温度和湿度是决定木材腐朽程度的重要因素，温度和湿度较高时，木材腐朽速度较快。对于暴露在室外的木材，降雨时木材吸收水分的量并不与降雨量直接相关，降雨持续时间往往比总降雨量对木材的受潮程度更重要(Scheffer，1971)。Scheffer气象指数被证明是用于以当地气象特征预测室外地上木材腐朽危害程度的相当有效的工具，它采用一段时期的月平均气温和月降水天数来计算木材腐朽危害，充分考虑了木材在足够的温度和湿度条件下腐朽发生发展的规律，被各地木材保护学者广泛接受并应用(Perez et al., 1977;DeGroot，1982;DeGroot et al., 1982;Carter et al., 1983;Beesley et al., 1983;Setliff，1986;Hasegawa，1996;Foliente et al., 2002;Morris et al., 2002;Francis et al., 2006)。Perez等(1977)利用Scheffer气象指数分析了墨西哥不同气候区的木材腐朽危害。DeGroot(1982)发现居民住宅建筑的木材腐朽危害与Scheffer气象指数高限制点不呈线形相关，随即将木材腐朽高危害级值从65调整到了70(DeGroot et al., 1982)。基于此，Carter等(1983)、Setliff(1986)、Hasegawa(1996)、蒋明亮等(2008)和Kim等(2011)分别绘制了澳大利亚、加拿大、日本、中国和韩国的木材腐朽危害区域地图;而且，Beesley等(1983)在澳大利亚发现油漆木框架制品与Scheffer气象指数具有弱相关性(R²=-0.71)。Francis等(2006)研究干热气候下的L-连接件测试数据，发现与Scheffer气象指数也有很好的相关性。Carll(2009)通过比较其他预测模式，得出没有比Scheffer气象指数更可靠的方法来研究不同区域气候条件对木材腐朽造成的不同危害。

Scheffer(1971)发现气象指数规律是以美国1941-1970年的气象数据计算而得的。Carll(2009)采用新的30年气象数据(1971-2000)重新计算了美国本土Scheffer气象指数，发现Scheffer气象指数有不同程度的上升;并指出，同一区域的木材腐朽危害会随时间发生一定的变化，而且计算木材腐朽危害程度的气象数据至少要连续10年的气象资料。Setliff(1986)研究加拿大的木材腐朽危害采用1951-1980年的数据。Morris等(2008)采用新的30年气象数据(1971-2000)计算了加拿大、美国和墨西哥的Scheffer气象指数，绘制了新的北美木材腐朽危害地图。研究发现，基于新30年的气象资料计算绘制的木材腐朽危害地图与早期的地图有很大变化，很多地区的Scheffer气象指数都上升了，有些地区甚至上升了10，其中加拿大变化最大的是从不列颠哥伦比亚省的内湿带，沿北美大草原北部边缘到圣劳伦斯湾周围。研究指出，气候的变化加剧了北美户外木制品的危害程度，而且根据1971-2000年的气象数据计算的气象指数是否对下一个10年同样有效并不确定，因为Scheffer气象指数升高的直接因素是全球气候变暖，也有部分原因是太平洋周期温度上升即太平洋10年涛动指数(pacific decadal oscillation，PDO)的温度动荡变化所引起的(Mantua et al., 1997)。PDO指数在20世纪40年代早期和70年代晚期呈负增长趋势，Scheffer(1971)绘制美国木材腐朽地图和Setliff(1986)绘制加拿大木材腐朽地图的气象数据是在这一趋势下的;而在70年代中期和90年代末期，PDO指数转为正向增长趋势，这一趋势引起了加拿大西部明显的暖冬温度变化(Mantua et al.， 1997)。因此，Morris等(2008)认为每10年定期重新计算Scheffer气象指数非常必要。

蒋明亮等(2008)采用1996-2005年10年的气象数据计算Scheffer气象指数，绘制了中国木材腐朽危害等级区域地图。在此基础上，马星霞等(2011)将白蚁分布地图整合进腐朽地图，发现腐朽地图中木材腐朽中度危害的北界和散白蚁的分布北界比较一致，而严重危害区域的北界和家白蚁的分布北界相对一致，从而绘制了中国生物危害地图。地图显示了4个区域:区域Ⅰ，低危害区；区域Ⅱ，中等危害区，无白蚁;区域Ⅲ，中等危害区，有散白蚁；区域Ⅳ，严重危害区，既有散白蚁也有家白蚁。

