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美国白蛾是一种外来林业有害生物,目前已经快速蔓延至我国东中部多个省市,严重制约当地疫区的生态健康和经济发展。本研究主要采用最大熵模型和关联规则理论,分别对美国白蛾在中国的潜在空间分布、未来典型浓度路径情景下美国白蛾的扩散蔓延以及气象因素与美国白蛾发生程度之间的关系等角度进行研究,并基于MVC框架和Drools规则引擎技术研建美国白蛾预测预警系统,取得了以下研究成果:(1)基于最大熵模型,预测分析了美国白蛾在中国的潜在空间分布,采用受试者工作特征曲线对模型精度进行检验和评价。结果表明,美国白蛾的潜在分布主要集中在华北地区大部、华东地区北部、华中地区北部与东北地区南部,我国境内总体分布面积约58.01万平方千米。根据受试者工作特征曲线检验结果,预测模型的AUC值为0.976,表明模型预测精度高。(2)选择北京气候中心气候系统模式对未来三种典型浓度路径(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)情景下的气象环境进行模拟,对2041～2060年间美国白蛾在各气候情景下的扩散迁移进行预测与分析。结果表明,未来气候变暖情景下美国白蛾的分布界限将向北向西迁移,整体分布呈现向北扩张趋势。RCP4.5情景下的气候条件最适宜美国白蛾的扩散蔓延,分布面积将达到约137.9万平方千米。(3)基于关联规则挖掘气象条件与美国白蛾发生程度间的内在隐含联系,对Apriori算法进行一定的改进,产生“If-Then”形式的关联规则,有利于形成虫害发生知识。关联挖掘结果与前人对美国白蛾的实验研究结论相一致,证明关联规则能够应用于美国白蛾发生程度预测研究。(4)考虑到林业物联网的发展趋势,应用MVC框架和Drools规则引擎技术设计研建了美国白蛾预测预警系统,系统实现了虫害历史资料的数字化存储与信息化管理、气象信息的自动采集与流数据融合处理以及相关预测结果的可视化,能够根据气象信息对虫害的发生进行预测并发布实时预警信息。