本发明专利技术公开了一种基于地理信息系统的农业鼠害暴发风险指数评价方法。基于生境越适宜的地方是鼠害暴发风险越高的地方的假设，筛选影响目标鼠种生境的因子，利用地理信息系统，评价农业区域不同地点农业鼠害的暴发风险，建立鼠害预测的初步模型，鼠害暴发风险图还能为鼠害的生态管理提供有益参考，同时，通过最终获得校正后的ORI模型能够评价不同因素在鼠害暴发风险中的作用，可为鼠害防治提供技术支持和理论指导，也为评价鼠害暴发风险分布的变化提供了框架，使提前预报大范围鼠害成为可能。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业有害生物暴发风险评价和预测方法，具体的说是基于地理信息系统(Geographic Information System, GIS)的鼠害暴发风险指数(Outbreak Risk Index, ORI)评价方法。
技术介绍
我国是一个鼠害十分严重的发展中国家。鼠害往往给农田、森林、草原等生态系统造成巨大的损失，严重制约国民经济的增长。据有关部门估计，全国每年因鼠害造成的农田受害面积约4亿亩，粮食损失达1500万吨；草原受害面积约3亿亩，牧草损失数千万吨(王祖望，张知彬，鼠害治理的理论与实践，北京科学出版社，1996)。害鼠不仅直接危害农作物，还携带多种病原微生物，成为传播疾病的重要媒介，如黑线姬鼠(Apodemus agrarius) 是流行性出血热和钩端螺旋体病的传播者。此外，鼠类还给食品、交通、通讯和建筑等行业带来很大的危害。由于我国幅员辽阔、生态类型多样，因此害鼠种类也十分多。在全国范围内都有危害的农、牧业主要鼠害种类包括4科20种(王祖望，张知彬，鼠害治理的理论与实践，北京科学出版社，1996)。近年来，由于气候变化的加剧，农业鼠害暴发呈现愈加频繁、 严重的趋势。一直以来，国家一直十分重视鼠害的防治工作，不断加大研究力度，虽然取得了可喜的成绩，但是仍然没有从根本上解决鼠害严重的问题。对鼠害暴发风险进行评估是防治鼠害的基础。进行大尺度的风险评估往往由于需要进行实地取样，会耗费大量的财力、物力、人力，因此一直成为鼠害防治技术中的瓶颈。近些年来，由于3S (RS遥感、GPS全球定位系统、GIS地理信息系统)技术的兴起，使得大范围风险评估成为可能。遥感影像具有即时、客观、大尺度的特点，而且自20世纪70年代的遥感影像均能有效获取，因此使得对历史鼠害风险评价和未来鼠害预报亦成为可能。国外自20世纪30年代开始关注鼠类种群的动态(Elton, C· S. 1924. Periodic fluctuation inthe numers of animals: their cases and effects.Experiment Biology)。自Elton以来，鼠害种群研究经历了三个阶段。第一阶段，自19世纪20年代后期至50年代，主要采用观测的方法来探讨种群数量波动，通过经验的积累进行鼠害预报； 第二阶段，19世纪50年代20世纪初，实验种群和试验方法得到重视，基于实验数据，开始探讨各类生态因子对害鼠种群的作用的机理，开始数量化各因素的作用大小，建立局域性适用的种群暴发风险评估模型；第三阶段，20世纪初至今，随着植物保护与其它学科开始结合，大尺度、精细化的快速预报方法开始蓬勃发展。2011年Blank，B. F等利用地形、土壤性质等因素对德国的一种主要农业害鼠普通田鼠(MiciOtus arvalis)进行了大尺度的暴发风险评估(Blank, B. F.，et al.，2011，Topography and soilproperties contribute to regional outbreak risk variability of common voles(Microtus arvalis). WildlifeResearch)。但是该暴发风险评估是基于鼠害暴发后的事后评估，且只使用了地形、土壤两个环境要素，而这两个要素往往并不是影响农业鼠害暴发的关键因子，局限性很强，难于推广。