基于STWR模型的森林病虫影响因素研究

编号 zgly0001746916

文献类型 期刊论文

文献题名 基于STWR模型的森林病虫影响因素研究

作者 苏少强  阙翔  严宣辉  何中声  刘金福  李梦航  黄朝法  刘海 

作者单位 福建农林大学计算机与信息学院  福建农林大学福建省统计信息研究中心  福建农林大学生态与资源统计福建省高校重点实验室  福建师范大学数字福建环境监测物联网实验室  福建省林业调查规划院 

母体文献 西北农林科技大学学报:自然科学版 

年卷期 2022,50(11)

页码 81-92

年份 2022 

分类号 S763 

关键词 时空异质性  森林病虫害  空间统计  时空加权回归(STWR)模型  福建省 

文摘内容 【目的】探究森林病虫害时空动态变化特征及关键因素驱动力的空间分布,为森林病虫害防控与治理提供参考。【方法】采用空间联系局部指标(LISA)和Mann-Kendall(M-K)趋势检验,分析2008-2018年福建省县域森林病虫害发生率时空变化特征,利用夏季均温、冬季均温、月均降水量、夜间灯光均值等变量构建时空加权回归(STWR)模型,分析各变量与森林病虫害发生率之间的时空异质性。【结果】①2008-2018年福建省有16个县域森林病虫害发生率呈下降趋势,空间分布以“低-低”聚集的空间聚集类型为主,空间分布范围先缩小后扩张。不同变量对森林病虫害发生率的影响程度从强到弱依次为夜间灯光均值、月均降水量、夏季均温、冬季均温。②4种不同变量的影响机制有明显的时空分异性,其中夜间灯光均值、夏季均温、冬季均温对森林病虫害发生有正向促进作用,月均降水量对森林病虫害发生有负向抑制作用。③在森林病虫害高发生率县域中,夜间灯光均值为最大的负向影响因素,月均降水量也通常为负向影响因素。【结论】STWR模型的拟合性能优于地理加权回归(GWR)模型与普通线性回归(OLS)模型,且STWR模型预测能力比GWR模型更佳,能更精细地分析4个变量对县域森林病虫害发生率影响的时空变化过程。