摘 要：【目的】研究地表温度、土壤含水量对春尺蠖羽化的影响，为提高虫害防治效率、降低防治成本提供理论依据。
【方法】以新疆克拉玛依市开发区为例，选择有代表性的12块林地（P0～P11），利用实测春尺蠖羽化量数据、地表温度及土壤含水量卫星数据，采用趋势、相关性及回归方法，分析春尺蠖羽化量的时空分布特征及其变化趋势，研究地表温度、土壤含水量在时空维度对其羽化的影响。
【结果】（1）点P3、P4、P10、P11所处林分春尺蠖虫害最严重，P6所处林分虫害水平始终较低。（2）春尺蠖逐日羽化量与地表温度呈正相关，与土壤含水量呈负相关，且这种相关性主要集中在羽化高峰日前。（3）点P5、P7、P8所处林分内土壤含水量与春尺蠖逐日羽化量的负相关性较大。（4）2021年羽化高峰日前，地表温度主要通过蒸发效应影响土壤含水量进而间接影响羽化进程，而2022年地表温度对羽化则主要表现为直接影响。
【结论】地表温度、土壤含水量对春尺蠖羽化的影响是一种综合效应。在适宜春尺蠖羽化的土壤温湿度范围内，地表温度的上升或土壤含水量的下降会促进羽化，反之则抑制羽化，且这种影响主要集中在羽化高峰日前。点P5、P7、P8所处林分内土壤含水量与春尺蠖逐日羽化量的负相关性较大，可在这些区域内开展人工灌溉从而抑制春尺蠖的发生。
关键词：春尺蠖；羽化；遥感；环境影响因子
中图分类号：S763 文献标志码：A 文章编号：1001-4330（2024）04-0954-10
0 引 言
【研究意义】春尺蠖（Apocheima cinerarius Erschoff）属鳞翅目、尺蛾科杂食性昆虫［1］，是常见的林木果树食叶害虫之一［2］，其幼虫发育快、食量大、常暴食成灾［3］，在新疆克拉玛依市危害尤为严重［4］。地表温度、土壤含水量是影响春尺蠖越冬蛹羽化的主要环境因子，土壤内部是昆虫蛹历夏越冬的场所，土壤温度、湿度是影响昆虫越冬蛹存活率的重要因素之一［5］，也是影响害虫发生与危害的关键因素之一［6］。探究地表温度、土壤含水量在时空维度对春尺蠖羽化的影响规律，以及研究二者对春尺蠖羽化的影响对优化当地春尺蠖虫害防治策略、提高防治效率、降低防治成本有实际意义。【前人研究进展】春尺蠖卵的孵化与所寄生树木的生长发育是同步的，当树木开始萌芽时卵同步开始孵化［7］。孵化出的幼虫以寄主叶片为食，在经历五个年龄阶段的发育后入土化蛹，历夏越冬，此过程中地表温度、土壤含水量是影响其越冬蛹羽化的主要环境因子［8］。遥感技术也被成功地引入春尺蠖的研究中，用于分析其潜在分布和发展规律［9］，预测其发生期［10］，以及研究环境因子对其虫态发育节律的驱动规律等［11］。【本研究切入点】遥感技术已被运用于春尺蠖研究中［12，13］。但基于遥感数据的空间分析方法，探究环境因子对春尺蠖羽化的影响的研究相对有限。需要研究地表温度、土壤含水量对春尺蠖羽化的影响。
【拟解决的关键问题】以实测春尺蠖羽化数据、遥感地表温、湿度数据为基础，采用趋势分析、偏相关分析、通径分析等方法，分析春尺蠖羽化量的时空分布特征及其变化趋势及地表温度、土壤含水量分别在时空维度与春尺蠖羽化量间的相关性，为进一步调整优化当地春尺蠖虫害防治策略提供理论依据。
1 材料与方法
1.1 材 料
1.1.1 研究区概况
新疆克拉玛依市农业综合开发区属干旱、半干旱区，其年平均蒸发量远大于年平均降水量，夏季炎热少雨、冬季寒冷干燥［14-15］。开发区内外共有农田防护林近万亩，其主要栽种的杨树、白榆、白蜡等正是春尺蠖幼虫的喜食树种。加之这些防护林分布紧密，有利于其虫害的扩散［4］，选取开发区中地形平坦、林分密度高、历年春尺蠖虫害最严重的主体区域作为研究区，其面积约116.29 km2。
