| 成果简介： |
四川省面临林草有害生物种类多、分布广、危害大等问题，新的检疫性有害生物不断传入，对生态安全和林草建设构成严重威胁。传统的监测技术已不适应现代需求，需探究新技术，针对建立科学的灾害预警体系，提高监测预报和预警管理水平等关键技术，该团队在国家、省级科研项目资助下，通过学科交叉融合，历时15年科技攻关，在林业有害生物监测预警模型和评估技术集成与应用方面开展了系统研究，取得了重大突破。
1、林业有害生物监测技术集成创新：该项目在四川省范围内，针对林业有害生物监测评估技术进行了深入研究与集成应用。通过综合运用地面人工调查、诱虫灯、引诱剂、无人机调查等调查技术创新，建立了一套完整的林业有害生物监测调查技术集成创新。并针对新发现的、潜在危险的林业有害生物进行了专项调查，通过自主研发调查工具提高调查准确性，填补了区域内相关研究的空白，为后期监测提供了科学依据。
2、构建了四川省重要有害生物数据库平台：为基层监测技术人员有害生物识别、制定监测技术和防控方案提供技术支持，编制重点监测林业有害生物图鉴，填补了区域内监测资料的空白。
3、重要林业有害生物监测体系建立和可视化创新：评估确定重点监测林业有害生物24种，常规监测46种。涵盖四川省主要生态公益林(柏木、马尾松、云南松、竹林、巨桉等)和商品经济林(核桃、花椒、油茶等)产区的危险性与重要林业有害生物种类。形成县(区)级尺度主要林业有害生物的可视分布图，直观快速分析区域内林业有害生物的发生范围。这一体系的建立不仅提高了监测的针对性和有效性，有效预防和控制有害生物灾害的发生和扩散，还为林业有害生物的科学防控提供了决策支持。
4、重要林业有害生物监测预警模型构建创新：通过手持高光谱成像仪或无人机搭载光谱成像仪在林间获取感病松林早期光谱信息，获得感病松树精准的地理位置，提取有效的光谱通道，构建马尾松松材线虫病林间早期监测模型，发现通过归一化植被指数在810nm和450nm波段组合下，能较好地反映出马尾松在感病后半个月至两个月之间的状况。通过反演模型最终实现松材线虫病林间早发现、早治疗和精准防治。该技术适用于松材线虫病潜在分布区的监测预警。同时研发县级尺度蜀柏毒蛾灾害监测预警系统。
项目获得知识产权20项(国家发明专利3件、实用新型专利7件、软件著作权10件)，发表论文25篇。该项目的研究成果在四川省内具有广泛的推广应用前景，不仅提高了林业有害生物监测的效率和准确性，还为林业有害生物的科学防控提供了技术支持。项目通过监测技术的集成应用和监测预警模型的构建，有效控制了林业有害生物的危害，挽回了巨大的经济损失，同时对促进区域林业可持续发展、维护生态安全具有重要意义。
该项目经四川省林学会组织专家进行评价，专家组一致认为：“该成果方法科学，数据详实，结论可靠，总体达到国内同类研究的领先水平”。 |
