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![](data:image/svg+xml,<svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='210' height='179'><foreignObject width='2000' height='100%'><div xmlns='http://www.w3.org/1999/xhtml' style='font-size:16px;font-family:Helvetica'><table>
<thead>
<tr><td style="table_top_border" valign="middle" rowspan="2">药剂</td><td style="table_top_border" valign="middle" rowspan="2">注干松树/株</td><td style="table_top_border" valign="middle" rowspan="2">死亡松树/株(药后1a/2a)</td><td style="table_top_border" valign="middle" rowspan="2">松树死亡率/%(药后1a/2a)</td><td style="table_top_border" align="center" valign="middle" colspan="3">防治效果/%</td></tr>
<tr><td valign="middle"></td><td style="table_top_border2" valign="middle">药后1a</td><td style="table_top_border2" valign="middle">药后2a</td></tr>
</thead>
<tbody>
<tr><td style="table_top_border2" valign="middle">A</td><td style="table_top_border2" valign="middle">500</td><td style="table_top_border2" valign="middle">7/11</td><td style="table_top_border2" valign="middle">1.4/2.2</td><td rowspan="8" style="table_top_border2 table_bottom_border" valign="middle"></td><td style="table_top_border2" valign="middle">69.57c</td><td style="table_top_border2" valign="middle">79.25c</td></tr>
<tr><td valign="middle">B</td><td valign="middle">500</td><td valign="middle">2/2</td><td valign="middle">0.4/0.4</td><td valign="middle">91.30a</td><td valign="middle">96.23a</td></tr>
<tr><td valign="middle">C</td><td valign="middle">500</td><td valign="middle">4/5</td><td valign="middle">0.8/1.0</td><td valign="middle">82.61b</td><td valign="middle">90.57ab</td></tr>
<tr><td valign="middle">D</td><td valign="middle">500</td><td valign="middle">3/7</td><td valign="middle">0.6/1.4</td><td valign="middle">86.96ab</td><td valign="middle">86.79b</td></tr>
<tr><td valign="middle">E</td><td valign="middle">500</td><td valign="middle">6/10</td><td valign="middle">1.2/2.0</td><td valign="middle">73.91c</td><td valign="middle">81.13c</td></tr>
<tr><td valign="middle">F</td><td valign="middle">500</td><td valign="middle">12/22</td><td valign="middle">2.4/4.4</td><td valign="middle">47.83e</td><td valign="middle">58.49e</td></tr>
<tr><td valign="middle">G</td><td valign="middle">500</td><td valign="middle">10/20</td><td valign="middle">2.0/4.0</td><td valign="middle">56.52d</td><td valign="middle">62.26d</td></tr>
<tr><td style="table_bottom_border" valign="middle">H</td><td style="table_bottom_border" valign="middle">500</td><td style="table_bottom_border" valign="middle">23/53</td><td style="table_bottom_border" valign="middle">4.6/10.6</td><td style="table_bottom_border" valign="middle"></td><td style="table_bottom_border" valign="middle"></td></tr>
</tbody>
<tfoot>
<tr><td valign="middle" colspan="6">说明：字母相同代表在<i>α</i>=0.05水平上没有显著性差异。</td></tr>
</tfoot>
</table></div></foreignObject></svg>)