1.1.2 春尺蠖羽化量
均匀地选取研究区内具有代表性的12块林地。利用50 m规格皮卷尺、全站仪、标杆等测量工具，分别在林地的中心位置丈量出12块长40 m、宽40 m的正方形标准样地，总面积达19 200 m2。这些样地包括纯杨林和混交林，平均树龄15～20 a，平均株行距约1.5 m×4.0 m。以每块样地的中心作为春尺蠖羽化量数据的采样点，利用手持GPS分别记录12个采样点的经纬度、高程等空间信息。表1
当地春尺蠖具有发生期短、爆发量大的特点。历年春尺蠖成虫始见日集中在3月中下旬，终止日集中在4月上旬，羽化历期约20日，其中羽化高峰期集中在3月末。选取2021及2022年每年3月20日至4月6日为研究期。以等间隔取样法在每块样地内选择位置最居中的4排树木，每排每间隔5棵树取一棵为样本树，一排取5棵共20棵作为样本。在树干离地30至60 cm高处张贴粘虫胶带，每天定时重访各点，统计各点春尺蠖羽化样本总量。
1.1.3 地表温度
李琴等［16］将MODIS地表温度数据与53个气象站实测数据进行拟合验证，拟合精度较高。研究采用美国NASA官方发布的MODIS-MOD11A1产品中，表示地表温度的子数据集LST_Day_1 km（https：//modis.gsfc.nasa.gov/）。时间跨度为2021～2022年每年3月20日至4月6日，时间分辨率为每日，空间分辨率为1 km。在统计各采样点每日春尺蠖羽化量的同时，通过安装WatchDog-2009ET型全自动便携式气象站，得到各采样点每日0～10 cm的平均地表温度实测数据。
1.1.4 土壤含水量
采用同时间、同分辨率的GCOM-W1卫星表层土壤湿度逐日数据（LPRM_AMSR2_DS_A_SOILM3）。该数据来自美国NASA官方EarthData网站（https：//ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）。以研究区采样点的样本树的树干底部为中心，以90 cm为半径，挖半圆形样坑，由上至下分层采集10～50 cm处的土壤样本。将土壤样本送实验室称重、烘干、计算等处理，得到采样点每日平均土壤含水量实测数据。
1.2 方 法
1.2.1 地表温度
MODIS地表温度产品公式可基于每日地表温度栅格的平均值，将地表温度栅格值转化为以摄氏度为单位的实际温度值［17］。
t=value×0.02-273.15.（1）
式中，t表示实际地表温度（℃），value表示MODIS产品栅格属性值。
1.2.2 变化趋势
利用一元线性回归法，分析研究区地表温度、土壤含水量、春尺蠖羽化量的逐日变化趋势。
式中，n为数据所跨日数（n=18）；Xi为第i天变量的平均值；Xslope为变量的回归方程的趋势线斜率。Xslope＞0为变量随时间呈上升趋势；Xslope＜0为变量随时间呈下降趋势；Xslope＝0为变量几乎无变化。
1.2.3 偏相关系数
偏相关判定指标是相关系数的R值［18］。一阶偏相关系数，其公式为：
式中，rij是变量Xi与Xj的相关系数；rih是变量Xi与Xh的相关系数；rjh是变量Xj与Xh的相关系数。
1.2.4 通径分析
通径分析方法可将相关系数分解为直接通径系数与间接通径系数［19］，研究某一自变量对因变量的直接影响，以及该自变量通过其他自变量对因变量产生的间接影响。
1.2.5 克里金插值
