松材线虫病四级预警框架：整合物种分布模型与智能传感的创新防控策略

《Pest Management Science》：A four-tier warning framework for pine wilt disease: integrating species distribution models and smart sensing approaches

本研究针对松材线虫病(PWD)早期预警难题，开发了融合物种分布模型与智能传感技术（无人机、物联网近程传感与人工智能）的四级预警框架。该框架通过MaxEnt模型（AUC>0.92）、寄主树木健康检测模型（mAP0.5=97.5%）及媒介昆虫检测模型（mAP0.5=99.8%）实现蓝黄橙红四级风险预警，在81个林分验证中精准识别16个疫区，为森林健康监测提供低成本高精度的创新解决方案。

　　

松材线虫病（Pine Wilt Disease, PWD）是由松材线虫（Pine Wood Nematode, PWN，学名Bursaphelenchus xylophilus）引起的针叶林毁灭性病害。为实现林分水平的早期预警，研究人员构建了整合物种分布模型与智能传感技术的四级操作框架，通过无人机（UAV）、物联网（IoT）近程传感和人工智能（AI）技术实现渐进式风险预警（蓝、黄、橙、红色警报）。

该框架包含三大核心模型：基于MaxEnt的物种分布模型（PWN及其媒介昆虫模型AUC>0.92）、寄主树种健康状态检测模型（mAP_0.5=97.5%）及媒介昆虫检测模型（mAP_0.5=99.8%）。在81个林分的应用中，框架成功区分风险等级，34个出现寄主树木变色林分中16个被确诊感染，且全部来源于红色警报林分，验证了风险识别的准确性。

此四级预警框架通过减少非PWD胁迫因子的干扰，在提升检测精度的同时降低人力与资金成本，为高风险区域森林健康监测提供了创新性、可扩展的技术工具。本研究声明无利益冲突。