黑龙江省大兴安岭地区主要植被为落叶松,其生物灾害包括病、虫、鼠、兔等。其中大发生次数较多的有落叶松毛虫、落叶松鞘蛾等。本研究通过重建有害生物发生的历史,为研究生物灾害对森林生态系统碳汇的干扰、揭示气候变暖背景下森林生物灾害发生的特点、评估天然林保护工程的生态效益、制定森林生物灾害管理的适当策略等提供理论依据。本文通过对黑龙江省大兴安岭地区十八站林业局和松岭林业局的落叶松年轮的分析,分别对两个地区的落叶松生物灾害发生历史进行了重建。设计合理的方案采集样本;将采回样本依照风干、固定、打磨等步骤进行处理;运用WinDENDRO软件测量年轮宽度;使用R软件代替COFECHA程序,对出现错误的进行修改校正,最后剔除由于腐朽和破碎等原因与主序列的相关性较低且奇异点较多的序列,以最终满足要求为止;再用R软件对树芯年轮宽度分析,包括树轮的年平均宽度、中值、标准偏差、偏移量、平均敏感度和基尼系数等;通过rwi法和Pointer Years指示年法两种方法,判定两个地区受干扰年份;排除受火灾和气象因素影响的年份,最终得到受林业生物灾害干扰的年份。经过交叉定年的年轮数据,使用R的dp1软件包和pointRes软件包进行数据分析。火灾和气象因素(温度、降水量)均不显著影响落叶松的年轮指数,排除在干扰因素之外,最终判定十八站林业局落叶松生物灾害干扰年份为1960、1991、2003三年,松岭林业局落叶松生物灾害干扰年份为1992、2003、201 1三年。分析结果显示,落叶松生物灾害发生历史的重建结果与当地的落叶松生物灾害实际发生情况相符。本文使用R软件进行十八站林业局1939～2013年和松岭林业局1960～2013年受生物灾害的样芯百分数的时间序列分析,并预测2014～2023年这两个林业局受生物灾害样芯百分比的变化情况。研究结果表明,十八站林业局预测模型ARIMA(0,0,1)和松岭林业局预测模型ARIMA(2,1,2)均能用于两地区受生物灾害影响的样芯百分比的预测。