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松材线虫Bursaphelenchus xylophilus是目前国际公认的检疫对象，能引起林业上的最具毁灭性病害——松材线虫病[1-2]，其原产于北美地区，但在中国和日本造成的损失最为严重[3-4]。在传入中国的30多年中，此病迅速蔓延，国内外学者、林业技术人员等对其防治手段进行不断探索与实践，但至今尚未找到根除松材线虫病的方法[5]。在众多松材线虫病的防治方法中，注干施药是一种有效、安全的防治技术，对未感病松树进行药剂注干能够起到很好的预防效果，特别适合于重点风景名胜、自然文化遗产等地区的松材线虫病的防治，在害虫种群的有效控制和保护天敌方面发挥着重要作用[5-6]。对于注干药剂的筛选，国内外学者也做了大量研究，其中日本、葡萄牙等都开发预防松材线虫病的注射针剂[6-7]。进入21世纪，中国加大了对松材线虫病防治药物的筛选研究[8-11]，取得了系列成果。在实际应用中，林茂松等[12]引入日本2%阿维菌素针注射试验，证明的确能预防松材线虫病。贾进伟[13]研究了甲维盐注干对松材线虫病的预防和治疗效果表明，提前注干预防对松材线虫的效果达100%；线虫侵染树体后20 d 注药，治疗效果仅为20%，林间试验注药预防1次，可连续3 a 将马尾松Pinus massoniana的死亡率控制在1%以下，说明注干防治可在一定程度上防控松材线虫的发生与传播。本研究选取市场上应用较多的6种药剂，进行其林间防治效果试验并比较分析，采用高效液相色谱测定了松树体内各药剂主要有效成分的残留量，并利用松材线虫恒温扩增核酸试纸条检测试剂盒测定了注药前后死亡松树体内是否含有松材线虫。试验结果为松材线虫的有效防控提供数据参考。
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Waters 600-2998高效液相色谱仪（Waters Symmetry C18 250×4.6×5 μm），SPE净化柱（C18，Vac 3 cc/200 mg），美国Waters公司生产；IKA RV10基本型立式旋转蒸发仪，中国广州仪科实验室技术有限公司生产；超声波清洗仪KQ-500，中国昆山市超声仪器有限公司生产；摇摆式万能高速粉碎机，中国温岭市林大机械有限公司生产；CGD-8侧挂式电动打孔机，中国临沂华森林业药械有限责任公司生产。
松材线虫恒温扩增核酸试纸条检测试剂盒及相关配件，中国杭州优思达生物技术有限公司生产。
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甲维盐标准品（质量分数为97%），阿维菌素标准品（质量分数为99%），中国浙江海正药业有限公司生产；啶虫脒标准品（质量分数为97%），中国郑州绿康化工有限公司生产；苦参碱（质量分数为99%），中国西安瑞仁生物技术有限公司生产；甲醇、乙腈等试剂为色谱纯，其他试剂均为分析纯，中国国药集团化学试剂有限公司生产。
6种注干药剂分别为质量分数为1.0%的阿维菌素微胶囊悬浮剂（A），质量分数为3.0%的甲维盐松材线虫注干防治剂（B），质量分数为3.2%的阿维菌素注干剂（C），质量分数为5.0%的啶虫脒注干剂（D），质量分数为1.0%的甲维盐松材线虫注射液（E），质量分数为0.3%的苦参碱松材线虫疫苗注射液（F）。均购买自市场（鉴于行业关系，不提供生产厂家）。
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注干试验地于浙江省景宁畲族自治县沙湾镇仙姑村3，4，11和12号小班松材线虫病发生区，为独立山头，共计33.3 hm2，距村1 000 m，属纯马尾松林，平均树高15 m，平均胸径20 cm，密度1 050株· hm-2左右。将试验地随机划分为8块标准样地，标准样地0.67 hm2，样地间距大于500 m。其中6种注干药剂各1块，清理及不清理枯死松树处理各1块作为对照。除清理枯死松树对照标准样地（仅2013年1月10日清理）外，其他试验标准样地不进行枯死松树处理（2012年9月至2015年1月）。于2013年1月10日注干药剂标准样地选择500株健康马尾松树按照厂家使用要求注干施药（50 mL·株-1），药剂注干部位距离地面松树基部10 cm处，注干后用红色喷漆进行编号标记并在册记录，清理枯死松树和不清理枯死松树对照区分别选择500株健康马尾松进行标记并编号。注药当日（2013年1月10日），分别调查统计7块标准样地（除清理枯死松树对照样地）的松树枯死数量，并分别于2014年1月10日和2015年1月10日调查8块标准样地中，标记500株马尾松树的死亡数量。
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①样品采集：用高枝剪勾取注药3个月和1 a后的相同试验马尾松主干树枝5段（至少50 cm长），每种注干药剂取样30株树，其中每标准样地中死亡马尾松树全部取样，于实验室内自然阴干，粉碎机打成细小木屑后备用。②样品提取和净化[13]：称取备用木屑100.0 g于1 000 mL三角瓶中，加入300 mL V（丙酮）∶V（水）=1∶1混合液，震荡提取30 min，重复3次，过滤去除残渣后合并提取液，40 ℃水浴减压浓缩至干，用10 mL V（甲醇）∶V（水）=80∶20混合液溶解，2 000 转·min-1离心5 min，取上清液过0.45 μm滤膜，待净化。采用C18-SPE柱净化，分别用5 mL的V（甲醇）∶V（水）=80∶20混合液活化和平衡小柱，取1 mL待净化提取液上样，然后用20 mL甲醇淋洗3次后（上样和洗脱过程中流速保持1 mL·min-1），收集洗脱液150 mL圆底烧瓶中，无水硫酸镁干燥30 min后，40 ℃水浴减压浓缩至干，用1 mL甲醇溶解残留物后待高效液相色谱（HPLC）检测。③样品残留量检测分析：各种药剂的分析方法参考下列国家标准和文献并加以改进：甲维盐和阿维菌素参照SNT 2114-2008《进出口水果和蔬菜中阿维菌素残留量检测方法 液相色谱法》测定，啶虫脒参照GB/T 23584-2009《水果、蔬菜中啶虫脒残留量的测定》进行测定，苦参碱参照文献[14]的方法测定。采用外标法将各药剂将配制成质量浓度为0.1，0.5，1.0，5.0，10.0 mg·L-1的系列标准工作溶液，按照分析方法中注干药剂的仪器色谱条件进行测定，并绘制标准曲线。④添加回收率：将未注药的空白木段，阴干，粉碎，30 ℃下烘箱烘干至质量不再变化，每20 g空白木屑中添加一定量的药剂标准品，将空白木屑中药剂添加水平调整到分别为0.05 mg·kg-1，重复3次，按上述①②③顺序方法对样品进行提取、净化，测定添加回收率。