白蚁的类别很多，但对木材危害严重的主要有两大类:台湾乳白蚁属(Coptotermes)和散白蚁属(Reticulitermes)，其中台湾乳白蚁属对木材的危害尤重。资料显示，在美国路易斯安娜州Charles湖边近地面(离地60~80 mm)暴露的阔叶材在6个月就被台湾乳白蚁严重分解，而若造成如此大的破坏，散白蚁则需要12个月(Stan et al., 2008)。我国木材上的白蚁危害也主要是散白蚁属和台湾乳白蚁属，因此在我国木材白蚁危害中将以散白蚁和台湾乳白蚁的分界确定木材白蚁危害区域。据李小荣(2012)报道，在吉林省公主岭市首次发现了散白蚁危害，改写了我国白蚁分布的北界，纬度至少北移了2.06°，从原分界线北京(39°28′-41°05′N，115°25′-117°30′E)和丹东(40°07′N，124°23′E)移到了43°11′40″-44°09′20″N，124°02′-125°18′E。因此本研究拟根据2004-2013年最新10年气象数据，计算出Scheffer气象指数绘制新的中国木材腐朽危害区域地图，根据最新白蚁分布界限报道绘制新的中国木材白蚁危害区域地图。

气象数据来源于中国194个基准地面气象观测站及自动站(http://cdc.cma.gov.cn/)(中国气象科学数据共享服务网)中《中国地面国际交换站气候资料月值数据集》提供的2004—2013年的月平均气温和每月日降水量≥0.1mm的天数2组数据。台湾、香港和澳门的气象数据来源于网页(http://www.climate-zone.com/)中提供的8年的数据，由于该网页的数据没有更新，所以计算的台湾、香港和澳门的Scheffer气象指数值没有变化。Scheffer气象指数计算公式如下：

Scheffer气象指数值高于70的为木材腐朽高危害地区，低于35的为木材腐朽低危害地区，35～70之间的为木材腐朽中危害地区。

白蚁分布数据根据李小荣(2012)的报道在原分布地图(马星霞等，2011)上更改而成：既无散白蚁也无台湾乳白蚁分布的区域为木材白蚁低危害区；仅有散白蚁分布的为木材白蚁中危害区；有台湾乳白蚁分布的区域为木材白蚁高危害区。

Scheffer气象指数计算结果见表 1，变化数据是以2004—2013年10年气象数据计算的指数值减去蒋明亮等(2008)年以1996—2005年的气象数据计算的指数值。虽然台湾、香港、澳门的气象数据未更新，但此三地都在中国最南方，位于木材腐朽高危害区域；即使气象指数值有变化，也是在超过70的指数以上变化，所以在以下结果讨论中不做赘述。

表 1 根据2004—2013年气象数据计算的中国不同地区的Scheffer气象指数 Tab.1 Decay hazard index values calculated from China 2004—2013 climatic data

