资料进行数据提取, 并将玉米螟发生程度分级国家农业行业标准(NY/T 1611—2008)与山东省植物保护总站地方标准相结合, 提出了新的玉米螟发生程度分级准则, 并基于此准则进行发生程度定级, 统计发生程度频数;以玉米螟发生频数、玉米产量和玉米播种面积分别作为致灾因子、承载体因子和孕灾环境因子的影响指标, 基于参数估计法建立风险评估模型, 构建玉米螟灾害风险评估指标体系, 进行了山东省玉米螟灾害的综合风险评估与区划, 以期为生物灾害的防治及预测提供科学支撑。
山东省位于中国东部沿海、黄河下游, 地处34°25′—38°23′N, 114°36′—112°43′E, 东 西 长 约700 km, 南北宽约420 km, 陆地总面积约15.67万km2, 是玉米生产和消费大省, 玉米面价格和总产量均居全国前列, 常年种植面积约2.7×106hm2。山东省属温暖带季风气候, 降水集中, 雨热同季, 年平均气温为11~14 ℃, 年平均降水量为550~950 mm, 且集中于夏季, 光照时数年均为2 290~2 890 h, 自然条件非常适合玉米生长。
所用数据包括山东省下属16 个地市的玉米生产资料及玉米螟病虫害发生资料。其中, 生产资料来源于《山东省统计年鉴》, 包括玉米产量及播种面积资料;病虫害资料来自山东省农业农村厅发布的植保情况, 补充资料来源于各期刊文献、新闻媒体及网站等发布的病虫情报, 资料年限为2007—2019年。主要数据来源见表1。
表1 主要数据来源
1.3.1 发生程度分级准则 将收集到的数据资料进行整合, 由于数据资料包含被害株率、虫株率、百株虫量、百株卵量等多项指标, 且部分月份中已经包含个别市的发生程度, 经过比对, 发现其定级标准不符合中华人民共和国农业行业标准——玉米螟测报技术规范(NY/T 1611—2008), 因此, 在开展定级工作时, 通过查阅资料得知, ①山东省植物保护总站的玉米螟发生程度分级地方标准;②在农作物虫害方面, 被害株率、虫株率、白穗率及卷叶率等被统称为被害率, 其计算公式是统一的, 因此在定级工作中按照统一标准进行定级。为统一定级指标, 根据NY/T 1611—2008, 并与山东省植物保护总站农作物病虫发生程度分级地方标准相结合, 制定了以被害株率为主要划分因子及百株虫量为辅助因子的玉米螟发生程度分级准则(表2)。
表2 玉米螟发生程度分级
1.3.2 发生程度的定级 将上述数据根据表2 进行发生程度定级, 选用2009 年9 月的数据(资料来自《山东农药信息》)。首先, 将虫株率按照被害株率的分级指标进行发生程度定级, 且当数据横跨两个级别时, 将较高级别定为其发生程度, 如2009 年9 月烟台市玉米螟被害株率为10%~27%, 则其发生程度被定为2 级。其中没有数据的地市定为未发生(枣庄市、临沂市、日照市), 其他指标按照表2 进行定级, 定级工作完成后按表3 所示统计玉米暝发生情况。
表3 2009 年9 月山东省各地市玉米螟发生情况统计
1.3.3 发生程度频数 定级工作完成后, 分别统计发生程度为1、2、3 级的频数V1、V2、V3, 得到2007—2019 年玉米螟发生频数如表4 所示。
风险评估指标体系的建立是进行病虫害风险评估的关键环节, 风险指标的选取应遵循科学性、实用性、系统性、人本性原则。依照上述原则, 通过查阅有关病虫害研究文献和历史资料、危害程度、危害频率, 结合病虫害的特点, 提出病虫害风险评估指标体系[1, 2, 4-9], 包括致灾因子、承载体因子及孕灾环境因子。从这3 个方面阐述其对灾害的影响, 选择具有代表性且可以量化的影响因子作为风险区划指标。