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将样地中注干后所有死亡松树进行取样、线虫分离并统计松材线虫含量，利用松材线虫恒温扩增核酸试纸条检测试剂盒进行阳性检测、结果读判。结果描述及判定标准为：阴性：仅在质控区C出现1条红线，表示样品中无松材线虫。阳性：出现2条红线，1条检测线，1条质控线，表示样品中存在松材线虫。无效：无红色线条出现，表明核酸试纸条失效或一次性核酸检测装置损坏，使用原样本重新扩增和检测。
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数据采用软件SPSS 20.0进行统计分析。
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林间各处理防治效果见表 1。由表 1可知：与不清理死树对照区相比，各种注干药剂施药对松材线虫病的防治效果显著，均与对照组差异显著（P<0.05）。各注干药剂在注干2 a后将马尾松的死亡率控制在0.4%~4.4%，防治效果为58.49%~96.23%；6种防治药剂中，3.0%甲维盐注干防治剂、3.2%阿维菌素注干剂、5.0%啶虫脒注干剂防治效果较好，1 a后其注干标准样地松树死亡率分别为0.4%,0.8%和0.6%，防治效果均大于82.61%，药后2 a其防治效果均大于86.79%，与其他几种处理有显著性差异（P<0.05）；1.0%阿维菌素微胶囊悬浮剂及1.0%甲维盐注射液的防治效果大于79.25%；0.3%苦参碱疫苗注射液较差。清理死树对照也有一定的效果，松树死亡率分别仅为2.0%和4.0%，不清理死树对照样地的马尾松死亡率最高，2 a后高达10.6%，与整片林地防治前的平均死亡率相当（约为10.0%）。
表 1 各种药剂防治效果
Table 1. Control effect of different trunk injections in forest
药剂 注干松树/株 死亡松树/株(药后1a/2a) 松树死亡率/%(药后1a/2a) 防治效果/% 药后1a 药后2a A 500 7/11 1.4/2.2 69.57c 79.25c B 500 2/2 0.4/0.4 91.30a 96.23a C 500 4/5 0.8/1.0 82.61b 90.57ab D 500 3/7 0.6/1.4 86.96ab 86.79b E 500 6/10 1.2/2.0 73.91c 81.13c F 500 12/22 2.4/4.4 47.83e 58.49e G 500 10/20 2.0/4.0 56.52d 62.26d H 500 23/53 4.6/10.6 说明：字母相同代表在α=0.05水平上没有显著性差异。 -
采用高效液相色谱测定了各药剂的质量分数，添加回收率均在85%以上。6种药剂有效成分在药后3个月和1 a在树体内均能被检测到（表２）。其中,5.0%啶虫脒注干剂与3.0%甲维盐注干防治剂在药后3个月检测，树体内残留药剂质量分数最高，分别为（5.67 ± 1.07）和（2.65 ± 0.35） mg·kg-1；而在药后1 a，3%甲维盐注干防治剂、1.0%甲维盐注射液在树体内残留质量分数较高，分别为（0.95 ± 0.11）和（0.15 ± 0.04） mg·kg-1，说明各药剂能在树体内有一定的持效期。对药后死亡松树进行药剂残留量检测，所有药剂均未被检测到。
表 2 各种药剂注干后树体内后药剂残留量
Table 2. Residue of different trunk injections in pine tree
药剂 添加回收率/% 取样松树数/株 药后3个月树体内药剂平均残留量/(mg.kg-1) 药后1a树体内药剂平均残留量/(mg.kg-1) 死亡松树体内药剂平均残留量/(mg.kg-1) A 100.25 ± 1.32 30 0.005 ± 0.002 0 0.002 0 ± 0.000 5 0 B 99.86 ± 2.16 30 2.650 ± 0.350 0 0.950 0 ± 0.110 0 0 C 97.86 ± 0.76 30 0.250 ± 0.075 0 0.050 0 ± 0.003 0 0 D 95.86 ± 0.26 30 5.670 ± 1.070 0 0.140 0 ± 0.060 0 0 E 99.13 ± 3.11 30 1.340 ± 0.650 0 0.150 0 ± 0.040 0 0 F 85.13 ± 2.46 30 0.010 ± 0.002 0 0.001 0 ± 0.000 5 0 -
采用松材线虫恒温扩增核酸试纸条检测试剂盒，对样地中注干后所有死亡松树采用贝尔曼漏斗法进行线虫分离，并进行线虫阳性检测。结果表明：所有死亡松树内均含有松材线虫，含线虫数量至少为897.34条·g-1。
表 3 注干后枯死松树松材线虫阳性及线虫数量检测
Table 3. Positive and quantitative detection of Bursαphelenchus χylophilus in died pine tree
药剂 死亡松树数(药后1a)/株 阳性检测 死亡松树数(药后2a)/株 阳性检测 平均线虫数量(药后2a)/(条.g-1) A 7 全部阳性 11 全部阳性 1678.45 B 2 全部阳性 2 全部阳性 1376.47 C 4 全部阳性 5 全部阳性 2311.2 D 3 全部阳性 7 全部阳性 897.34 E 6 全部阳性 10 全部阳性 899.11 F 12 全部阳性 22 全部阳性 1356.2 G 10 全部阳性 20 全部阳性 3421.7 H 23 全部阳性 53 全部阳性 2996.78 -
研究了6种药剂注干施药防控松材线虫的林中效果，并初步测定了药剂主要成分注药3个月和1 a后在树体内残留动态及添加回收率。各药剂有效成分注干后在松树体内均能被检测到，其中5.0%啶虫脒注干剂与3.0%甲维盐注干防治剂在药后3个月检测质量分数最高，分别为（5.67 ± 1.07）和（2.65 ± 0.35） mg·kg-1，均高于药剂对松材线虫的95%致死浓度值（LC95）0.75 mg·kg-1，而在药后1 a，3.0%甲维盐注干防治剂质量分数较高为（0.95 ± 0.11） mg·kg-1，依然高于LC95 （0.75 mg·L-1）[13]，注药2 a后，尽管马尾松的死亡率由防治1 a后的0.2%~2.4%增加至防治2 a后的0.4%~4.4%，药剂持效期有所下降，但其防治效果还是有所提高，所有药剂在注干2 a后防治效果在80%以上（除0.3%苦参碱疫苗注射液外），说明各药剂能在树体内有一定的持效期且能一定程度杀死线虫。
