白蚁是一种害虫，其种类丰富，分布广泛，为害较重，已引起广泛关注。据统计，已记录的白蚁种类达3 105种[1]。中国白蚁的分布较为普遍[2]，已知的有4科47属482种[3]。除了新疆、宁夏、青海、内蒙古、黑龙江和吉林等地区暂未见报道外，白蚁在其他地区均有分布，其最高分布纬度在40 °N。刘晓燕等[4]通过调查发现，白蚁分布范围广泛，特别是在长江以南地区，白蚁的为害尤为严重。其破坏力强，不仅会破坏房屋建筑、水利工程等人类生活的重要领域，还会破坏林木资源等自然生态系统，造成较大损失。因此，日常白蚁的预测预报工作尤为重要。
预测预报有助于及时发现白蚁的入侵和扩散，从而及时采取相应的防治措施，防止其为害进一步扩大。通过预测预报，可以深入了解白蚁的种类、数量、活动规律以及潜在的为害区域，为防治工作提供科学依据，有针对性地进行防治，避免了不当施药和资源浪费。同时，及时的预测预报还可以抓住防治的最佳时机，提高防治效果，减少白蚁对人类社会和自然环境的破坏。随着科学技术不断发展，白蚁预测预报工作得到明显改进。一方面，在白蚁基础研究和预测模型领域取得了一定进展。通过深入研究白蚁的生理特性、行为习性以及与生态环境的关系，揭示其入侵和扩散的机理，为预测预报提供了更为科学的理论依据[5]，预测方法和预测模型的准确度明显提高；另一方面，随着遥感技术、地理信息系统等现代科技手段的应用，实现了对白蚁为害的实时监测和预警，提高了预测预报的准确性和时效性[6]。本文总结了白蚁预测预报主要方法，深入剖析各种方法的优缺点，并梳理了目前白蚁预测预报有待改进的环节。基于此，探讨了白蚁预测预报技术发展和应用策略，为防治工作提供有益的思路和借鉴。
1 白蚁预测预报主要方法
1.1 生物学特性观测
生物学特性观测是预测预报白蚁活动的基础方法。通过细致观察和记录白蚁的生活习性、繁殖规律和迁移习性等生物学特性，深入分析其生物学特性与为害之间的关系，可初步预测其为害时空分布。沈颖[7]针对为害杨梅的白蚁，采取观察和记录法，系统研究了白蚁巢穴结构、品系分类、生活史和行为特征，并提出了针对性的监测预报与综合防治技术，有效防控了杨梅园中白蚁的为害。生物学特性观测法有其独特优势，但受限于监测条件，如监测设备的精度、监测经验等，可能难以全面、准确反映白蚁的实际为害情况。因此，在实际应用中，需要将其与其他预测方法相结合，以提高预测的准确性和有效性。
1.2 环境因子分析
环境因子分析是预测预报白蚁为害的主要手段之一。白蚁的活动和为害程度受到多种环境因子的综合影响，如温度、湿度和土壤质地等。对这些环境因子进行持续监测和深入分析，可有效预测白蚁的活动规律和为害趋势。Mitchell[8]通过研究环境因子对白蚁分飞的影响表明，降水是其分飞的主要刺激因素，分飞的开始时间和持续时间受温度、光照强度和风速等因素的影响；群体分飞的阈值温度在17～19 ℃，无风条件及低光照强度有利于分飞。通过分析环境的变化，可以对白蚁的为害发生进行预测。林冬春等[9]运用逐步回归分析法分析了苏州地区黄胸散白蚁分飞高峰与温度、湿度、气压和风速等气象因子的关系，结果表明，该地区黄胸散白蚁分飞的高峰期出现在日平均气温18 ℃以上，日平均湿度55%以上，气压在分飞日前4～5 d呈下降趋势，低风速更适合其分飞繁殖。丁浩等[10]的研究也显示，温度对黑胸散白蚁的分飞影响明显，一个分飞高峰期内，温度越高，日分飞次数越多；日间平均气压与白蚁分飞高峰期内分飞次数呈负相关，对黑胸散白蚁的分飞影响较大。因此，可用气象因子来做白蚁分飞预警等级的预报。李功春等[11]研究表明，当气温和气压达到特定阈值时，黑胸散白蚁的有翅成虫分飞将呈现高峰。实践中，由于气候变化和地理环境的差异，环境因子分析的预测精度仍需进一步提高。
1.3 数学模型预测
