中国三大苹果病害空间适宜性预测：五种物种分布模型的比较分析

为解决苹果轮纹病(ARR)、苹果树腐烂病(AVC)和苹果斑点落叶病(ABA)对中国苹果产业的威胁，研究人员运用GLM、GAM、SVM、MaxEnt和RF五种模型，基于1392个采样点数据预测了病害环境适宜区。研究发现MaxEnt和RF模型表现最优(AUC>0.95，TSS>0.78)，环渤海湾、黄土高原和黄河故道为高适宜区，最干季度均温和年最高温是关键影响因子，为建立气候变化下的精准防控体系提供了科学依据。

　　

苹果树腐烂病(AVC)、苹果轮纹病(ARR)和苹果斑点落叶病(ABA)堪称中国苹果产业的"三大杀手"。科研团队玩转生态大数据，运用广义线性模型(GLM)、广义加性模型(GAM)、支持向量机(SVM)、最大熵模型(MaxEnt)和随机森林(RF)五大"黑科技"，给这些病害来了场全国范围的"CT扫描"。

研究结果相当惊艳：MaxEnt和RF模型堪称"病害预言家"，预测准确度爆表(AUC>0.95，TSS>0.78)。三大病害的"舒适区"主要盘踞在环渤海湾、黄土高原和黄河故道这些苹果主产区。最干季度平均温度和年最高温这两个气候因子，被揪出来当"头号嫌犯"——它们直接影响病原菌的"生活作息"。

这项研究就像给苹果园装了"病害天气预报系统"，不仅揭示了三大病害的"地盘争夺战"，更为果农提供了精准防控的"作战地图"。特别是在气候变化大背景下，这套模型堪称果园管理的"智能导航"，让病害防控从"盲人摸象"升级到"精准狙击"。