药剂在树木体内传导与蒸腾作用有极其密切的关系。药剂在树体内的长距离输导发生在木质部（向顶性）或韧皮层（向顶性和向基性）[15]，而在散孔材和针叶树体内的输导则是在整个木质部边材中进行[16]。接种试验和组织病理学研究表明：树脂道泌脂细胞最先受到线虫侵袭，造成轴向和射线薄壁细胞死亡[17]。受害树木木质部中的射线薄壁细胞的死亡可以使管胞空穴化，因而造成木质部输水堵塞，致使药剂在树体内传导缓慢甚至不能传导[18-19]。同时，树木的种类、树龄及天气条件如温度、湿度、风速等都会影响树木对水分及药剂的吸收和传导，杀虫剂的理化性质对传导速度和传导量的影响更为明显，因此，即使药剂注干，仍可能传导不充分或不传导，从而导致部分树木受松材线虫病危害而缓慢死亡[20]。对药后死亡松树体内没有检测到药剂残留量，说明药剂并未随树木蒸腾作用在体内传导，没有对松材线虫起到预防作用。对死亡松树中进行松材线虫检测均呈阳性且线虫数量均大于897.34条·g-1也证明了残留检测结果。
本试验中，砍伐松林中死树是一种传统的防治手段，但不能清除林中且有隐蔽性“松材线虫病潜在携带者”的松树[2]。据FUTAI[21]报道：松树感染松材线虫后，受到外界环境如气候变冷、温度过高等影响，松材线虫在松树体内繁殖受到严重影响，进入“潜伏期”，致使松树不能立刻表现出症状或发病死亡，但这些松树缓慢的变化，难逃松材线虫的传播媒介松墨天牛Monochamus alternatus的“法眼”，依然可以传播松材线虫。野外观察结果证实，在线虫侵染的初期，进入树木的线虫大多分布在侵染点周围，线虫群体的增长则是在病树分泌树脂停止和出现外部症状后开始，树脂道、射线和形成层内出现空洞，并缓慢延伸至皮层和木质部，引起组织的破坏，导致松树在1~2 a内死亡[22]。实验中清理死树对照区2 a后，松树死亡率还是有明显的增加（表 1），与上述研究结果相符。
注干施药防治松材线虫，是一种“打点控面”的防治技术，注入树体内的药剂在一定程度上可以灭杀松材线虫[6, 12, 23]，也可影响松墨天牛的生长发育，控制松墨天牛种群密度，抑制其传播松材线虫[24]。上述6种药剂注药2 a后的松树死亡率较不清理死树对照区域明显降低。从防治后的数据得知，高浓度的甲维盐、阿维菌素系列药剂防效均在80%以上，对新疫点的拔除，老疫点控制均具有实际应用价值，推荐在重点防治区预防应用。
Field efficacy of six trunk-injected pesticides on Bursaphelenchus xylophilus
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摘要: 为研究注干施药预防松材线虫Bursaphelenchus xylophilus的效果,以6种松材线虫药剂林间注干,测定了施药2 a内的防治效果。采用高效液相色谱(HPLC)测定了各药剂主要有效成分注干后3个月和1 a的在树体残留动态,并利用松材线虫恒温扩增核酸试纸条精准检测了注药后死亡松树体内松材线虫数量。结果表明:6种注干药剂林间防治后,对松材线虫防治效果存在显著差异(P<0.05),各种注干药剂在注干2 a后将马尾松Pinus massoniana的死亡率控制在0.4%~4.4%,以甲维盐、阿维菌素、啶虫脒为主要成分的药剂注干防治效果在80%以上;药后1 a高效液相色谱(HPLC)抽检测定的树体内各药剂均有残留(枯死松树中未检测到),其中甲维盐质量分数较高,平均为(0.15±0.11) mg·kg-1。检测注药后死亡松树体内均有松材线虫,且平均至少为897.34条·g-1,说明能在树体内传导的注干药剂均有一定的防效及持效期,可在林间推广和应用。Abstract: Forest efficacy of six liquid-formulated trunk-injected pesticides (avermectin, emamectin benzoate, matrine and acetamiprid) were studied using auto flow trunk injection. After 15 months residues from liquid-formulated trunk-injections in pine were recovered and detected using high-performance liquid chromatography (HPLC). Also, positive and quantitative detection of Bursaphelenchus xylophilus (BX) in dead pine trees was studied with a BX Isothermal Amplification Diagnostic Kit. Results showed that the prevention effect from the six liquid-formulated trunk injection pesticides was significant (P<0.05) with one injection controlling pine death rate between 0.4%-4.4% for two consecutive years. Avermectin, emamectin benzoate, and aloperine with trunk-injection slowed the spread of pine wilt disease with a field efficacy above 80%. All liquid-formulated residue concentrations in the trunk xylem were reached except dead pine trees one year after injection the maximum residue concentration was found with emamectin benzoate[having at least (0.15±0.11) mg·kg-1]. Also, after injection all pine trees died due to BX nematodes with an average BX nematode content of at least 897.34 g-1 in the trunk xylem. Thus, because of its favorable effect and long duration of efficacy, this liquid-formulated pesticide injection could be popularized and used in practical control.
