目的: 整合1982—2023年全国县级疫情数据,运用时空扫描统计与回归模型,系统重建中国松材线虫病42年的传播路径,识别关键演化阶段,并量化近期热点暴发驱动因素的异质性效应,揭示不同区域热点的驱动模式差异,为制定差异化精准防控策略提供科学依据。方法: 采用 SaTScan 进行基于离散Poisson模型的时空扫描统计。以年为时间单位,最大空间扫描窗口和最大时间扫描窗口均设为30%。通过999次蒙特卡洛模拟检验时空聚集区的统计学显著性,识别显著热点(P<0.05)。针对2015—2023年识别出的3个时间范围重叠的时空聚集区(分别位于中国中南部、山东半岛和辽宁东部),分别构建二元Logistic回归模型。模型以县级单元是否发生松材线虫病疫情为因变量,以空间近邻疫情县数(NEIGHBOR)、6—9月平均气温和降水量(TEMP_MEAN, PREC_MEAN)、归一化植被指数(NDVI)、树木覆盖(TC)及地区生产总值(GDP)为自变量,采用Hosmer-Lemeshow检验评估模型拟合优度。结果: 1) 时空演化路径:共探测到9个显著热点,呈现四阶段跃迁特征。1982—1988年仅识别出1个显著热点,位于苏皖交界(RR=3.39),反映疫情早期局部聚集特征;1989—1999年形成长三角(RR=12.22)和珠三角(RR=8.66)2个聚集中心;2000—2014年疫情向中西部内陆扩展,新增武陵山区显著热点;2015—2023年呈现“北扩西进”态势,在湘鄂赣交界区识别出显著热点(RR=14.15),并首次在山东半岛和辽宁东部确立北方疫区,呈现多点暴发格局。2) 共性驱动模式:空间近邻效应在3个热点区域均显著(P<0.05),但强度分异明显,中南部、山东半岛、辽宁东部的NEIGHBOR优势比依次为2.606、2.359和1.627,表明周边疫情每增加1个县,本地疫情发生风险为原来的1.627~2.606倍,提示局域扩散是3个热点区的共性驱动因素。3) 区域异质性主导因子:中南部热点降水呈显著负向效应,推测高湿环境可能通过抑制媒介昆虫活性降低松材线虫病传播风险;山东半岛热点NDVI为最强正向因子,标准化后风险增幅仍达9.33倍,表明寄主植被密度可能是该区域内定殖暴发的关键生境筛选因子;辽宁东部热点6—9月均温为主导性限制因子,表明温度适宜性是高纬度前沿定殖的基础性前提。结论: 本研究首次构建全国尺度的长时序分析框架,揭示松材线虫病“沿海输入?区域蔓延?内陆跳转?北扩暴发”的四阶段入侵扩散路径,并解析“空间近邻效应为共性基础驱动、区域生境因子异质性主导暴发强度”的驱动模式。本研究结果为制定精准防控策略提供了关键科学依据,尤其强调北方新兴疫区需强化气候预警与源头阻截,成熟疫区应依据主导因子优化监测布局。