数学模型预测是一种基于统计分析的预测方法，通过对历史数据的分析和建模，可以预测未来一段时间内白蚁的为害情况。这种方法综合考虑了多种因素，因此具有较高的预测精度。运用统计分析手段建立白蚁为害的预测模型，不仅考虑白蚁自身的生物学特性，还需综合多种环境因子，如气候、土壤条件等，以增加预测的准确性和可靠性。通过与实际观测数据的对比，可以准确地预测白蚁的侵害时间、地点以及可能的为害程度，为防治工作提供科学依据。方艳莹等[12]分析了2015—2022年白蚁分飞日与各气象因子间的相关性，采用逐步回归方法建立了白蚁分飞预报模型，将预报结果划分为4个气象指数等级。顿耀银等[13]利用黑翅土白蚁分飞首日记录和气温数据，采用多元线性回归方法，实现了白蚁首飞日的有效预测，准确率在80%以上。数学模型预测方法的准确性和稳定性依赖于充足的历史数据和模型的进一步验证。因此，实际应用中需不断收集和完善历史数据，优化模型参数和结构，以提高预测精度和可靠性。
1.4 遥感与地理信息系统技术应用
近年来，遥感技术（Remote sensing，RS）和地理信息系统（Geographic information system，GIS）在白蚁预测预报中发挥了重要作用。RS通过卫星或无人机等平台获取大范围的地表信息，GIS能够对这些信息进行空间分析和可视化处理。通过结合遥感数据和GIS技术，可以实现对白蚁为害区域的快速识别和精确监测。杨秀好等[14]利用雷达遥感技术探测土栖白蚁巢穴，建立目标—影像尺寸线性关系模型，构建蚁巢的二维和三维影像图，研究表明，雷达遥感测量数据综合误差率1.93%，是土栖白蚁监测和防灾减灾的有效辅助工具。杨静等[15]运用GIS技术对特定区域内白蚁为害发生情况进行了动态分析，定期公布白蚁为害的重点区域、主要品种分布以及为害蔓延趋势等内容，从而为准确预测白蚁为害发生的时间及空间分布，全面掌控和科学指导白蚁防控工作提供了数据支撑。唐丽华[16]利用GIS时空模型和历年散白蚁防治情况，在GIS系统中生成了散白蚁分布图，为有针对性地预警预防提供了参考。张文童等[17]通过属性数据库和GIS时空数据库进行模型分析，结合历年天气状况，预警了当年的白蚁分飞集中暴发期。
除上述方法外，人工智能和大数据等先进技术手段也被应用于白蚁预测预报中，并且展现出优异的效果和潜力。如通过智能监测系统实现对白蚁的实时监测和预警，利用传感器、摄像头等设备，对其活动进行实时监控，并通过图像识别、模式识别等技术对其行为进行分析和识别。人工智能通过数据分析和机器学习技术，对白蚁的习性、分布和为害程度进行深入研究，对不同种类的白蚁进行识别，并根据其特点和为害程度选择合适的防治药剂，优化药剂的施用剂量和时间，提高防治效果，减少对环境的影响。此外，人工智能还可以结合物联网技术，构建白蚁防治的智能化管理系统，实现对白蚁防治设备的远程监测和管理，对防治效果进行实时评估和调整，从而提高预测准确性和防治效率。
2 白蚁预测预报有待改进的环节
2.1 预测方法
目前，白蚁预测预报工作主要依赖生物学特性的观测和环境因子的分析，这种单一的预测方法存在一定的局限性，其忽略了社会经济因素和人类活动对白蚁活动及为害的潜在影响。任书欣等[18]研究认为，土地利用变化、堤坝建设等是影响土栖性白蚁地理分布的重要因素，未来对土栖性白蚁地理分布区划研究应考虑土地利用、堤坝分布等人为影响因素。依赖单一的预测方法进行预测，可能导致预测结果出现偏差。此外，现有的各种预测方法之间缺乏有效的整合和协同作用，不同方法各有其优缺点，但往往独立使用，暂未形成互补和增强的效应，在一定程度上影响了预测方法的综合效果和预测精度的提高。
2.2 预测精度
白蚁活动的复杂性和不确定性给预测工作带来了较大难度。现有的预测方法，如基于数学模型的预测，具有一定的理论基础，但依赖大量的历史数据。这些历史数据的规范性有待进一步提高，如数据收集不规范、不完整及记录不准确等，在一定程度上影响了预测结果的精度。王旋等[19]分析散白蚁分飞与气象因素的相关性，发现部分白蚁灭治记录数据不规范，在一定程度上影响了分析结果的可靠性。遥感与GIS技术在白蚁预测中的应用处于探索阶段，其在白蚁预测中的精度和稳定性尚有待充分验证和提高。
2.3 预测预报体系
白蚁的预测预报目前暂未形成统一、高效的体系。不同地区、不同部门之间的信息共享和协作有待进一步加强，导致预测预报工作缺乏连贯性和一致性。这不仅影响预测结果的准确性和可靠性，还可能导致防治工作的重复和资源浪费。此外，预测预报工作的规范化和标准化程度有待进一步提高[20]，不同地区、不同部门的预测预报工作存在较大的差异和不确定性，预测结果的可靠性和有效性有待进一步提高，给防治工作的决策和实施带来一定的困难。