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森林作为陆地生态系统的主体，是全球气候系统的重要组成部分，森林生态系统的碳循环是全球陆地碳循环与气候变化响应研究的重要内容[1−4]。森林容易受海陆位置以及气候条件(如夏季高温、台风等)的影响，同时，人类活动对森林的干扰也较为频繁，因此森林所受干扰特性较为复杂。森林干扰与恢复引起的森林变化，直接影响地表水文、气候以及生物地球化学循环过程[5−7]。干扰与恢复是森林生态系统动态变化的主要驱动力，干扰与恢复的历史会影响林分的生长状态，不同干扰与恢复的类别、强度与大小将会改变林分物种组成与林分结构[8−10]。典型的自然干扰(雨雪灾害等)与人为干扰(采伐、土地利用变化等)以及干扰后更新，都将影响森林碳汇[11−12]。目前，缺乏长时期的森林时空动态监测资料，森林干扰与恢复对于森林碳循环的贡献仍不确定[13−15]。因此，监测森林干扰与恢复，揭示和掌握森林干扰与恢复的时空变化特征，对于理解景观、区域甚至全球尺度的森林碳循环和气候变化至关重要[16−17]。
遥感技术具有大面积同步观测、覆盖范围广、时效性好等特点，可作为森林干扰与恢复监测的重要技术手段[11, 18−19]。传统的森林变化监测往往采用时间跨度大的2期或者多期同一地区影像进行分类对比分析[20]。过去20 a内通常采用MODIS和AVHRR等高时间分辨率和低空间分辨率的影像进行长时间序列分析[21]。此类方法对于面积较小区域的(如县域)森林变化监测能力较差。近年来，30 m的Landsat卫星影像构成的时间序列堆栈(LTSS)数据为精确的森林干扰监测提供了重要的数据支撑[22−23]。
森林干扰与恢复的监测方法主要有分类比较法、影像差异法、分类及统计分析法、时间序列分析法、数据融合法等[16, 23]。与其他方法相比，时间序列分析方法能够确定森林干扰与恢复发生的年份、持续时间、干扰强度等信息，能够有效地监测森林的长期变化状况[19, 23]。时间序列分析法主要包含基于光谱轨迹的Landsat干扰和恢复趋势监测(LandTrendr)、持续变化监测与分类(CCDC)、植被变化跟踪(VCT)以及季节与趋势断点监测(BFAST)等算法[24−29]。其中，VCT能够较好监测森林变化，但不能有效监测间伐与森林退化等干扰；BFAST算法对于影像要求较高，在云覆盖高的区域监测效果欠佳；LandTrendr算法却能识别急剧(皆伐等)和缓慢变化(干扰后更新等)的事件，能够有效且精确地监测到森林干扰与恢复。因此，采用LandTrendr算法监测森林干扰与恢复逐渐成为森林干扰与恢复监测的主要方法[30−33]。
自20世纪80年代起，中国亚热带森林覆盖率显著增加，较小的林龄结构与充沛的雨热条件使得该区域森林有可能成为全球较大的碳汇区[34−35]。持续的森林干扰与恢复带来的林龄效应将会严重影响该区域的碳收支情况[16, 36]。浙江省松阳县森林资源丰富，碳汇潜力巨大，是百山祖国家公园三级联动区，因此，监测松阳县森林变化可为准确评估该区域森林发展态势，为森林经营规划提供理论依据与技术支撑，也对提高亚热带森林的抗干扰能力，增强亚热带森林的自然恢复能力和保护百山祖国家公园生态环境具有重要的参考意义。本研究以松阳县为例，基于长时间序列的LandsatTM/OLI影像数据，采用LandTrendr算法监测松阳县森林干扰与恢复，分析其时空动态变化，从而为松阳县亚热带森林管理提供参考。
1. 材料与方法
1.1 研究区概况
松阳县位于浙江省丽水市，地理坐标为28°14′~28°36′N，119°10′~119°42′E。地处浙江省西南部，东连丽水市莲都区，南接龙泉市、云和县，西北靠遂昌县，东北与金华市武义县接壤。全境以中、低山丘陵地带为主，属亚热带季风气候，温暖湿润，四季分明。全县辖3个街道，5个镇，11个乡，总面积为1406.00 km2。截至2022年，松阳县森林面积达1 119.23 km2，森林覆盖率为79.83%。其中公益林面积为637.88 km2，占全县林地总面积的54.9%，松林面积占全县森林面积的59.39%。
1.2 数据与处理
1.2.1 遥感时间序列数据
本研究基于谷歌地球引擎(GEE)云平台，选取1987—2020年所有可获得的LandsatTM/OLI地表反射率影像作为LandTrendr算法的数据基础。所选择的影像都属于Landsat Collection 1 L1TP级别，且经过辐射定标、大气校正和几何校正等，质量较高，适用于长时间序列的定量分析。影像选取原则为：①尽量获取在植被生长茂盛期(6—9月)的影像，以减少物候对植被光谱识别的干扰；②尽量选取云量少(＜10%)的影像，以保证时间序列内有相对较高的影像质量。利用美国地质勘探局(USGS)的CFMask算法去云，并使用邻近月份的清晰像素填充，以确保生成无云影像。最终，收集到符合条件的影像共计52幅。将所有选定的地表反射率影像组合在一起，形成年度Landsat时间序列影像堆栈(LTSS)，通过每年1幅影像组成Landsat影像的时间序列。每年1幅影像的像元值是该年符合时间和云量条件的影像对应像元值的中值，后续通过年度LTSS数据与LandTrendr算法监测森林干扰。
1.2.2 土地覆盖数据