表 1根据2004—2013年气象数据计算的中国不同地区的Scheffer气象指数 Tab.1 Decay hazard index values calculated from China 2004—2013 climatic data 地点 Location 气象指数Index value 变化Change 地点 Location 气象指数Index value 变化Change 地点 Location 气象指数Index value 变化Change 安 徽Anhui 湖 北Hubei 陕 西Shaanxi 安庆Anqing 86 11 恩施Enshi 111 9 汉中Hanzhong 84 18 蚌埠Bangbu 68 9 老河口Laohekou 77 9 延安Yan’an 46 7 毫州Bozhou 54 11 武汉Wuhan 76 7 榆林Yulin 34 6 合肥Hefei 77 15 宜昌Yichang 99 13 泾河Jinghe 51 7 霍山Huoshan 95 8 湖 南Hunan 山 东Shandong 北 京Beijing 常德Changde 97 9 成山头Chengshantou 37 6 北京Beijing 46 11 长沙Changsha 98 2 定陶Dingtao 46 11 重 庆Chongqing 永州Yongzhou 108 7 惠民县Huiminxian 44 15 沙坪坝Shapingba 117 14 芷江Zhijiang 102 12 济南Jinan 55 17 酉阳Youyang 107 29 吉 林Jilin 潍坊Weifang 47 14 福 建Fujian 长春Changchun 42 0 兖州Yanzhou 47 11 福州Fuzhou 121 19 临江Linjiang 49 -3 山 西Shanxi 南平Nanping 125 8 前郭Qianguo 39 3 大同Datong 42 11 厦门Xiamen 96 15 四平Siping 45 3 介休Jiexiu 41 8 永安Yong’an 134 17 延吉Yanji 49 4 太原Taiyuan 42 11 甘 肃Gansu 江 苏Jiangsu 原平Yuanping 45 14 敦煌Dunhuang 0 0 东台Dongtai 68 9 运城Yuncheng 46 6 合作Hezuo 39 5 赣榆Ganyu 54 10 上 海Shanghai 酒泉Jiuquan 13 7 南京Nanjing 72 9 宝山Baoshan 85 17 麦积Maiji 52 8 徐州Xuzhou 53 13 台 湾Taiwan 民勤Minqin 18 6 江 西Jiangxi 高雄Gaoxiong 70 崆峒Kongtong 45 7 赣县Ganxian 116 5 台中Taizhong 67 皋兰Gaolan 37 3 吉安Ji’an 112 9 台南Tainan 88 武都Wudu 71 5 景德镇Jingdezhen 102 8 台北Taibei 143 乌鞘岭Wuqiaoling 18 -8 南昌Nanchang 96 7 台东Taidong 76 玉门镇Yumenzhen 4 2 南城Nancheng 113 10 广 东Guangdong 辽 宁Liaoning 四 川Sichuan 广州Guangzhou 140 9 本溪Benxi 48 2 甘孜Ganzi 65 10 河源Heyuan 134 6 朝阳Chaoyang 41 8 九龙Jiulong 87 7 汕头Shantou 109 13 大连Dalian 39 13 理塘Litang 48 4 汕尾Shanwei 120 19 丹东Dandong 50 9 马尔康Maerkang 83 11 韶关Shaoguan 130 9 锦州Jinzhou 43 10 温江Wenjiang 109 22 阳江Yangjiang 146 18 沈阳Shenyang 46 8 松潘Songpan 64 9 广 西Guangxi 营口Yingkou 40 11 万源Wanyuan 90 14 百色Baise 103 12 彰武Zhangwu 44 12 西昌Xichang 93 4 桂林Guilin 123 3 内蒙古Inner Mongolia 宜宾Yibin 128 18 桂平Guiping 151 5 阿巴嘎旗Abagaqi 20 -2 高坪区Caopingqu 98 19 河池Hechi 127 8 阿尔山Aershan 0 -29 天 津Tianjin 龙州Longzhou 133 11 巴林左旗Balinzuoqi 37 4 天津Tianjin 40 11 南宁Nanning 115 -5 巴彦诺尔公Bayannuoergong 17 5 新 疆Xinjiang 钦州Qinzhou 153 11 博克图Boketu 27 -7 阿勒泰Aertai 3 -12 梧州Wuzhou 132 6 赤峰Chifeng 42 7 巴楚Bachu 5 -4 贵 州Guizhou 达茂旗Damaoqi 26 4 富蕴Fuyun 0 -15 毕节Bijie 99 11 东乌珠穆沁旗Dongwuzhumuqinqi 20 -10 哈密Hami 0 -1 贵阳Guiyang 103 14 多伦县Duolunxian 34 4 和布克赛尔Hebukesaier 20 1 兴仁Xingren 114 10 二连浩特Erlianhaote 18 3 和田Hetian 0 0 遵义Zunyi 107 3 鄂托克旗Etuokeqi 28 8 精河Jinghe 6 -11 海 南Hainan 海拉尔Hailaer 8 -22 喀什Kashi 6 4 东方Dongfang 61 3 化德Huade 34 5 克拉玛依Kelamayi 13 -5 海口Haikou 156 28 呼和浩特Hohhot 37 5 库车Kuche 9 1 琼海Qionghai 177 26 吉兰泰Jilantai 10 2 奇台Qitai 1 -13 黑龙江Heilongjiang 林西县Linxixian 39 6 若羌Ruoqiang 0 0 安达Anda 36 0 通辽Tongliao 37 9 莎车Shache 0 -1 富锦Fujin 29 -6 图里河Tulihe 0 -30 塔中Tazhong 0 0 海伦Hailun 32 -7 乌拉特中旗Wulatezhongqi 22 4 铁干里克Tieganlike 0 0 哈尔滨Harbin 40 -1 锡林浩特Xilinhaote 20 -7 吐鲁番Furfan Bassin 0 0 呼玛Huma 13 -22 西乌珠穆沁旗Xiwuzhumuqinqi 18 -10 乌鲁木齐Urumqi 5 -14 鸡西Jixi 38 -4 扎鲁特旗Zhaluteqi 37 9 伊宁Yining 22 -1 克山Keshan 30 -9 朱日和Zhurihe 22 3 西 藏Tibet 牡丹江Mudanjiang 45 -1 宁 夏Ningxia 拉萨Lhasa 51 0 嫩江Nenjiang 28 -8 盐池Yanchi 27 3 云 南Yunnan 齐齐哈尔Qiqihaer 32 -3 银川Yinchuan 18 4 楚雄Chuxiong 75 1 尚志Shangzhi 32 -12 青 海Qinghai 德钦Deqin 49 3 绥芬河Suifenhe 37 -5 大柴旦Dacaidan 16 11 会理Huili 83 1 孙吴Sunwu 15 -22 达日Dari 20 -5 昆明Kunming 86 9 通河Tonghe 24 -18 都兰Dulan 22 6 澜沧Lancang 152 6 河 北Hebei 刚察Gangcha 33 9 丽江Lijiang 88 9 承德Chengde 46 6 格尔木Geermu 9 7 临沧Lincang 134 14 怀来Huailai 46 11 贵南Guinan 42 12 蒙自Mengzi 100 5 乐亭Laoting 36 14 冷湖Lenghu 4 4 思茅Simao 131 5 泊头Botou 39 11 玛多Maduo 4 -9 腾冲Tengchong 134 10 石家庄Shijiazhuang 49 11 曲麻莱Qumalai 24 3 浙 江Zhejiang 河 南Henan 托托河Tuotuohe 20 4 定海Dinghai 97 8 安阳Anyang 44 10 西宁Xining 46 8 杭州Hangzhou 102 6 卢氏Lushi 59 7 玉树Yushu 54 10 瑞安Rui’an 126 12 郑州Zhengzhou 49 8 衢州Quzhou 106 6 驻马店Zhumadian 64 12 信阳Xinyang 77 12 ①变化值是以2004—2013年新10年气象数据计算的气象指数减去蒋明亮等(2008)以1996—2005年的气象数据计算的指数值。Change value is a result of the new index value calculated using the new decade 2004—2013 climatic data subtracting the index value based on the 1996—2005 climatic data(Jiang et al., 2008).

