基于地理加权逻辑回归模型的松材线虫病发生风险预测
Date:2026-01-19 clicks:
Affiliation of Author(s):东北林业大学
Journal:森林工程
Place of Publication:哈尔滨
Key Words:松材线虫病；风险区；GWLR；Logistic 回归
Abstract:本研究旨在探究辽宁省东部九市（包括沈阳市、大连市、鞍山市、抚顺市、本溪市、丹东市、营口市、辽阳市以及铁岭市）松材线虫病空间分布特征，应用地理加权逻辑回归（Geographically Weighted Logistic Regression，GWLR）模型构建松材线虫病预测模型，对风险区进行预测，为松材线虫病害防控提供科学依据。以 2023 年的辽宁省松材线虫病疫情区分布林班数据为基础，利用核密度分析法对研究区松材线虫病空间分布特征进行探讨。结合气象因素、地形因素、植被指数以及社会因素等 32 个影响因子，通过斯皮尔曼相关性检验、双向逐步回归及方差膨胀因子分析筛选松材线虫病预测模型的关键影响因子，利用 Logistic回归和 GWLR 模型构建松材线虫病预测模型，对比 2 个模型的预测精度，并分析 GWLR 不同自变量系数的空间分布。松材线虫病疫情主要集中于抚顺市周边；林班到公路距离、林班到铁路距离、年平均温度、 生长季干旱指数以及土壤湿度 5 个影响因子为辽东九市松材线虫病预测模型的关键因子；GWLR 模型的拟合效果明显优于 Logistic 回归（R² 提升 0.42，RMSE 减小 0.14，MAE 减小 0.10)，对松材线虫病风险区预 测的准确率较高(总体精度为 90.41%; 风险区生产者精度为 95.34%, 用户者精度为 86.79%; 非风险区生产者精度为 85.49%,用户者精度为 94.83%)，高风险区集中于抚顺市、铁岭市东南部及本溪市西北部。辽东九市松材线虫病主要集中在抚顺周边，应用 GWLR 模型能有效捕捉松材线虫病的空间异质性，GWLR 模型的自变量系数在不同地区差异显著。林班距公路、铁路的距离对松材线虫发病率的影响有较明显的空间异质 性，年平均气温在大部分地区对松材线虫发病率有促进作用。本研究可为松材线虫病的传播规律探讨和精准防控提供理论支持。
Co-author:张智洋,程邦洲
First Author:崔东阳
Indexed by:Journal paper
Correspondence Author:徐钰*,甄贞*
Discipline:Interdisciplinary
Document Type:J
ISSN No.:1006-8023
Translation or Not:no
CN No.:23-1388/S
Date of Publication:2026-01-01