美国白蛾入侵危害评估及治理决Word文档下载推荐.docx
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2.4操作指南·
25
2.5成果展示·
28
3.竞赛感言
3.1感言·
32
前言
1.1项目背景及意义
近几年来，以美国白蛾为代表的外来生物物种入侵本土生态系统事件频繁发生，并对农林生产造成了巨大的经济损失和不可挽回的生态损失。
因此，为了保护本地区生态系统的稳定性和农业的正常发展，需要采取一些科学的方法对外来外来物种造成的危害进行预警和危害评估并且提供最佳处理方案。
这一研究将对保障生态系统的完整性以及农林产业的正常稳定的发展具有重要的意义。
美国白蛾于1950年随美军物资传入朝鲜半岛，1979年从朝鲜传入辽宁省丹东市，于1982年传入山东
荣成，并于2006年传入济南，目前已在山东省全面爆发
美国白蛾现已在山东、河南、安徽等6省市泛滥成灾，并在近几年有愈演愈烈之势，美国白蛾对杨、桑、榆、臭椿、山楂、杏、法国梧桐、泡桐、白蜡、核桃等23种树种和绝大多数的农作物具有极大的危害性，每年繁殖2-3代，造成数十亿的经济损失和无法挽回的因生态系统失衡而导致的生态损失。
我们模型库包括六个模型，即出生率模型（SurvivalRate）、羽化率模型（EclosionRate）、扩散模型（Spread）、早期治理模型（EarlyperiodPrevention）、晚期治理模型（LaterperiodHandle）、损失评估模型（DamageEvaluation），旨在于通过科学的建模，对影响美国白蛾蛹的成活率以及影响成虫分布的多种因子进行定量分析，并在此基础上对其造成的危害进行综合评估，最后提供最佳灭虫方案，即人工诱捕、飞机喷药，从而使美国白蛾对农林产业的危害降到最低。
飞机喷药
美国白蛾现已成为威胁我国华北和华中地区农林产业的重要制约因素,严重威胁着生态系统的稳定性和农作物的正常生长。
在操作实践中，不同地区植被覆盖情况以及土壤等诸多自然因素差异较大，并且人工对白蛾进行普查统计效率低、周期长。
在此情景下，运用定量和定性相结合的方法来研究美国白蛾风险评估问题，评估风险发生概率，明确事故对环境等的影响，并得到合理可行的风险防范和处理建议。
这对保护环境、维护生态平衡有很大的意义
1.2需求分析
1.2.1概要
美国白蛾现已成为威胁我国华北和华中地区农林产业的重要制约因素，严重威胁着生态系统的稳定性和农作物的这正常生长。
在实际操作中，不同地区植被覆盖情况以及土壤等诸多自然因素差异较大，并且人工对白蛾进行普查统计效率低、周期长，所以对美国白蛾的入侵危害评估进行建模分析处理显得尤为重要，该模型库可以为其危害预警提供通用的解决方案，为预防和治理虫害提供决策依据。
1.2.2应用领域/适用性分析
本模型着眼于环境保护、维护生态平衡。
模型库能根据特定地区的自然条件和往年受美国白蛾危害的程度预测本年度其危害程度，并根据受灾程度提供最佳的灭虫方案。
本模型库虽以美国白蛾为例，但同时适用于其他一般的外来昆虫入侵，具有一定的通用性。
建模说明
2.1数据准备
2.1.1购买了一张纸质地图，并进行了扫描。
2.1.2量化后的数据包括
点图层
气象监测站
存储各种气象数据
土壤监测站
存储土壤中相关数据
乡镇
记录乡镇人口
线图层
公路
存储公路车流量
面图层
植被分布
表示青岛市植被的分布情况
城区
表示青岛市各个城区
湖和水库
表示青岛市的湖泊和水库
土壤分布
表示青岛市的土壤分布情况
配
准
控制点号
纬度
经度
1号控制点
36°
53'
23.38"
北
120°
56'
6.81"
东
2号控制点
29'
02.17"
5'
3.00"
3号控制点
30'
33.75"
4号控制点
59'
30.15"
8'
56.15"
5号控制点
17'