松阳县森林信息分布数据(图1A~B)来源于ZHANG等[37]的1985—2020年全球30 m精细地表覆盖动态监测产品(GLC_FCS30-1985-2020)。从产品中剔除水体、农田、不透水表面3类土地覆盖，确定1985与2020年森林(阔叶林、针叶林)区域，并将2期森林区域合并，取两者并集作为本研究的森林变化潜在区域。此森林变化潜在区域将用来掩膜LandTrendr结果中非林地区域，以此来避免与农田、草地的错误检测。
图 1 1985和2020年研究区土地覆盖空间格局Figure 1 Spatial pattern of land cover in 1985 (A) and 2020 (B) of the study area1.2.3 验证样本数据
森林干扰与恢复的样点数据来源于1986—2014年浙江省森林资源连续清查与谷歌高清影像目视解译。根据样点位置，结合样地的地类、树种及林龄等信息，通过目视解译来区分1987—2020年清查样点的变化情况(森林干扰、恢复、稳定)。共随机标记了100个样点，其中包括32个森林损失样点，40个森林恢复样点，其余为森林持续(未变化)样点。这些样点将用于LandTrendr分割结果的验证分析。
1.3 LandTrendr算法
LandTrendr算法是最有效的监测森林干扰和恢复的方法之一[38−39]，主要通过时间序列分割算法获取影像光谱值突变和缓慢变化的信息[25, 40]。目前，LandTrendr算法移植到GEE平台后，简化了数据管理与图像预处理，作为LT-GEE算法被广泛使用[41−42]。本研究采用LT-GEE来实现LandTrendr算法。
KENNEDY等[25]与COHEN等[40]研究表明：归一化燃烧比指数(RNB)对于捕捉干扰事件具有最大敏感性，且具备较好的解释能力[25, 40]。因此，本研究使用$ {R}_{\mathrm{N}\mathrm{B}} $作为LandTrendr算法的监测指数，其计算公式为：
$$ {R}_{\mathrm{N}\mathrm{B}}=\frac{{\sigma }_{\mathrm{N}\mathrm{I}\mathrm{R}}-{\sigma }_{\mathrm{S}\mathrm{W}\mathrm{I}\mathrm{R}2}}{{\mathrm{\sigma }}_{\mathrm{N}\mathrm{I}\mathrm{R}}+{\sigma }_{{\rm{S}}\mathrm{W}\mathrm{I}\mathrm{R}2}} 。 $$ (1) 式(1)中：$ {\sigma }_{\mathrm{N}\mathrm{I}\mathrm{R}} $为近红外波段反射率，反映健康绿色植被，$ {\sigma }_{\mathrm{S}\mathrm{W}\mathrm{I}\mathrm{R}2} $为短波中红外波段反射率，反映岩石和裸土。健康的森林有高的$ {\sigma }_{\mathrm{N}\mathrm{I}\mathrm{R}} $值与低的$ {\sigma }_{{\rm{SWIR2}}} $值，从而具备高的$ {R}_{\mathrm{N}\mathrm{B}} $值。一旦森林经过干扰，$ {R}_{\mathrm{N}\mathrm{B}} $将会大幅度下降。
LandTrendr算法将对时间序列LTSS中的每个像元构建归一化燃烧比指数光谱轨迹，并利用时间序列分割算法来回归出归一化燃烧比指数光谱直线轨迹，从而识别归一化燃烧比指数急剧变化的断点并判断得到变化的年份。整个过程将识别归一化燃烧比指数值的3种特性，即整体下降(干扰)、整体增加(恢复)和整体保持不变(稳定)。LandTrendr算法在GEE上运行的具体参数设置如表1所示。分别利用LandTrendr算法对森林干扰与恢复事件进行检测，从而获得1987—2020年松阳县森林干扰与恢复发生的年份。基于森林干扰与恢复的样点数据，通过混淆矩阵计算总体精度、生产者精度、用户者精度，评估森林干扰与恢复的监测效果。
表 1 基于GEE的LandTrendr运行所需参数Table 1 Parameters used in LandTrendr processing过程 参数 值 过程 参数 值 过程 参数 值 分割 光谱指数 RNB 分割 恢复阈值 0.25 过滤 年份 1987—2020 轨迹分割最大数量 6.0 拟合最大P值 0.05 变化量 ＞200 尖峰抑制参数 0.9 最优模型比例 0.75 持续时间 ＜4 顶点数量控制参数 3.0 最小观测值数量 6.00 变化前光谱值 ＞300 是否允许1 a恢复 true 2. 结果与分析
2.1 森林干扰与恢复精度评价
图2是森林干扰与恢复监测结果的2个示例。由图2A可见：标记处RNB光谱值在2016年急剧下降，表明森林干扰发生在2016年，与LandTrendr算法计算结果一致；图2B标记处RNB光谱值在2003年开始下降，到2014年最小，并在2014年后逐渐升高，表明森林恢复发生在2004年，也与LandTrendr算法计算结果相一致。由此可见：LandTrendr算法分割的光谱轨迹可有效区分森林干扰与恢复年份。
为了定量评估森林干扰与恢复精度，计算混淆矩阵(表2)。由表2可见：LandTrendr算法计算的总体精度达到了82.00%，森林干扰与恢复监测的生产者精度分别达87.50%、80.00%，干扰与恢复监测的用户者精度分别达84.80%、82.05%。精度均在80.00%，表明LandTrendr可以有效地监测到松阳县森林干扰与恢复情况。