从结果看出，除了有9个地点的值没有变化、36个地点的值降低外，大部分地点(149个)的腐朽指数值都上升了。

尽管很多地点的指数值发生了变化，但还是保持在同一木材腐朽危害水平。如内蒙古的海拉尔和图里河，指数分别下降了22和30，但过去和近年计算的指数都低于35，位于木材腐朽低危害区域；海南、广州、贵州等多个观测点的值都不同程度上升，但也都是在同一木材腐朽危害区域变化。

从原本位于腐朽中危害区域或位于腐朽中与低危害区域的界限上，值下降而为腐朽低危害区域范围的是位于黑龙江东北部的观测点，有富锦、呼玛、海伦、嫩江、绥芬河和通河6个地点。

东北部辽宁的营口、朝阳、锦州、彰武和大连五地的气象指数值从低于35上升到了35~70之间，整个辽宁地区都位于木材腐朽中危害区域。沿内蒙古东北部的呼和浩特、林西、通辽、巴林左旗和赤峰，指数值从等于或低于35上升到了35~70之间。山东的成山头、定陶、惠民和潍坊，山西的大同、原平、介休、太原，指数值从等于或低于35上升到了35~70之间，使得整个山东、山西地区都处于木材腐朽中危害区域。东部城市天津指数值也从29上升到了40，位于中危害区域。北京、河北泊头、怀来、乐亭、河南安阳，从木材腐朽低危害区域或低与中危害区域分界限上升到了中危害区域。甘肃北部的皋兰、合作，青海北部的贵南等观测点，从木材腐朽低危害区域上升到了中危害区域。低危害区域与中危害区域界限东部北移，而东北角的原界限向南移动，形成了一条完整的弧线(图 1)；而原1995—2005年计算的分界线(蒋明亮等，2008)分为2个部分。

	图 1 中国木材腐朽危害等级区域划分(基于2004—2013年气象资料) Fig. 1 Decay hazard zones for above-ground wood structures in China based on 2004—2013 climatic data