2.1.1 致灾因子 致灾因子是指造成粮食作物损失的各种病虫害, 是重要的风险评估指标。本研究选用玉米螟2007—2019 年不同危害程度(轻发生、中发生、重发生)的发生频数(表4)作为致灾因子的影响指标。
表4 2007—2019 年山东省玉米螟发生频数(V)(单位:次)
2.1.2 承载体因子 承载体因子是指当病虫害发生时农作物受病虫害影响的因素, 是致灾因子作用的实体。本研究中, 受玉米螟灾害影响的承载体是玉米的产量。
2.1.3 孕灾环境因子 孕灾环境是指影响各种病虫害生长、繁殖的外界环境条件。本研究所考虑的影响指标包括作物的种植面积, 还有导致病虫害发生的气象条件, 气象条件的适宜与否致使病虫害发生的程度不同, 此指标已包含在致灾因子的影响中, 不再重复计算, 因此本研究只选用玉米播种面积作为病虫害风险评估指标。
综合以上分析, 所建立的玉米螟灾害风险评估指标体系如图1 所示。
图1 玉米螟风险评估指标体系
2.2.1 玉米螟风险指数 病虫害影响指数是衡量病虫害对农作物产量损失风险大小的指标。利用山东省16 个地市2007—2019 年玉米螟危害资料, 根据玉米螟历年不同发生程度(1、2、3 级)的频数(V1、V2、V3)(表3), 利用加权平均得出玉米螟对产量的影响程度, 即病虫害影响指数, 也称作玉米螟风险指数影响因子。重发生的产量损失大, 则权重系数大, 轻发生的产量损失小, 则权重系数小。风险指数(R)的计算公式如下。
式中,R是玉米螟风险指数;i是各地市(下同)。
根据表3 及式(1)计算出R, 根据各地市R, 利用反距离权重法(IDW)、掩膜提取及自然断点分级法[11]将玉米螟影响指数分5 个等级进行区划评估, 得到山东省玉米螟影响指数区划(图2)。由图2 可知, 玉米螟灾害发生的主要风险地集中在山东省的西部地区, 该地区是山东省玉米主要种植区和高产区, 同时也是玉米螟发生的高风险区。其中, 菏泽市、滨州市风险指数高, 为玉米螟发生的高风险地区;济南市中西部为较高风险区。
图2 玉米螟影响指数区划
2.2.2 玉米产量影响因子 玉米螟发生区域产量越高, 损失越大, 则玉米螟危害风险越大, 因此本研究选择玉米产量作为承载体因子的影响指标。产量影响因子的取值为各地市产量占全省总产量的比重, 产量值为近10 年平均值。玉米产量影响因子(K)的计算公式如下。
式中,Ky为各地市的玉米总产量;∑Ky为全省的玉米总产量。
根据式(2)计算出K, 并绘制玉米产量影响区划(图3)。由图3可知, 山东省西部地区及潍坊市中部为玉米高产区, 也是玉米螟发生高风险区, 其中德州市产量最高;次高地区依次为菏泽市、聊城市及潍坊市。
图3 玉米产量影响区划
2.2.3 玉米播种面积影响因子 播种面积也是影响玉米螟发生的主要影响因子, 播种面积越大, 病虫害越容易传播和流行, 则受害风险性越大, 因此本研究选择播种面积作为孕灾环境因子的影响指标。播种面积计算公式为山东省各地市总播种面积占全省总播种面积的比重, 所用播种面积为近10 年的平均值。玉米播种面积影响因子(S)的计算公式如下。
式中,Sy为各地市的玉米播种总面积;∑Sy为全省的玉米播种总面积。
根据式(3)计算出S, 以S代表各地市的孕灾环境因子绘制玉米播种面积影响区划(图4)。由图4可知, 山东省玉米主要种植区分布在该省西部地区及潍坊市中部地区, 也是山东省玉米高产区, 同时也是玉米螟可能发生的高风险地区。其中高风险区位于德州市西北部及菏泽市中西部地区;聊城市、潍坊市为较高风险区。