克里金法（Kriging）是一种对随机过程或随机场进行空间建模及预测的回归算法［20］，常被用于将离散的点数据插值为连续的曲面数据，以表达该数据的空间分布特征。其原理是以采样点间的距离或方向，表达表面变化的空间相关性［21］。
Z（So）=∑Ni=1λiZ（Si）.（4）
式中，Z（Si）为第i个位置处的测量值；λi为第i个位置处测量值的权重；So为预测位置；N为测量数值。
1.3 数据处理
剔除原始数据中的异常像元［22］。利用MODIS Reprojection Tool工具及 ArcGIS软件，将地表温度及土壤含水量卫星数据进行几何校正，投影、坐标变换、掩膜提取等预处理［23］。基于SPSS 26.0软件平台，利用实测地表温度、土壤含水量数据，分别对MODIS地表温度和GCOM-W1卫星表层土壤湿度数据进行线性拟合，拟合精度分别达93.6％和95.7％，所用地表温度及土壤含水量卫星数据精度良好，具有较高适用性。同时，利用实测数据对卫星数据进行数学修正，优化其中个别存在偏差的像元值［24］。利用克里金插值法将实测春尺蠖羽化量点数据插值为空间栅格数据，为保证所有数据在空间上可以有效匹配［25］，将春尺蠖羽化量、地表温度、土壤含水量栅格重采样为90 m。
2 结果与分析
2.1 春尺蠖羽化量的时空分布特征
研究表明，2021、2022年春尺蠖逐日羽化量的平均值分别为12.66和15.36只。2022年春尺蠖虫害有所加重，2021年春尺蠖防治工作效果并不理想。2年间，春尺蠖逐日羽化量在空间上均呈现自东向西逐步递减的分布规律。其中采样点P3、P4、P10、P11所处林分春尺蠖逐日羽化量明显高于其他区域，而点P6所处林分羽化量明显低于其他区域。表2，图1
2.2 春尺蠖羽化量的时空变化趋势
2.2.1 春尺蠖羽化量在时间维度的变化趋势
研究表明，2年春尺蠖逐日羽化量整体均呈正态分布趋势。以2021年春尺蠖羽化高峰日为节点，将整个研究期划分为羽化高峰日前（3月20～25日）和羽化高峰日后（3月25日～4月6日）两个阶段。2022年研究期可划分为羽化高峰日前（3月20～29日）和羽化高峰日后（3月29日～4月6日）2个阶段。图2
2.2.2 春尺蠖羽化量在空间维度的变化趋势
研究表明，2021及2022年羽化高峰日前，春尺蠖逐日羽化量的变化趋势取值范围分别是［0.29， 4.51］和［1.72， 5.35］，春尺蠖逐日羽化量整体均呈上升趋势。其中点P3、P4、P11所处林分在2年间均呈较显著上升趋势，点P6所处林分在2年间上升趋势均不显著。2年高峰日后春尺蠖逐日羽化量的变化趋势值分别在［-2.87， -0.18］和［-14.32， 2.11］，春尺蠖逐日羽化量整体均呈下降趋势。其中点P3、P4、P11所处林分在2年间均呈较显著下降趋势，而点P6所处林分2年间下降趋势均不显著。图3
2.3 春尺蠖羽化量与主要环境影响因子的相关与回归分析
2.3.1 春尺蠖羽化量与主要环境影响因子的偏相关性
研究表明，2021年X1与Y的偏相关系数为0.173＞0，P=0.149＞0.05，在此阶段地表温度与春尺蠖逐日羽化量存在正相关关系。X2与Y的偏相关系数为-0.368＜0，P=0.002＜0.01，土壤含水量与春尺蠖逐日羽化量存在极显著负相关关系。2022年X1与Y的偏相关系数为0.394＞0，P=0.000 009＜0.01，X2与Y的偏相关系数为-0.196＜0，P=0.033＜0.05。2021年地表温度、土壤含水量与逐日羽化量的偏相关系数分别为0.021和-0.093，2022年分别为0.078和-0.024。在羽化高峰日后地表温度、土壤含水量与春尺蠖逐日羽化量的相关性将降至极低水平，二者对春尺蠖羽化的影响微弱。