本专利技术方法一方面由于设计了负反馈权重调整环节，因此能应用在不同农业鼠害暴发风险的评价过程中，并且通过负反馈不断提高评价精度；另一方面本专利技术考虑了更多影响鼠害暴发风险的环境因子，确保评价的准确性。在城市鼠害管理中，澳大利亚有基于 GIS 模型的鼠害管理尝试(Traweger, D. and L. Slotta-Bachmayr, 2005, Introducing GlS—modelling into the management of a brown ratpopulation in an urban habitat. Journal of Pest Science),但是由于城市鼠害和农业鼠害的暴发机理很不同，该方法中考虑地面类型作为影响鼠害风险的关键因素，但地面类型对农业鼠害鼠害暴发风险影响并不大。在我们的研究中考虑土地利用类型、植被类型等影响不同农业害鼠的关键因子，使得设计的方法具有更广泛的适应性。当然，国外的这些研究为我国建立有效的农业鼠害风险评价模型提供了有益的参考。我国的鼠害科学研究工作较国外起步稍晚一些，刚开始更多的跟随国外的研究步骤，但经过几代人的努力，现在我国的鼠害预测研究工作在某些方面已经接近或达到国际领先水平。在国家层面上，已经制定了《农区鼠害监测技术规范国家标准》，各省市也制定了适应性更强的地方标准。近些年，很多专家学者对基于GIS技术的有害生物暴发预测进行了展望，其中也不乏一些很有意义的尝试，这些尝试主要集中在蝗虫防治领域。例如英国爱丁堡大学与英国国立自然资源研究所、联合国粮农组织联合研制并安置于联合国粮农组织总部(罗马)的沙漠蝗虫预警管理系统。我国韩秀珍等借鉴国外研究思路，以环渤海湾地区东亚飞蝗为研究对象，利用遥感和地理信息系统技术研究了东亚飞蝗灾害的遥感检测机理和方法，建立了针对东亚飞蝗生育周期综合遥感监测新模式(韩秀珍，东亚飞蝗灾害的遥感监测机理与方法研究，北京中科院研究生院，2003)。蝗虫暴发的关键因子是温度和湿度， 以上这些研究的基础方法是通过遥感技术反演地表温度和水分来进行暴发风险的评价。但是温度和水分在大多农业鼠害暴发的过程中往往并不是最关键的因子，而且当下通过遥感技术反演温度和水体的技术并不成熟，因此暴发风险评价精度不高。我们的方法中一方面引进的因素不同，另一方面针对不同的情形既设计了针对实地取样调查的方法，另一方面也设计了通过遥感反演来获取资料，使得方法的适应性大大增强。在鼠害方面，刘娟妮等， 基于“3S”技术建立了黄土高原植被鼠害监测预报系统(刘娟妮，赵鹏祥，韩崇选，等，2008， 基于“3S”的黄土高原植被鼠害监测预报系统设计，西北林学院学报)，但该系统实际是鼠害数据的收集系统，并不能实现鼠害暴发风险的有效评价。我们的方法在收集目标鼠种群密度、评价因素资料的基础上，通过计算鼠害暴发风险指数，并不断调整，能够真正实现鼠害暴发风险的评价。GIS是重要的风险评价工具，也已经成为风险评价的重要平台。专利技术专利基于 GIS的区域大气风险空间分布评估方法(申请号201110194166. 8)，提出了风险在大气中的传播影响和GIS及其二次编程相结合的区域空间风险分布评估计算方法；专利技术专利一种流域积累环境风险评价的方法(申请号201110194177. 6)和一种特大城市环境风险定量分区技术(申请号201110167232. 2)，分别提出了基于GIS的流域与城市环境风险评价的方法；专利技术专利一种区域突发环境污染事故风险区划的方法(申请号201110194170. 4) 和基于水资源变化的流域突发性事故风险分区(申请号201110138407. 