2.4 公众认知度
公众对白蚁为害的严重性和预测预报工作的重要性的认知有待进一步提高，部分相关人员在日常中可能忽视了对白蚁的防治。张晓杰等[20]研究提出，增强公众防治意识，对推进白蚁全域防治有着重要意义。因此，加强科普宣传，提高公众对白蚁为害的认识，增强其防范意识，对于推动预测预报技术的发展和应用具有一定积极意义。
3 白蚁预测预报技术发展与应用策略
3.1 夯实基础研究与跨学科协同
高长胜等[21]研究提出，白蚁防治研究工作需注重基础研究，形成学科交叉融合和跨学科研究，积极推动防治研究成果转化，加快研发新技术、新装备。在白蚁防治研究领域，深化其生物学基础研究至关重要。对白蚁生物学特性、生活史和繁殖模式等进行的系统而深入的研究，是理解其为害本质、制定防治策略的基础。通过精确掌握白蚁的生活周期、生态位及潜在为害程度，能够为预测预报和防治工作提供理论支撑。白蚁的生存受到土壤、气候和植被等多种环境因子的影响，对这些环境因子进行细致分析，不仅有助于揭示白蚁的生存环境需求，还能不断完善预测模型，提高预测的准确性。为提升预测模型的准确性和科学性，需进一步强化跨学科间的合作与交流，提供更为全面、深入的视角，共同开展预测模型研究，从而推动预测模型的精细化与科学化。
3.2 推动技术创新与智能化应用
在信息化和智能化时代，创新技术在白蚁防治领域的应用日益广泛。利用大数据分析和AI学习算法对白蚁历史活动数据进行深入训练，是提升预测模型准确性的重要手段。通过这种方法，建立高精度预测模型，为白蚁防治工作提供更为科学和有效的技术支持。RS与GIS技术的应用也在白蚁防治领域展现出较大的潜力。通过建立RS技术和GIS平台，可以实现对白蚁为害区域的快速、准确识别与监测，为防治工作提供及时、准确的信息支持。王雷等[22]基于GIS和Android平台建立了白蚁防治移动监测预警系统，系统集白蚁防治信息采集管理、白蚁预防与灭治、轨迹跟踪、线路规划及发布预警等功能于一体，有效改进了防治工作，提高了发布预警信息的准确性与时效性。此外，智能化白蚁监测设备的研发是当前研究的重要方向之一。智能传感器、自动化监测站等设备的研发，实现了对白蚁活动的实时监测和数据收集，为预测预报提供了准确、实时的数据支撑。这些设备的应用不仅提高了监测效率，还降低了人工成本，为白蚁防治工作带来了积极影响。
3.3 完善预测预报体系与标准化建设
刘安明等[23]研究提出，随着数字化、智能化技术的发展，白蚁防治技术不断升级迭代，为防治工作提供了针对性、实用性和有效性更强的监测、预警和防治手段。建立全国或区域性的统一预测预报体系，包括白蚁监测数据库和信息共享平台，以整合各地区、各部门的监测数据和研究成果，确保信息的共享和协同。通过监测数据的共享和整合，可以更加全面地了解白蚁的分布、活动规律以及为害程度，为制定针对性的防治策略提供数据支持。同时，制定预测预报相关配套标准和规范，包括预测模型的建立、数据处理与分析、预测结果的发布与解读等方面，确保预测工作的规范化和标准化。此外，专业队伍的建设也是提升预测预报水平的关键之一，加强对预测预报相关人员的培训，提高其专业水平和综合素质，为预测预报工作提供人才保障。
3.4 加强科普宣传
通过科普宣传、媒体传播等多种渠道，向公众普及白蚁的为害、防治方法以及预测预报工作的重要性，增强其防范意识，鼓励公众积极参与白蚁监测和防治工作，形成全民参与的防治氛围[20]。此外，与社区、学校和企事业单位等建立合作关系也是加强公众教育与宣传的有效途径。通过建立合作不仅有助于形成全社会共同关注、共同参与的良好氛围，还能够为白蚁防治工作提供更为广泛的社会支持。
本文对近年来白蚁预测预报的相关研究进行梳理，分析了当前预测预报技术的发展现状及有待改进的环节，提出针对性的发展建议。通过加强基础研究、推动技术创新、完善预测体系以及提高公众认知度等措施，以推动白蚁预测预报技术的发展和应用，为白蚁防治工作提供更为有效的技术支持，有助于减少白蚁对生态环境和人类生活的为害，促进生态平衡和社会可持续发展。