甘肃武都、陕西汉中、湖北老河口、武汉、河南信阳、安徽合肥、江苏南京、上海8个观测点的气象指数值从腐朽中危害区域(35～70之间)上升到了高危害区域(大于70)，显示中国中危害区域与高危害区域界限沿中东部北移了(图 1)。

在新的木材腐朽危害区域划分中，木材腐朽低危害区(D1)包括新疆、西藏和青海西北部、甘肃西北部、内蒙古西北部、宁夏北部、黑龙江北部；木材腐朽中危害区(D2)包括西藏和青海东南部、云南德钦以北少部分地区、四川西北部、甘肃和宁夏南部、内蒙古东南部、黑龙江南部地区、陕西大部地区、河北、北京、天津、河南大部、山西、山东、吉林、辽宁、安徽北部、江苏北部地区；木材腐朽高危害区(D3)包括云南(除德钦以北少部分地区)、四川东南大部、甘肃武都以南少部分地区、陕西汉中以南少部分地区、河南信阳以南少部分地区、安徽南部、江苏南部、上海、贵州、重庆、广西、湖北、湖南、江西、浙江、福建、广东、海南、香港、澳门、台湾。

根据李小荣(2012)的散白蚁新发现区域报道，更新我国木材白蚁危害区域分布地图，将我国木材白蚁危害分成3个区域，即低、中和高危害区(T1，T2和T3)(图 2)。

	图 2 中国木材白蚁危害等级区域划分 Fig. 2 Termite hazard zones in China

新的中国木材白蚁危害等级区域划分图显示，木材白蚁低危害区(T1)包括新疆、内蒙古、黑龙江、青海、甘肃、宁夏、西藏大部、四川北部、陕西西北部、山西西北部、河北北部、吉林和辽宁西北部；木材白蚁中危害区(T2)包括四川东部小部分地区、陕西东南部、湖北西北部、山西东南部、河北南部、北京、天津、河南、山东、安徽北部、江苏北部、吉林和辽宁东南部；木材白蚁高危害区(T3)包括西藏南方小部分地区、四川南部、重庆、湖北大部分地区、安徽南部、江苏东南部、云南、贵州、广西、湖南、广州、江西、浙江、上海、福建、海南、香港、澳门、台湾。

整合新的中国木材腐朽危害等级区域划分图和中国木材白蚁危害等级区域划分图，按照“从严”原则，以木材腐朽危害地图中木材腐朽低危害区域和中危害区域界限作为整合地图的最北界，界限以北是木材腐朽低危害区域和未发现报道有白蚁危害的地区。木材白蚁中危害区和高危害区的界限在木材腐朽危害地图中木材腐朽中危害区域和高危害区域界限以南，按照“从严”原则，以木材腐朽中危害区域和高危害区域界限作为整合地图的最南界，界限以南是木材腐朽和白蚁严重危害区域。在木材腐朽中危害区，被白蚁低危害区域和中危害区域的界限划分了2部分，该界限以北是木材腐朽和白蚁中危害区，界限以南是木材腐朽和白蚁高危害区。最后形成了中国木材腐朽和白蚁危害区域划分(图 3)，分别为低危害区、中危害区、高危害区和严重危害区(Z1，Z2，Z3和Z4)。

	图 3 中国木材腐朽与白蚁危害等级区域划分(基于2004—2013年气象资料) Fig. 3 Wood decay and termite hazard zones for above-ground wood structures in China based on 2004-2013 climatic data

新的中国木材腐朽和白蚁危害区域划分图显示，木材腐朽与白蚁低危害区(Z1)包括新疆、西藏和青海西北部、甘肃西北部、内蒙古西北部、宁夏北部、黑龙江北部；木材腐朽与白蚁中危害区(Z2)包括西藏中部地区、青海东南部、甘肃和宁夏南部地区、四川西北部地区、内蒙古东南部、陕西和山西北部地区、河北北部、辽宁省和吉林省西北部地区、黑龙江南部；木材腐朽与白蚁高危害区(Z3)包括西藏南部地区、四川西部少部分地区、云南德钦以北少部分地区、陕西中部地区、山西南部、河北南部、北京、天津、山东、河南、安徽北部、江苏北部、辽宁省和吉林省东南部地区；木材腐朽与白蚁严重危害区(Z4)包括云南(除德钦以北少部分地区)、四川东南大部、甘肃武都以南少部分地区、陕西汉中以南少部分地区、河南信阳以南少部分地区、安徽南部、江苏南部、上海、贵州、重庆、广西、湖北、湖南、江西、浙江、福建、广东、海南、香港、澳门、台湾。