7)，提出了一种基于GIS技术的区域突发环境风险区划方法；专利技术专利基于遥感影像的城市基础生态环境时空分析(申请号2本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于地理信息系统的农业鼠害暴发风险指数评价方法，其步骤为：（1）确定目标鼠暴发风险指标评价的因素以土地利用类型、植被种类、食物数量和坡度四个因素为鼠害暴发风险评价的评价因素；（2）将每一个评价因素区分等级并进行赋值根据评价因素在研究区分布的实际情况，将各评价因素分为3?5个类别，采用正交设计确定因素的组合方式，去掉不合理的组合，按照剩余的组合在研究区内选择典型的调查样方，每年按季度至少调查四次样方内各评价因素不同类别的数量，同时采用标准鼠密度监测方法调查样方内目标鼠的种群密度，连续调查3年以上，对目标鼠种群密度与各评价因素的每一个类别进行两因素相关性分析，求出相关系数，将各相关系数乘10，作为该类别的值；（3）评价因素资料收集评价因素资料的收集有两种方法可供选择：一是通过将研究区划分为合适大小的网格，每个网格大小为（2）中调查样方的整数倍，在每一个网格内随机取一个大小等于（2）中调查样方的样方，调查所有样方内各评价因素不同类别的数量；另一种方法，则是通过遥感解译的方法收集评价因素资料，获取各评价因素在研究区的分布情况；（4）鼠害暴发资料收集通过各种途径收集目标鼠历年暴发的时间、地点、范围等资料，收集途径主要包括以下三种：1，查阅历年对目标鼠暴发情形的报道和文献；2，在植保部门获取；3，走访当地居民；（5）资料信息数字化将（3）中收集的资料在ArcGIS里栅格化，通过样方普查获取评价因素资料，是将研究区域按照划分的网格进行栅格化，再将普查获取的资料输入相应网格，作为该网格的属性；通过遥感解译获取的评价因素资料，已是栅格资料；将每个因素单独作为独立的一个图层，按照相同投影和坐标系转换成合适分辨率的栅格图，赋予各图层属性信息；将（4）中收集的历年鼠害暴发资料在ArcGIS里数值化，绘制研究区域内目标鼠暴发范围，每一个暴发年份作为一个独立的栅格图层，同时统计历年不同地点目标鼠暴发的频率；（6）评价因素图层赋值按照（2）中确定的值在ArcGIS给每一各评价因素图层的每个像元按照所属类别赋值，将所赋值做为每个像元的属性信息进行储存，通过样方普查获取评价因素资料则通过权重和 来为该网格赋值；通过遥感解译，则直接赋值；（7）计算ORI将每一因素的权重定为1，按照ORI的计算模型公式：ORI=Σi=1nWi×Factori在GIS平台下计算每个像元的ORI，在步骤（10）中按照调整的权重计算每个像元ORI；（8）鼠害暴发风险等级依据计算的每个像元的ORI值，将ORI分为三个等级：一级ORI>20;二级0<=ORI<=20;三级ORI<0，每个等级表示不同的鼠害暴发风险，最终获得研究区域不同等级暴发风险分布图；（9）检验鼠害暴发风险指数评价的准确性使用（4）中收集的历年鼠害暴发资料分析评价（8）中获得的鼠害暴发等级分布图的准确性，主要的评价方法有一下两种：1，利用历年鼠害暴发频率来评价，即通过对一级ORI所占面积比例与该地区目标鼠种历年暴发频率进行回归分析；2，利用暴发年份目标鼠暴发范围来评价，即在ArcGIS里将暴发范围与一级ORI的分布范围进行叠加分析；（10）校正评价因素权重如果（9）中获得的鼠害暴发等级图不准确，即ORI与历年暴发频率的相关系数小于0.6或暴发范围与一级ORI的重叠区域小于80%，则调整各因素的权重系数，权重系数的范围在0至1之间，使用调整后的系数重复（7），直至（8）、（9）中获得暴发风险的准确分布图为止，即ORI与历年暴发频率的相关系数大于或等于0.6或暴发范围与一级ORI的重叠区域大于或等于80%，最终获得准确的基于鼠害暴发风险评价模型和结果。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：徐正刚，王勇，赵运林，李波，张美文，
申请(专利权)人：中国科学院亚热带农业生态研究所，湖南城市学院，
类型：发明
国别省市：
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