基于模糊逻辑与数据挖掘的中国松材线虫病时空动态与严重度模式解析

本研究针对松材线虫病(PWD)在中国传播的区域动态与精细驱动机制不明的问题，整合模糊逻辑与数据挖掘技术，分析了2015-2023年全国林业小班监测数据。揭示了PWD向暖湿地区和人工林迁移的时空规律，发现广东、江西等省份存在气候适宜性、地形屏障等差异化驱动因子，为精准防控和早期预警提供了科学依据。

　　

松材线虫病被称为松树"癌症"，自1982年传入中国后已扩散至19个省份，造成数千亿元经济损失。这种由松材线虫(Bursaphelenchus xylophilus)引起的毁灭性病害，通过媒介昆虫松墨天牛(Monochamus alternatus)和木材运输传播，能在数月内导致整片松林死亡。尽管已有大量研究关注其生物学特性和环境影响因素，但传统方法如MaxEnt模型和CA-Markov模拟难以揭示小尺度传播机制与多因素耦合关系，特别是缺乏对全国最小监测单元——林业小班的系统性分析。

东北林业大学的研究人员创新性地将模糊逻辑与数据挖掘技术相结合，基于国家林业和草原局生物灾害防控中心2015-2023年全国松材线虫病小班监测数据，首次在亚小班尺度上解析了病害的时空演变规律。研究采用模糊C均值聚类(FCM)量化病害严重度，通过Apriori算法挖掘高频特征组合，构建了包含气候、人为活动、林分特征和地形4大类108个特征因子的分析体系。

关键技术包括：1) 对全国1100万个小班数据进行等频分箱离散化处理；2) 基于梯形隶属函数构建模糊推理系统评估病害严重度；3) 应用有序约束Apriori算法挖掘省域尺度关联规则；4) 整合核密度分析揭示空间聚集模式。

研究结果揭示：

1. 时空动态特征
   通过年度高频特征分析发现，2015-2023年间松材线虫病呈现"双轨迁移"趋势：在森林类型上，人工林(61)感染比例从36.6%升至68.8%，而天然林(55)从45.5%降至22.97%；在气候适应方面，高温(82)和极高降水(88)特征支持度分别增长53%和82%，表明病害正向生态脆弱性强的人工林和暖湿地区扩张。

2. 严重度分级模式
   基于小班面积和病死树数量的模糊聚类将病害严重度分为轻度、中度和重度三级。广东、浙江、江西三省不仅小班数量最多，重度感染比例也最高，其中广东重度小班多与气候因子(83,88)和成熟林分(102)相关，而江西重度病例主要关联复杂地形(22,25)和高郁闭度(97)。

3. 省域差异化驱动机制
   关联规则挖掘显示：广东重度病例受气候适宜性主导(规则置信度79.88%)；江西以地形屏障为主要限制因子(规则提升度1.16)；浙江则表现为人类活动驱动型，GDP(73)与道路密度(68)的组合在重度规则中出现频率达76.51%。相比之下，广西、重庆等轻度流行区主要与人工林(61)和低海拔(104)特征相关。

这项发表在《Trees, Forests and People》的研究，首次在全国尺度上实现了松材线虫病多维度特征的定量解析。其创新性在于：1) 突破传统县级尺度限制，在林业管理最小单元上揭示传播规律；2) 构建可解释的模糊规则体系，克服机器学习"黑箱"局限；3) 发现人工林替代天然林成为主要感染目标的生态风险。研究结果为分区防控提供了直接依据——在气候主导区需加强早期预警，地形复杂区推荐航空监测，而经济活跃区应重点管控木材运输。这些发现对全球松材线虫病防控策略制定具有重要参考价值，其"模糊逻辑+数据挖掘"的分析框架也可拓展至其他森林病虫害研究领域。