东亚飞蝗适生区遥感提取方法与预测模型研究

The outbreak of Oriental Migratory Locust will cause devastating disasters to agriculture. The traditional manual inspection surveying method is unable to provide timely and spatially continuous locust development information over large areas. While the remote sensing technology can make up for this deficiency. The goal of this project is how to extract the suitable areas of Oriental Migratory Locust, and finally to realize the locust occurrence predicting in suitable areas. There are three research contents, including: (1) According to the law of locust occurrence, choose key habitat factors to establish the monitoring remote sensing indicators for suitable areas, then put forward an extraction methods for Oriental Migratory Locust suitable areas. (2) To extract the locust suitable areas in mainland China in the last 20 years, and to study the evolution characteristics of historical locust outbreaks in the suitable areas. (3) To analyze the causes of the evolution, and in combining the aerodynamic theory, to explore the effects of climatic hydrological, land cover changes, and locust migration path on the occurrence of locusts, and establish a locust occurrence prediction model in suitable areas. The outcomes of this project are of great significance for improving the precision and efficiency of monitoring and early warning of Oriental Migratory Locust.

东亚飞蝗的暴发会对我国农业造成毁灭性灾害，实地点状测报方式不仅效率低而且易漏防成灾，遥感技术实时、大范围观测优势可弥补这一不足。本项目全面分析蝗虫孳生的生境条件，探索生境因子遥感监测指标，研究东亚飞蝗适生区的遥感提取方法，根据适生区历史蝗虫暴发数据及演变特征，建立适生区蝗虫发生预测模型。具体研究内容包括：1）根据蝗虫发生规律，筛选蝗虫关键生育期生境影响因子，探索各因子的遥感可反演性，构建蝗虫适生区遥感监测指标体系，结合地表覆盖等辅助数据，研究东亚飞蝗适生区的遥感提取方法；2）对大陆地区近20年东亚飞蝗适生区进行提取，研究适生区历史蝗虫暴发演变特征；3）分析适生区蝗虫发生演变原因，结合空气动力学理论等，分析气候、水文、地表覆盖变化、蝗虫迁飞等对适生区蝗虫发生的影响，建立适生区蝗虫发生预测模型。本项目研究成果对于提升东亚飞蝗监测预警精度、制定科学防治措施、提高绿色防控效率具有重要意义。

蝗虫是世界范围内的重大迁飞性害虫。在全球气候变化背景下，蝗虫的发生范围、发生等级及扩散危害程度有明显扩大和增强的趋势，严重影响全球粮食安全。东亚飞蝗是我国发生范围最大，危害最严重的蝗虫，本项目以东亚飞蝗为研究对象，基于多源遥感数据，开展了蝗虫生境遥感监测、适生区提取、蝗区演变分析及预测等研究。一、分别以天津大港水库蝗区、黄河滩沿岸蝗区以及全国蝗区为研究区，通过构建多生境因子遥感评估指标体系，提出了多尺度东亚飞蝗生境适宜性评价模型（PB-AHP模型、LHS模型和PHSA模型）；二、实现了以上3个研究区的生境/蝗区长时序监测及提取，并结合土地利用/覆盖变化（LUCC）及景观指数方法，分析了不同生态类型下生境/蝗区的演变特征及驱动力；三、以暴发东亚飞蝗灾害的峡山水库为例，结合气象条件、土地覆盖变化及生境适宜性分析，阐明了旱涝动态环境下蝗灾的暴发机制，该成果可用于蝗灾潜在高风险区的早期预测。另外，2020年亚非地区暴发了严重的沙漠蝗灾，给受灾国家带来了严重的粮食危机，为帮助受灾国家提高防控效率，本项目额外开展了沙漠蝗灾情遥感监测及发生预测研究。一、应用蝗虫地面调查数据、气象、遥感等多源时空大数据，系统分析了此次沙漠蝗灾的暴发始末，结合沙漠蝗生物学特性，在沙漠蝗生境遥感监测指标体系构建的基础上，实现了核心繁殖区的定量提取及迁飞路径分析，并结合植被生长曲线实现了主要受灾国家的灾情遥感监测；二、综合分析了植被、温度、土壤、降雨等关键动态生境因子对沙漠蝗蝗蝻带出现的滞后效应，并结合地形、土地覆盖类型、土壤质地等静态生境因子，构建了基于机器学习和多变量时间滑动窗口技术的沙漠蝗发生预测模型，模型精度优于77%。本项目研究成果对于提高东亚飞蝗、沙漠蝗等重大迁飞性害虫的监测预警水平具有重要科学意义，对于制定科学防控策略、保障粮食安全、维护区域稳定、实现农业可持续发展具有重要现实意义。