2021年地表温度、土壤含水量与春尺蠖逐日羽化量的空间平均偏相关系数分别为0.31、-0.64。春尺蠖逐日羽化量与地表温度呈正相关，与土壤含水量呈负相关，且与土壤含水量的相关性大于其与地表温度的相关性。2022年地表温度、土壤含水量与春尺蠖逐日羽化量的空间平均偏相关系数分别为0.51、-0.32。表明在此阶段地表温度是比土壤含水量更显著的羽化影响因子。地表温度与羽化量正相关性最显著的区域是点P0、P1所处林分，最不显著的区域是点P10、P11所处林分。土壤含水量与羽化量负相关性最显著的区域分布在点P7周围，最不显著的区域分布在点P10、P11周围。两年间点P5、P7、P8所处林分内土壤含水量与春尺蠖逐日羽化量的负相关性均较大。图4
2.3.2 春尺蠖羽化量与主要环境影响因子的通径分析
研究表明，2021年Shapiro-Wilk统计量为0.948，显著水平为0.400＞0.05。2022年Shapiro-Wilk统计量为0.911，显著水平为0.091＞0.05。Y是正态变量，可进行回归分析。
2021年地表温度的间接通径系数占到其简单相关系数的60.65％，在此阶段地表温度主要通过蒸发效应影响土壤含水量进而间接地对春尺蠖羽化产生正向影响。土壤含水量的间接通径系数只占其简单相关系数的23.29％，土壤含水量对春尺蠖羽化的作用主要表现为直接地负向影响。
2022年地表温度的间接通径系数只占到其简单相关系数的15.83％，在此阶段地表温度对春尺蠖羽化的影响主要表现为直接地正向影响。土壤含水量的间接通径系数占其简单相关系数的46.59％，土壤含水量对春尺蠖羽化既有直接作用也有间接作用，其中直接作用更加显著。表3、表4
3 讨 论
3.1
研究发现，点P3、P4、P10、P11所处林分春尺蠖虫害水平明显高于其他区域，点P6所处林分虫害水平则明显低于其他区域，故在今后研究区春尺蠖虫害防治工作中，应重点防治P3、P4、P10、P11所处林分，而点P6所处林分可以不采取防治措施。
以往研究显示，研究区东部春尺蠖虫害情况通常严重于西部，与研究中春尺蠖逐日羽化量在空间中呈现自东向西逐步递减的分布规律结果高度吻合。2021年、2022年羽化高峰日前阶段研究区土壤含水量平均值分别为10.65％、13.00％，2年羽化高峰日出现时间分别为3月25日和3月29日，与卿薇等［14］提出的土壤含水量低会导致春尺蠖羽化高峰期提前来临，土壤含水量较高会导致羽化周期延长的结论较为吻合。春尺蠖越冬蛹的存活率与土壤温湿度密切相关，与冯宏祖等［26］针对沙雅县胡杨林春尺蠖发生规律的研究结果基本一致。
3.2
自然界中影响春尺蠖羽化的因素有很多，并且这些因素间也存在着复杂且多变的相互作用。研究只探究了地表温度、土壤含水量对春尺蠖羽化的影响规律，并没有定量考虑其它因素，如天敌情况、蒸散发量、林分密度、人工灌溉等对羽化的影响［27］，因此具有一定的局限性。还需要今后人工模拟越冬蛹羽化过程，在控制其它变量的条件下，通过人为控制土壤温度或湿度的梯度变化，观察越冬蛹羽化率变化。
4 结 论
地表温度、土壤含水量对春尺蠖羽化的影响是一种综合效应。在时间维度上，在适宜春尺蠖羽化的土壤温湿度范围内，地表温度的上升或土壤含水量的下降会促进羽化，反之则抑制羽化，且这种影响主要集中在羽化高峰日前。在空间维度上，点P5、P7、P8所处林分内土壤含水量与春尺蠖逐日羽化量的负相关性较大，可在这些区域内进行人工灌溉从而抑制春尺蠖的发生。
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