根据新的10年(2004-2013年)气象数据，计算新的Scheffer气象指数，发现很多地区的指数值都发生了变化，大部分地点(149个)的指数值都上升了。根据新的Scheffer气象指数绘制出的新的中国木材腐朽危害区域地图显示，木材腐朽低危害区域与中危害区域界限和中危害区域与高危害区域界限的中东部向北移动(图 1)。根据白蚁的危害种类和危害程度不同，将中国木材白蚁危害分成了3个区域，既无散白蚁也无台湾乳白蚁分布的区域为木材白蚁低危害区(T1);仅有散白蚁分布的地区为木材白蚁中危害区(T2);有台湾乳白蚁分布的区域为木材白蚁高危害区(T3)。而2002年在吉林公主岭地区发现的散白蚁改写了我国白蚁分布的北界，由此中国木材白蚁危害的低危害区域与中危害区域的界限东部地区也向北移动(图 2)。整合新的中国木材腐朽危害等级区域划分图和中国木材白蚁危害等级区域划分图，可将木材腐朽与白蚁危害区划分为低、中、高和严重危害区(Z1，Z2，Z3和Z4)(图 3)4个区域。

来自气象研究的专家报道，在全球变暖背景下，近100年中国年平均地表气温明显增加，升温幅度为0.5～0.8 ℃，比同期全球升温幅度平均值(0.6±0.2)℃略高。在1951—2001年的50年，全国年平均地表温度增加1.1 ℃，增温速率为每10年0.22 ℃。增温主要是从20世纪80年代中期开始。80年代中期以前，中国气温始终在较小范围内波动，但从80年代中期开始就一直呈明显的上升趋势。北方和青藏高原增温比其他地区显著，海南、云南南部、东南沿海地带以及江淮地区，年平均气温的趋势系数都超过了0.4。而新疆东南、青海西北、西藏中部、内蒙古大部、黑龙江大部、辽宁、河北北部、北京以及海南和云南南部，年平均气温的趋势系数更大于0.6，增温趋势非常显著。从1991—2000年的10年到2001—2010年的10年，全国平均气温上升了0.44 ℃，全球及中国的2001—2010年是有观测记录以来最暖的10年(唐国利等，2012)。

而中国年降水量从全国平均来看，1956—2002年间全国平均年降水量标准化距平呈现小幅增加趋势(任国玉等，2005；丁一汇等，2006)。2004—2013年各观测点的年平均降水天数显示，辽宁的彰武、锦州、大连等地略有上升，而南方地区变化不大(数据未显示)，显示以月平均气温和月降水天数的气象数据来计算的Scheffer气象指数在数值上的增加主要是月平均气温的增加导致。

中国科学家利用气候模式对中国未来20～100年的气候变化趋势进行了预估，认为未来20～100年中国地表气温升高明显，降水量也呈增加趋势。2020年中国年平均气温将增加1.3～2.1℃，2030年增加1.5～2.8℃，2050年增加2.3～3.3℃。预计到2020年，全国平均年降雨量将增加2%～3%，到2050年可能增加5%～7%。降水天数在北方显著增加，南方变化不大(丁一汇等，2006)。这进一步说明了每10年重新计算Scheffer气象指数、修正木材腐朽区域地图的必要性，也说明了在木材腐朽保护措施中参照区域地图需遵从“从重”和“从严”原则，尤其是分布在划分界限上的地区，以顺应该地区木材腐朽危害逐渐加重的趋势。

中国白蚁危害地图(图 2)与原地图(马星霞等，2011)相比，除了散白蚁的分布界限东北部往北移动至44°N左右的公主岭一带之外，将区域名称直接确定为木材白蚁低、中、高危害区域，而非原图“家白蚁和散白蚁分布的南北界限”，以和白蚁分类学上的白蚁分布区分开。虽然划分依据仍是以散白蚁和台湾乳白蚁的分布确定的，但这里更强调了木材上白蚁的危害种类和危害程度，避免我国实际上白蚁种类繁多、分布更复杂造成的划分异议。

此外，气象学家认为20世纪80年代以来20年的变暖还与人类活动引起的大气中温室气体浓度增加有关(丁一汇等，2006)。人类活动不仅引起气温上升，还深刻地影响到白蚁危害的动态变化，因此定期对腐朽指数(Scheffer气象指数)进行测算以及对白蚁分布进行监测，对木材保护工作尤其重要。