4.29"
15'
19.44"
6号控制点
4'
24.26"
6'
34.86"
7号控制点
2'
49.58"
14.31"
2.1.3矢量后的图层表现为：
青岛市底图、气象监测站、土壤监测站、乡镇的图层如下图所示
青岛市公路图层如下图所示：
青岛植被分布图：
湖和水库图层：
青岛市政区图：
2.2模块功能概述
我们共有6个主要的模型和2个子模型，各个模型之间紧密联系，前一步模型生成的结果要供后一步来使用，流程为SurvivalRate（求出白蛾蛹存活率）->
EclosionRate（求出白蛾蛹羽化率）->
DynamicSpread（动态扩散）->
EarlyperiodPrevention（早期预防）->
LaterperiodHandle（后期治理）->
DamageEvaluation（危害评估）。
2.2.1总体框架如图所示：
2.2.2子模型理论设计
1、MyEraseTool理论设计
因为在总体模型中计算出的成活密度、羽化密度、分布密度等栅格图都是整幅青岛市的范围的，然而青岛市内的湖和水库中肯定不存在白蛾，因此要用“湖和水库”矢量图层去擦除生成的栅格图层，擦除后的图层才是符合事实的。
2、SoilIDW理论设计
顾名思义，就是对土壤中的土壤PH值等各种土壤理化参数进行IDW插值。
土壤中的相关参数包括：
土壤含氧量、土壤PH值、土壤有机质含量、表土低温。
我们通过查阅地质资料得知，土壤氧含量、PH值、有机质含量的都和岩石的种类密切相关，并且不具有很好的空间连通性，所以采用IDW插值来模拟其总体分布。
在地质学上，同一土壤类型中的理化参数具有趋同性，而不同土壤类型中的理化参数具有趋异性。
在对土壤中Ph值等各项参数进行插值时，我们没有采用一般的插值方法，考虑到土壤中的各项理化参数和土壤类型密切相关这一现实问题，我们引入了SoilIDW模型，对各种土壤类型分别插值，最后再合成全图，这样就最大限度的保证了土壤中的含氧量、有机质含量、PH值和土地利用类型密切相关的现状，更加符合实际情况，也符合科学依据。
表土低温虽然也是土壤的相关参数，但是表土温度具有较好的空间连通性，因此用Spline插值来模拟表土低温，因而SoilIDW模型只涉及土壤含氧量、土壤PH值、土壤有机质含量的插值，把表土低温放在SurvivalRate模型中用Spline进行插值。
3、SurvivalRate理论设计
即存活率模型，此模型用来计算经过越冬期后存活的白蛾蛹的成活密度（即每平方米成活蛹的个数）。
该模型的原始数据为上一年的幼虫密度和气温土壤数据，气温数据存储于气象观测站要素类中，土壤数据存储于土壤监测站中。
在越冬期，有一部分在地上越冬，有一部分在土壤中越冬。
地上蛹和土壤蛹由于所处的环境不同，所以二者所受的影响因子也不同。
地上蛹成活率与越冬期3个月的最低气温和蛹过冷却点有关，除了气温对地上蛹的存活有明显的影响外，其余因素对其发育影响甚微。
每个月的最低气温越高，则冻死的几率越小，成活率越大。
土壤蛹的成活率和含氧量、PH、有机质、表土低温有关，其成活率和含氧量、有机质含量、表土低温均成正相关性，土壤PH在7附近最适于地下蛹发育，酸性环境和碱性环境都会抑制土壤蛹的发育。
计算依据：
由于对于蛹的成活情况来说，各个因子都是致死性的，都是决定性因子，所以在计算蛹的成活率的时候需要将各个因子贡献的成活率相乘。
地上蛹成活率=12月份低温成活率*1月份低温成活率*2月份低温成活率
土壤蛹成活率=土壤含氧量因子成活率*土壤PH因子成活率*土壤表土低温因子存活率*土壤有机质因子存活率。
4、EclosionRate理论设计
即羽化率，此模型用来计算成活蛹经过羽化后的羽化密度（即每平方米羽化成白蛾的个数），此模型与SurvivalRate模型结合紧密，原始处理数据来自于SurvivalRate模型中得到的蛹成活密度栅格图层，该模型综合考虑了如下因子:
湿度对羽化初期具有极端影响，是决定性因子，在羽化过程中，降雨量、有效积温、日照时长则也有影响，属于影响性因子，这些因子信息均存储于气象观测站要素类中。
温湿度对美国白蛾羽化的影响用AHP软件计算各个羽化因子的权重
羽化率=湿度决定因子*[weightedsum（降雨量重分类+有效积温重分类+日照时长重分类）]
羽化密度=越冬蛹蛹成活密度*羽化率
有效积温K=N*（T-C）,C为羽化起点温度，T为发育期间日平均温度，N为羽化天数
此模型由于用到了很多数学计算，运用了较多的Times、Plus等工具。
5、DynamicSpread理论设计
即动态扩散模型，此模型的初始数据是虫蛹羽化密度，此模型用来动态模拟羽化后的白蛾进行扩散的过程，由于白蛾每一次大规模扩散都分成2-3个小阶段，所以我们采用Iteration进行了3次循环模拟，以模拟每一个小阶段的扩散过程。
循环的原始数据是EclosionRate中得到的羽化密度，每经过一次循环就得到一个新的”白蛾密度_%n%”（n=0,1,2），然后把此次得到的栅格密度图作为下一次循环的初始数据进行迭代，从而实现动态模拟，为了增强显示效果，我们在每次迭代的最后对白蛾密度进行了重分类，让用户更能确切的感受到白蛾的动态扩散过程。
影响白蛾扩散的既有人文因素，又有自然因素，也有其自身因素。
人文因素包括：
公路车流量、人口分布，自然因素包括：
高程DEM、植被分布、风速，其自身因素主要包括：
白蛾蛹羽化密度、白蛾食性
用AHP软件计算各个扩散因子的权重
6、EarlyPeriodPrevention理论设计
即早期预防模型，此模型与SurvivalRate模型紧密相关，模型的原始处理数据为越冬蛹成活密度图，用来在预测出越冬蛹的成活密度时，就可以对蛹进行预防控制，采取释放其天敌啮小蜂的方法来遏制白蛾蛹。
选择出密度大于一定值的范围，得到越冬蛹成活高密度区域。
然后提取这些区域的中心点，用这些中心点创建泰森多边形，根据多边形的面积计算需要释放的啮小蜂蜂茧的数目，在中心点上释放这些数量的蜂茧，结果以图层和表的形式展示。
7、LaterPeriodHandle理论设计
即后期治理模型，此模型与DynamicSpread密切相关，模型处理的原始数据为Dynamic在Spread模型运行后得到的白蛾最终扩散密度栅格图，美国白蛾扩散完毕后，根据成虫的分布情况，可以根据白蛾密度将受灾区划分为轻度、中度、重度灾区，对于不同程度的受灾地区，分别采取不同的灭虫方案，轻度灾区采用诱捕灯对其进行诱捕，中度灾区用性激素进行诱捕，重度灾区采用飞机喷洒农药的方案来灭虫。
在对轻度灾区进行灭虫时，统计出每个行政区所需要筹备的诱捕灯的数量，并以表的形式存储。
对于重度灾区，为每一片区域选定出密度极大的区域，计算出离该区域最近的农用飞机场，并以表的形式保存信息。
对中度灾区中的密度进行重分类，分为三级，表示用三种不同高中低浓度的性激素进行诱捕。
8、DamageEvaluate理论设计
即损失评估模型，根据白蛾扩散的最后密度，运用层次分析法对研究区域进行损失评估，分为经济损失和非经损失。
经济损失包括直接经济损失、间接经济损失。
非经济损失主要是体现在对树木的影响上，主要包括碳氧平衡损失、减低噪声功能损失、生产生活损失、心理影响损失、景观美学损失。
运用AHP软件，通过层次分析法确定各个因子的权重。
用AHP软件计算一级损失因子权重
用AHP软件计算二级经济损失因子权重AHP软件计算二级非经济损失因子权重
2.3模型具体技术设计
2.3.1MyEraseTool的具体设计
将FeaturetoRaster、IsNull、Con工具组合起来，对栅格图层进行裁剪。
2.3.2SoilIDW的具体设计
此模型主要用来对土壤的有机质含量，含氧量，PH值进行处理。