表 2 基于混淆矩阵的LandTrendr检测精度评价Table 2 Accuracy evaluation of LandTrendr detection based on confusion matrix类型 生产精度/% 用户精度/% 总体精度/% 干扰 87.50 84.80 82.00 恢复 80.00 82.05 稳定 78.57 78.57 2.2 森林干扰与恢复空间格局
由图3可见：水体、非森林、持续森林已被掩膜。从空间分布上来看，1987—2020年森林干扰较为破碎，多数分布在不透水地表周边，尤其集中在松阳县东南角(如西屏街道、水南街道、象溪镇)等区域，而森林恢复在各个区域均有发生，分布较广。
图 3 1987—2020年间松阳县森林干扰(A)与恢复(B)发生年份以及各年份森林减少(C)与增加(D)面积Figure 3 Years of forest disturbance (A) and restoration (B) and areas of forest loss (C) and gain (D) in Songyang County during 1987－2020经统计，1987—2020年森林干扰总面积达148.14 km2，占林地面积的12.00%。其中2006—2010年森林干扰面积最高，达36.62 km2，占总干扰的24.00%。这一段时间内森林干扰严重，一方面是受松材线虫Bursaphelenchus xylophilus病影响，松阳县大量马尾松Pinus massoniana林因受侵害而被砍伐；另一方面是由于2008年松阳县受特大暴雪和冻雨灾害侵袭，森林资源损失严重[43]。而1987—2020年森林恢复总面积达236.86 km2，占林地面积的20.37%。其中1987—1990和2006—2010年森林恢复面积较高，分别达67.90和59.55 km2，占总森林恢复的28.67%和25.14%。1987—1990年森林恢复主要原因是改革开放后退耕还林、植树造林等重大工程项目的实施，而2006—2010年森林恢复主要是因为自2008年雪灾后的2009与2010年森林自然更新与人为再造林。
除森林重大受灾或国家重大植树造林工程展开的年份外，松阳县隔5 a的森林干扰与恢复面积一般稳定在20.00~30.00 km2。整体上，松阳县森林恢复面积高于森林干扰面积，森林面积呈现逐渐增加趋势。
2.3 松阳县各乡(镇)森林干扰与恢复面积统计
由表3可见：各乡(镇)在1987—2020年森林总干扰面积为1.62~25.96 km2，总恢复面积为2.43~46.00 km2。各个乡(镇)总恢复面积均高于总干扰面积，说明1987—2020年各乡(镇)森林总面积净增长。其中，大东坝镇、板桥畲族乡、新兴镇、玉岩镇总恢复面积远远高于总干扰面积，森林面积分别增加了20.04、11.03、10.33、8.49 km2。这些乡(镇)位于山地丘陵，自然林和公益林较多，受自然灾害与人为破坏后，森林自然更新以及造林再造林活动等促使了森林大量恢复。位于松阳县平原且人类活动频繁的城镇中心，如往松街道、古市镇、斋坛乡、樟溪乡等乡(镇)森林干扰面积与恢复面积相当，森林面积增加较少。
表 3 松阳县乡(镇)级别森林干扰与恢复面积统计Table 3 Statistics of forest disturbance and restoration area at township level in Songyang County乡(镇) 森林面积/km2 乡(镇) 森林面积/km2 乡(镇) 森林面积/km2 干扰面积 恢复面积 干扰面积 恢复面积 干扰面积 恢复面积 大东坝镇 25.96 46.00 裕溪乡 9.89 14.57 玉岩镇 15.10 25.43 望松街道 1.62 3.84 三都乡 9.05 14.44 竹源乡 5.40 8.60 水南街道 6.63 10.61 古市镇 3.31 4.63 板桥畲族乡 3.54 5.52 西屏街道 8.86 14.22 斋坛乡 2.01 2.43 象溪镇 16.04 27.07 叶村乡 2.60 5.03 新兴镇 14.00 21.64 赤寿乡 6.73 8.00 四都乡 3.40 6.16 枫坪乡 8.04 13.84 安民乡 9.41 17.91 樟溪乡 2.11 3.74 3. 讨论
LandTrendr算法的主要思想是从Landsat时间序列数据中提取归一化燃烧比指数等光谱变化轨迹，并分割轨迹及线性拟合，去除光谱尖峰噪音信息，将复杂的变化特征简化为几段光谱直线，以此来突出变化时刻断点，从而捕获时间序列数据的干扰与恢复信息。本研究利用LandTrendr算法有效地提取了1987—2020年浙江省松阳县森林干扰与恢复发生年份，精度均在70%以上，表明LandTrendr算法可有效监测松阳县森林变化。LandTrendr算法不仅能够监测干扰年份，同时也能够监测干扰量[11, 19]。已有研究通过干扰量来区分干扰类型，以及识别主要与次要干扰的分布，或者划分森林干扰与恢复等级[11, 19, 25, 34]。以往采用最佳的单一指数作为LandTrendr算法监测，不同指数运行好坏的贡献未知，监测效果好坏不一。当前，利用LandTrendr算法完善森林干扰与恢复的研究越来越全面，LandTrendr算法综合多波段、多光谱指数的监测方法已得到很好应用，监测效果要优于单一指数监测效果[44−46]。后续，可以尝试利用多光谱指数，结合LandTrendr监测干扰与恢复变化量来识别松阳县森林主要与次要干扰，区分干扰强度，从而提出相应措施减少森林主要干扰，避免森林急剧减少。
