《European Journal of Forest Research》：Assessing disturbance risks of the European spruce bark beetle under climate change: a review of model approaches and future perspectives
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这篇发表于European Journal of Forest Research的综述系统梳理了过去二十年间评估欧洲云杉八齿小蠹(Ips typographus)干扰风险的各种模型方法。文章概述了该害虫的关键生物学和物候特征，并将现有模型归纳为物候模型、扩散模型、干扰驱动因子模型、生态系统与管理模型以及综合框架五大类。作者强调，技术进步有望推动开发国家级或跨国尺度的高分辨率、近实时风险预警系统，以支持基于综合风险管理的适应性森林经营，从而维护欧洲森林重要的生态系统服务。
欧洲云杉八齿小蠹(Ips typographus, L. 1758)是欧亚大陆挪威云杉(Picea abies)林中最具破坏性的蛀干害虫之一。近二十年来，受气候变化影响，其大规模爆发的频率和严重性均显著增加，对欧洲森林的生态功能和经济价值构成了严重威胁。为了维护森林的多功能性并减缓气候变化的影响，全面且可操作的云杉八齿小蠹风险评价成为主动和被动的森林管理的关键。本文旨在回顾过去二十年用于评估云杉八齿小蠹干扰风险的各种模型方法，分析其考虑的風險组成部分、变量和数据来源，并展望未来面向实践的综合风险评价系统的发展方向。
云杉八齿小蠹生物学与物候在风险评价中的重要性
云杉八齿小蠹的生命史与环境条件密切相关。其生活史从越冬后春季扩散寻找繁殖场所开始。雄性先锋蠹虫在找到适宜寄主后释放聚集信息素，引发群体攻击。该虫具有多代生殖潜力，在气候条件有利时，温带欧洲森林每年可发育多达三代外加姊妹代，显示出种群增长的巨大潜力。其物候和发育速率直接依赖环境条件，所需的有效积温随纬度梯度变化，且昼夜温差对发育速率有显著影响。此外，秋季持续温暖可能有利于其继续繁殖并延迟兼性滞育的诱导。了解这些生物学特性对于模拟云杉八齿小蠹的季节性活动、预测其种群动态和干扰概率至关重要。
用于风险评价的模型方法分类
为了涵盖促进干扰的相关因子，基于模型的云杉八齿小蠹风险评价已重点关注其生态学、物候、扩散、影响驱动因子以及时空动态。本文将现有模型方法分为五大类：
- 1.
物候模型：此类为机理性或基于过程的模型，主要量化云杉八齿小蠹随时间的季节性和年际生活史周期，如PHENIPS模型及其变体。它们通常基于有效积温计算发育时间、每年世代数等。
- 2.
扩散模型：同为机理性模型，研究云杉八齿小蠹在景观尺度上的传播和移动，如SAMBIA、IPS等模型。这些模型有助于理解其侵染格局和爆发动态。
- 3.
干扰驱动因子模型：这是一个非常多样化的群体，包括专家系统（如PAS）、统计方法和机器学习方法，用于研究云杉八齿小蠹干扰的驱动因子，预测未来干扰，并进行易感性评估。
- 4.
生态系统与管理模型：此类为基于过程的森林生长模型（如iLand、LANDIS系列），具有不同的复杂性和维度，在考虑云杉八齿小蠹干扰的情况下模拟森林动态。
- 5.
框架与综合方法：此类将上述多种方法组合成一个系统或框架，或开发为决策支持系统，例如多标准决策支持系统或一些操作性的实践导向系统（如奥地利小蠹虫仪表板、IpsRisk）。
模型中的变量与应用
模型中所用的变量可归纳为七大组：气候、立地、林分、小蠹虫生物学（与种群）、小蠹虫损害、其他干扰（与诱因）以及森林经营。这些变量进一步细分为多个亚组。生态系统与管理模型以及框架与综合方法往往能最全面地考虑这些变量组。然而，即使是复杂的模型，也常常缺乏对某些操作层面因素（如林分可及性、木材加工能力）的考量，而这些对于有效的害虫管理至关重要。
近期进展与未来展望
模型驱动的云杉八齿小蠹风险评价在过去二十年取得了显著进展，这得益于计算能力的持续提升、遥感技术的改进以及数据可用性的增加。遥感技术（如Sentinel-2时间序列分析）在探测森林干扰方面发挥了越来越重要的作用。人工智能方法，特别是机器学习和深度学习，在提高风险预测准确性方面展现出巨大潜力。目前，一些国家尺度上的操作性风险评价系统已初见雏形（如奥地利的Bark Beetle Dashboard、德国的IpsRisk），旨在为森林经营者提供近实时的决策支持。
未来的发展方向包括开发更全面的高分辨率、近实时风险预警系统，能够应对干扰发生时间、地点和程度的高度不确定性。同时，需要加强科学家、机构与林业实践者之间的跨学科合作，将先进的模型工具转化为易于使用的实践应用，以支持森林适应性经营，确保森林生态系统服务在未来气候条件下的可持续性。
