图形流行指数:一种新的算法,用于评估松病在分区规模的流行率
Yanjun Zhang1,2, Siyuan Zheng1, Jinjuan Bai1
1College of Forestry and Biotechnology, Zhejiang A&F University, Hangzhou, China.
Frontiers in plant science
|July 24, 2025
概括
使用图形尺度 (DS) 和图形流行指数 (DPI) 的新算法提供了一种更准确的方法来评估松病 (PWD) 的流行率. 这种方法改进了用于评估森林生态系统中PWD的传统指标.
科学领域:
- 森林病理学 森林病理学
- 遗体学 遗体学 是一个学科.
- 生态监测 生态监测
背景情况:
- 由*Bursaphelenchus xylophilus*引起的松病 (PWD) 对全球松树林构成重大生态和经济威胁.
- 现有的PWD流行指标 (例如,感染树的数量,分区比例,面积) 往往是分散的,不足以进行大规模评估.
- 中国的杭州已经经历了20多年PWD,需要改进的监测工具.
研究的目的:
- 引入一种新的算法来评估PWD在中国杭州的流行率.
- 开发一个图形尺度 (DS) 和图形流行率指数 (DPI) 进行全面的残疾人评估.
- 提高PWD流行率评估的准确性,精度,可重复性和可重复性.
主要方法:
- 利用了杭州市内受PWD感染的树木和分区的数据.
- 开发了一个图形尺度 (DS),以根据每公受感染的树木,在子区内半量化PWD患病率.
- 创建了一个图形流行指数 (DPI),以总结PWD发生率和地理区域的状态.
主要成果:
- 与传统指标相比,DPI在杭州 (2021-2023) 的应用显示出一致的动态模式和更高的准确性.
- DS提供了12个级别的分类,用于在子区内半量化流行率.
- 该DPI有效地总结了区域的PWD状态,反映了发生率和严重程度.
结论:
- 开发的DS和DPI为评估PWD患病率提供了更全面,更准确的方法.
- 这些新指标有潜力显著改善PWD的评估,帮助森林管理和保护工作.
- 该算法为监测受影响地区的 * Bursaphelenchus xylophilus * 的动态提供了一个有价值的工具.
