外来物种已经成为威胁我国生物多样性与生态环境的重要因素之一,松材线虫病自传入我国以来,全国发病面积已达7.9万公顷。这种病害具有传播速度快,致死树木迅速,防治困难等特点,目前国内外对该病还没有有效的防治方法。因此,对松材线虫病害的准确预测以及在此基础上建立相应的预警机制,是入侵生物---松材线虫成灾机制研究的前沿和关键科学问题。本文用3S (全球卫星定位系统、遥感和地理信息系统)等高新技术,结合地面调查和小班资料,得到用于建模需要的数据。用灰色理论、马尔可夫链、回归分析等多种方法建立模型。为了提高所建模型的实用性和准确性,利用双变量相关分析方法,对马尾松林分受害程度、海拔、坡度等10个因子进行相关分析,筛选出显著水平95%以上的与马尾松林分受害程度密切相关的因子。以马尾松林分受害程度为因变量,以从GIS、RS可提取的并与马尾松林分受害程度密切相关的因子为自变量建立各类马尾松线性回归方程,经显著性检验,表明线性回归方程显著。用回归方程算出的马尾松林分受害程度理论值与实测值无显著差异,该模型可以推广应用。同时也利用神经网络理论,基于MATLAB的神经网络工具箱建立了松材线虫危害程度的BP神经网络预测模型。通过浙江省富阳地区的虫害情况来检验模型的效果,结果表明该模型是可行的,但是要达到更好的效果,还需要进一步的改进和提高。