由于要对土壤进行分类型处理，所以需用大量Select工具选择出不同类型的土壤及它们所对应的观测站。
再运用IDW插值，获得每种土壤面各因子的值。
对每个因子得到的是七个图层，对应于七种土壤类型，所以最后要运用MosaictoNewRaster工具对七个图层进行拼接，得到青岛市土壤的含氧量、有机质含量、PH值图层。
还要将湖泊分布区用MyEraseTool工具擦除。
2.3.3SurvivalRate的具体设计
此模型首先考虑越冬用总体可以分为两部分，地上约占57.2%，地下蛹约占42.8%。
对地上蛹的影响因子通过Spline插值，获得越冬期各月份最低温度的栅格面。
对地下部分的各因子，除地表温度因子外，运用IDW插值方法。
最大限度的保证了土壤中的含氧量、有机质含量、PH值和土地利用类型密切相关的现状。
由于各因子均为致死性因子，因此对各因子进行Times操作而非加权叠加，分别得到地上个因子影响下的地上蛹成活率和地下各因子影响下的地下蛹成活率。
跟起始蛹密度相乘即得地下蛹、地上蛹成活密度，按比例进行Plus操作，得到蛹的综合成活密度。
2.3.4EclosionRate的具体设计
此模型的设计主要是得到成活蛹的羽化密度图。
首先根据气象监测站的温度信息运用AddField和CalculateField计算出白蛾羽化期的有效积温。
然后对积温、降雨量、空气湿度、日照时长四个因子进行Spline插值，并用ExtractbyMask进行擦除。
湿度为白蛾羽化决定性因子，所以对有效积温、日照时长、降雨量三个因子加权叠加，后跟湿度因子相成，得到总的羽化率，与越冬蛹综合成活密度相乘，得羽化密度。
2.3.5DynamicSpread的具体设计
此模型的设计是想通过Interation来动态模拟羽化后白蛾的扩散情况。
首先用GreaterThanEqual选出满足扩散密度要求的区域，以这些区域为源，分别以影响扩散的各个因子作为花费成本，用CostDistance工具分别得到各因子到源的成本距离。
将这所有因子的成本距离图层加权叠加得到所有因子影响下的总成本。
将成本通过Reclassify和Times工具转化为密度变化率，与起始羽化密度相乘得到第一阶段扩散后的密度。
将此密度图层作为输入，再进行以第一阶段扩散密度为基础的第二阶段扩散密度的计算，重复执行三次。
分别得到三个扩散阶段的白蛾密度情况和重分类情况，可以直观表达白蛾的扩散情况。
2.3.6EarlyperiodPrevention的具体设计
此模型用来对越冬蛹利用周氏啮小蜂预防给出放蜂的数量，最后以表格的形式呈现。
首先选出需集中处理的区域，运用Featuretopoint提取多边形中心点，然后运用泰森多变形来确定放蜂点的临近区域，计算区域内的白蛾数量，最后统计出每个放蜂点应放蜂的数量。
2.3.7LaterperiodHandle的具体设计
此模型用来分析对扩散后的白蛾进行治理情况。
此模型对扩散后的白蛾密度进行了重分类，并转化为矢量的Polygon，选择出轻度、中度、重度灾区，分别进行不同的处理。
对于重度灾区，运用飞机喷药防治，通过Near等工具生成应选择的飞机场统计表；
对轻度灾区，进行悬挂诱捕灯防治，运用ZonalStatisticsasTable，统计每个市区白蛾的大约数量，进而通过一系列Fields操作求出各市区所需诱捕灯的大体数量，以作防治部门参考；
而对中度灾区，通过性激素诱捕，直观的显示出不同密度白蛾所需性激素的量。
2.3.8DamageEvaluation的具体设计
此模型的主要功能是对白蛾所造成的经济损失和非经济损失进行评估。
非经济损失不能用钱来衡量，所以最后生成不同地区相对损失情况，主要用到了Reclassy和WeightedSum工具。
而对于经济损失，要统计不同植被类型的直接经济损失量和间接经济损失量，以表的形式输出。