图4 玉米播种面积影响区划
为综合评价山东省各地市玉米螟发生风险状况, 为山东省生物灾害的防治提供科学依据, 对山东省玉米螟灾害发生频数进行综合风险区划[2, 4, 5, 7-9]。
由于影响玉米螟灾害风险的指标之间存在量级和量纲上的差异, 为了使不同的数据层能够计算和比较, 需要将数据标准化处理。本研究采用极差化标准方法将单元数据转换至[0, 1]范围内的值。设研究区域内有m个评价指标, 有n个评价单元, 则有原始评价矩阵如下。
用极差标准化方法进行如下换算。
式中,Xij是第i个指标第j个单元对应的原始数据;max{Xij}和min{Xij}分别是第i个指标下所有单元数据中的最大值和最小值;X′ij是标准化的单元数据。
将极差化后的各风险指标相加, 得到包含原来几个风险要素综合影响的新指标, 称为综合风险指数, 进而绘制综合风险区划, 进行区划分析。综合风险指数(G)的计算公式如下。
式中,R′i、K′i、S′i分别为致灾因子、承载体因子、孕灾环境因子极差化后的指标。
利用反距离权重法(IDW)、掩膜提取及自然断点分级法将综合风险指数分5 个等级进行区划评估, 最后得出山东省玉米螟灾害综合风险区划(图5)。由图5 可知, 综合风险指数最大出现在菏泽市, 为0.897, 该地产量高, 种植面积大, 玉米螟发生频率高, 是玉米螟为害造成损失的高风险区;最小出现在日照市, 是玉米螟发生最低风险区;其中德州市、潍坊市、滨州市都在0.53 以上, 为较高风险区, 主要集中在山东省中西部主要产量区;日照市、威海市北部及东营市、淄博市、枣庄市等地都在0.20 以下, 为玉米螟发生低风险区, 不易受到玉米螟为害;济南市、济宁市、临沂市、泰安市、青岛市都处于0.30~0.53, 为玉米螟发生中风险区, 条件适宜就容易发生玉米螟为害, 或有局部暴发玉米螟的风险;全省其他地区都处于0.20~0.30, 是玉米螟发生较低风险区, 比较不容易受到玉米螟为害(表5)。
图5 山东省玉米螟综合风险区划
1)对研究区域内玉米螟灾害的发生资料进行了搜集与提取, 并将中华人民共和国农业行业标准——玉米螟测报技术规范(NY/T 1611—2008)与山东省植物保护总站的玉米螟发生程度分级地方标准相结合, 提出了新的玉米螟发生程度分级标准, 并在此标准的基础上进行数据预处理。
2)综合考虑孕灾环境因子、致灾因子及承载体因子三方面, 建立玉米螟灾害风险评估指标体系, 对山东省玉米螟灾害的发生风险展开分析与评价, 具体选取了玉米螟病虫害影响指数、玉米产量、玉米播种面积3 项影响指标, 并根据影响指标将收集到的数据通过参数估计法风险评估模型和反距离权重法、掩膜提取法、自然断点分级法进行处理, 绘制出研究区域内各影响因子的区划。
3)为综合评价山东省各地玉米螟灾害发生的风险状况, 对山东省玉米螟进行综合风险区划。为消除不同量纲的影响, 将每一指标极差化处理, 然后将极差化后的风险指标相加, 得到综合风险指数, 根据综合风险指数绘制出山东省玉米螟灾害综合风险区划。
4)综合风险区划结果表明, 山东省玉米螟灾害发生的重点风险区集中在该省中西部地区。其中, 菏泽市属于玉米螟发生的高风险区;德州市、潍坊市、滨州市及聊城市属于较高风险区;济南市、济宁市、临沂市、泰安市及青岛市为中风险区;烟台市为玉米螟发生较低风险区;日照市、威海市、东营市、淄博市及枣庄市属于低风险区。区划结果对山东省防灾减灾事业及玉米螟灾害的防治具有重要的参考价值。