栎树猝死病（SOD）是由疫霉菌Phytophthora ramorum引起的一种毁灭性植物病害，会导致寄主枝叶的迅速枯萎。我院陈伟副教授课题组分析各种来源的SOD时空数据，深入探讨了SOD在美国和欧洲的时空分布模式和聚集特征。
空间自相关分析表明，美国有7个县的空间相关性为正，聚类值较高；而其他6个县的空间相关性为负，聚类值较低。在欧洲，具有高聚类值的正空间相关性的地区位于英格兰、苏格兰、芬兰南部、德国北部、法国西部和西班牙北部，许多地区具有低聚类值的负相关性。
时间序列分析结果显示，美国西部的病害发生率有明显的季节性规律，爆发的高峰期主要在5月和6月。基于时空扫描统计方法在2005-2006年、2012-2013年和2021年期间分别在美国和欧洲发现了6个和4个集群，为了解SOD的时间动态和地理热点提供了线索。本研究还首次探讨了厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）对SOD集中性爆发的影响，揭示了长达6个月的滞后相关性。
图1. 美国（a）和欧洲（b）SOD出现次数的时间分布，以及美国SOD的长期趋势波动（c）SOD的季节波动（d）和SOD的不规则波动（e）
图2. 2005-2021年间（a）美国和2004-2013年间（b）欧洲的SOD时空集群。紫色圆圈表示聚集区
图3.与六个月前ONI相关联的SOD周期的月间变化。ONI以-0.5为分界线，分为灰色和粉色两个部分。
当ONI>0.5或ONI<-0.5持续6个月以上时，分别记录为厄尔尼诺事件或拉尼娜事件。蓝色曲线表示SOD出现的次数。垂直虚线表示拉尼娜事件开始时ONI曲线低谷的位置。
图4.六个月前的海洋尼诺指数ONI与拉尼娜年的SOD发生点数之间的关系。深色阴影带表示线性模型预测的95%置信区间。浅色阴影带表示线性模型预测结果的95%预测区间。
该研究对监测和管理SOD的爆发以及森林生态系统适应气候变化具有重要意义。通过加深对SOD时空分布模式的了解，可以更好地预测未来趋势并减轻其影响。根据研究结果可以确定SOD的高发区和高发期，并有针对性地及时采取防控措施，也可以利用SOD与ENSO的滞后相关性来预测可能爆发的SOD并采取检疫、消毒、灭菌等积极行动。
相关研究成果发表在农林科学1区Top期刊《Agricultural and Forest Meteorology》，第一作者为地科院2021级硕士研究生康雪纯，通讯作者为陈伟副教授。该成果得到国家自然科学基金（42271077）和天津大学科技创新领军人才培育项目“攀登计划” (2023XPD-0021)的资助。
论文信息：
Xuechun Kang, Wei Chen*(通讯), Siliang Li, Tiejun Wang, Le Yu, Ramesh P. Singh. Spatiotemporal distribution of Sudden Oak Death in the US and Europe.Agricultural and Forest Meteorology,2024, 346, 109891.