同时生成不同植被类型的总经济损失表，此部分涉及了ZonalStatisticsasTable及JoinField等工具的操作。
最后将经济损失和非经济损失加权叠加、重分类，得到整个青岛市的总损失相对等级。
2.4操作指南
2.4.1数据存储说明
在美国白蛾建模模型文件夹中的数据文件夹下又包含三个文件夹，模型过程数据文件夹、结果数据文件夹、青岛市基本数据文件夹。
而模型过程数据中又包含以每个模型名字命名的文件夹，下设Geodatabase用于存储中间数据，如下图：
tbx文件存储于MyToolbox文件夹下
2.4.2操作指南：
1、打开美国白蛾建模模型文件夹下的美国白蛾地图文档：
美国白蛾.mxd
2、在ArcToolbox中加载Americanwhitemoth.tbx，如图所示：
3、由于我们的模型是前后紧密相联系的，所以请按照Americanwhitemoth.tbx中的顺序，按顺序双击执行各模型。
依次执行模型1.1_SurvivalRate、1.2_EclosionRate、1.3_DynamicSpread、2.1_EarlyperiodPrevention、2.2_LaterperiodHandle、DamageEvaluation。
注意:
不要执行模型SoilIDW和MyToolClip，因为这两个模型已经在SurvivalRate模型中被自动调用。
由于已经设定好相应的参数的默认位置，请不要更改模型的参数设置，采取默认设置即可。
4、点击“OK”开始运行，由于模型2.1_EarlyperiodPrevention、2.2_LaterperiodHandle和DamageEvaluation这三个模型有表输出，需转到Source选项卡观察表数据。
其它模型过程数据保存在相应文件夹里的Geodatabase中，结果数据放在Result数据库中。
5、运行完模型1.3_DynamicSpread后，需手动将Result数据库中的六个栅格文件：
白蛾扩散密度_0、白蛾扩散密度_1、白蛾扩散密度_2、扩散密度重分类_0、扩散密度重分类_1、扩散密度重分类_2加载到地图文档中，这六个图层是Interation迭代的结果，请着重观察扩散密度重分类_0、扩散密度重分类_1、扩散密度重分类_2这三个图层的变化，这三个图层分别体现了第一、二、三次的总体扩散情况，模拟了动态扩散的效果。
2.5成果展示
2.5.1“SurvivalRateModel“成果展示：
2.5.2“EclosionRateModel“成果展示：
2.5.3“DynamicSpreadModel“成果展示：
2.5.4“EarlyPeriodPreventionModel“成果展示：
2.5.5“LaterPeriodHandleModel“成果展示：
2.5.6“DamageEvaluationModel“成果展示：
竞赛感言
3.1感言
此次大赛拓宽了我们知识的学习层面，加深了对GIS理论知识的理解和掌握，增强了我们的实际动手能力，加深了我们对团队意识的认识，提高了我们用所学只是解决实际问题的能力。
参赛的过程是紧张而有趣的，期间我们遇到了很多难题，有一筹莫展的时候。
当通过老师的细心知道以及在网上寻求帮助解决问题的时候我们无比的激动；
有些问题我们花了很长时间，组内讨论，冥思苦想，最终我们解决了。
这些过程可以说是痛苦并快乐着，我相信这次大赛经历会给我们留下宝贵的人生记忆和工作经验。
在这里我们感谢GIS设计大赛的主办单位中国地理信息系统协会，大赛承办单位ESRI中国（北京）有限公司，为我们提供学习和锻炼自我的能力的机会，更感谢我们的指导老师—柳林老师，她给我们建议和指导。
再次感谢你们！
感谢给我们机会！
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