基于改进PoPS模型的松材线虫病入侵扩散机制与防控策略研究

针对松材线虫病(PWD)入侵扩散机制不明确、防控难度大的问题，研究人员通过K-means聚类划分入侵型与扩张型疫点，改进PoPS传播模型，揭示了自然传播(边界距离<200 m)与人为传播(年均扩散7.5 km)的耦合机制，为入侵物种的动态过程建模提供了新范式。该研究发表于《Computers and Electronics in Agriculture》，成果对制定分层防控策略具有重要实践价值。

　　

松材线虫病(Pine Wilt Disease, PWD)被称为"松树癌症"，是由松材线虫(Bursaphelenchus xylophilus)引起的重大林业入侵病害。自1982年传入中国以来，已扩散至18个省份633个县级行政区，年均扩散速度达7.5公里，每年造成直接经济损失超百亿元。这种微小线虫借助松墨天牛(Monochamus alternatus)的自然传播（最大距离3.3公里）和人类木材运输的远距离跳跃传播，形成了典型的"分层扩散"模式。传统物种分布模型(SDMs)难以模拟这种复杂传播过程，而机器学习方法又存在可解释性差的缺陷。如何解析两种传播机制的耦合作用，建立过程驱动的预测模型，成为当前入侵生物学研究的难点。

中国的研究团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表的研究中，创新性地将PoPS(Pest or Pathogen Spread)模型引入PWD传播研究。研究选取中国三个气候环境差异显著的典型区域，基于2018-2022年实际疫情记录，运用K-means聚类方法首次量化了自然传播与人为传播的边界距离阈值（华东3.2km、华南2.5km、西南1.8km），将疫点划分为入侵型（人为驱动）和扩张型（自然驱动）两类。通过整合寄主分布、道路密度等16个环境因子，构建了改进的PoPS传播模型，最终提出分级防控策略。

关键技术方法包括：1) 基于K-means聚类的传播机制判别分析；2) 改进的PoPS模型参数优化（包含自然传播核与人为传播核）；3) 利用中国2018-2022年省级尺度PWD疫情监测数据进行模型验证；4) 响应曲线分析法定量评估驱动因子贡献度。

【研究结果】

1. 传播机制判别与因子响应
   通过边界距离阈值划分，发现华东地区人为传播贡献率达67%，显著高于其他区域。道路密度对入侵型疫点的解释力(R²=0.82)远超自然因子，而扩张型疫点主要受松林连通性影响(R²=0.76)。

2. 改进PoPS模型性能
   改进模型对三类区域新发疫点的解释精度达81-89%，较原模型提升23%。模拟显示人为传播导致华东地区出现超百公里的"跳跃式"扩散，与历史疫情记录高度吻合。

3. 防控情景模拟
   预警模型显示，若维持当前防控力度，2030年PWD将覆盖中国85%的松林适生区。但加强检疫可使入侵速度降低42%，结合诱捕器布控可使自然传播距离缩短至150米内。

【结论与意义】
该研究首次从过程耦合角度解析了PWD的传播动力学：1) 量化了分层扩散中自然与人为传播的阈值边界；2) 建立的改进PoPS模型兼具机理性与预测性，对入侵初期的"跳跃式"传播预测精度提升显著；3) 提出的"外围阻断-核心歼灭"分级策略，为动态防控提供决策支持。研究构建的"机制判别-过程建模-情景推演"框架，为其他入侵物种（如红火蚁、草地贪夜蛾）的研究提供了范式参考。特别是边界距离概念的提出，解决了混合传播机制建模的样本划分难题，对全球变化背景下的生物安全防控具有重要启示。