本研究采用的验证方法为基于样地的目视解译。经目视解释可知：松阳县森林干扰类型多为人工采伐以及台风雪灾等自然灾害，恢复类型多为人工造林等，但并没有通过LandTrendr进行具体的类型划分。后续，可结合其他技术手段对干扰与恢复类型进行区分，并优化验证方法。目前，国外研究多采用Timesync工具来验证LandTrendr算法，这种工具可自动获取解译结果，并与算法分割结果作比较[8, 25]。综合现有结果分析，尽管本研究尚未能分析出松阳县森林干扰与恢复的类型和强度，但可有效监测森林干扰与恢复发生的年份，并分析了松阳县森林变化情况，为松阳县森林经营管理提供相应参考数据。
4. 结论
本研究采用GEE云平台的LandTrendr算法监测浙江省松阳县1987—2020年森林干扰与恢复状况，并进行森林干扰与恢复时空特征分析。结论如下：①LandTrendr算法监测森林干扰与恢复的总体精度达到了82%，森林干扰与恢复的生产者精度用户精度均高于80%，表明松阳县森林干扰与恢复监测效果较好。②松阳县森林干扰与恢复总面积分别为148.14与236.86 km2，分别占林地面积的12.74%、20.37%，表明松阳县1987—2020年森林面积呈净增加趋势。③松阳县大东坝镇、板桥畲族乡、新兴镇、玉岩镇森林面积变化较为频繁，森林干扰与恢复面积均比其他乡(镇)高。大东坝镇森林面积变化最大，增加了20.04 km2。
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表 1 各种药剂防治效果
Table 1. Control effect of different trunk injections in forest
药剂 注干松树/株 死亡松树/株(药后1a/2a) 松树死亡率/%(药后1a/2a) 防治效果/% 药后1a 药后2a A 500 7/11 1.4/2.2 69.57c 79.25c B 500 2/2 0.4/0.4 91.30a 96.23a C 500 4/5 0.8/1.0 82.61b 90.57ab D 500 3/7 0.6/1.4 86.96ab 86.79b E 500 6/10 1.2/2.0 73.91c 81.13c F 500 12/22 2.4/4.4 47.83e 58.49e G 500 10/20 2.0/4.0 56.52d 62.26d H 500 23/53 4.6/10.6 说明：字母相同代表在α=0.05水平上没有显著性差异。 
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表 2 各种药剂注干后树体内后药剂残留量
Table 2. Residue of different trunk injections in pine tree
药剂 添加回收率/% 取样松树数/株 药后3个月树体内药剂平均残留量/(mg.kg-1) 药后1a树体内药剂平均残留量/(mg.kg-1) 死亡松树体内药剂平均残留量/(mg.kg-1) A 100.25 ± 1.32 30 0.005 ± 0.002 0 0.002 0 ± 0.000 5 0 B 99.86 ± 2.16 30 2.650 ± 0.350 0 0.950 0 ± 0.110 0 0 C 97.86 ± 0.76 30 0.250 ± 0.075 0 0.050 0 ± 0.003 0 0 D 95.86 ± 0.26 30 5.670 ± 1.070 0 0.140 0 ± 0.060 0 0 E 99.13 ± 3.11 30 1.340 ± 0.650 0 0.150 0 ± 0.040 0 0 F 85.13 ± 2.46 30 0.010 ± 0.002 0 0.001 0 ± 0.000 5 0
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表 3 注干后枯死松树松材线虫阳性及线虫数量检测
Table 3. Positive and quantitative detection of Bursαphelenchus χylophilus in died pine tree
药剂 死亡松树数(药后1a)/株 阳性检测 死亡松树数(药后2a)/株 阳性检测 平均线虫数量(药后2a)/(条.g-1) A 7 全部阳性 11 全部阳性 1678.45 B 2 全部阳性 2 全部阳性 1376.47 C 4 全部阳性 5 全部阳性 2311.2 D 3 全部阳性 7 全部阳性 897.34 E 6 全部阳性 10 全部阳性 899.11 F 12 全部阳性 22 全部阳性 1356.2 G 10 全部阳性 20 全部阳性 3421.7 H 23 全部阳性 53 全部阳性 2996.78
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链接本文:
https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.2016.04.023
