盧海東

摘要：通過萬方數(shù)據(jù)對林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報研究文獻檢索，并對被引頻次和年度、作者、機構(gòu)分布進行了分析，總結(jié)了我國當前林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報主要研究成果、針對當前我國林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報現(xiàn)狀，提出了進一步加強遙感技術(shù)應(yīng)用和監(jiān)測預(yù)報管理的策略

關(guān)鍵詞：林業(yè);有害生物;預(yù)測預(yù)報;文獻

開展較為精準的林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報，對指導林業(yè)有害生物防治意義十分重大。進行林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報文獻學研究，總結(jié)林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報理論與技術(shù)，對提高林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報水平與預(yù)警能力，具有十分重要的作用。

1數(shù)據(jù)來源與檢索方法

數(shù)據(jù)采集于萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺（hctD：//new wanfangdatacom cn/index html），通過高級檢索，對期刊論文、學位論文、會議論文、專利、中外標準、科技成果、法律法規(guī)、科技報告、新方志進行檢索，采用關(guān)鍵詞和主題為“林業(yè)有害生物”“森林病蟲害”“預(yù)測預(yù)報”。檢索表達式為：（主題：（“林業(yè)有害生物”）主題：（“預(yù)測預(yù)報”）+題名或關(guān)鍵詞：（“林業(yè)有害生物”）*題名或關(guān)鍵詞：（“預(yù)測預(yù)報”）+主題：（“森林病蟲”）*主題：（“預(yù)測預(yù)報”）+題名或關(guān)鍵詞：（“森林病蟲”）*題名或關(guān)鍵詞：（“預(yù)測預(yù)報”））*Date：-2018。

2數(shù)據(jù)分析

對檢索到的575篇林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報論文，采用文獻統(tǒng)計學方法，使用Excel分別進行被引頻次、年度分布、作者分布和機構(gòu)分布分析。

2.1被引頻次分析

對檢索到的575篇進行被引頻次排名，排名前10名的文獻如表1所示。

其中，被引頻次在30次以上的主要有宋玉雙、黃北英的《中國林業(yè)有害生物防治技術(shù)的新進展》，陳繪畫、朱壽燕、崔相富的《基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的馬尾松毛蟲發(fā)生量預(yù)測模型的研究》，張真、李典謨、查光濟的《馬尾松毛蟲種群動態(tài)的時間序列分析及復(fù)雜性動態(tài)研究》，張國慶的《基于系統(tǒng)健康管理理論的林業(yè)生物災(zāi)害精細化預(yù)報管理研究》《基于生態(tài)論的生物災(zāi)害精細化預(yù)報理論研究》《基于TSE分析理論的林業(yè)生物災(zāi)害精細化預(yù)報技術(shù)研究》，李明澤的《東北林區(qū)森林生物量遙感估算及分析》。

2.2年度分布分析

年度分布分析表明，有關(guān)林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報研究文獻發(fā)表數(shù)量，2004年之后才增長較快，2006年之后一直處于較高水平，年發(fā)表文獻數(shù)量，除了2010年為29篇之外，其他年份均在30篇以上，如圖1所示。

2.3作者分布分析

通過對作者分布進行分析，如圖2，可以看出，發(fā)表4篇及4篇以上的作者共有28位，其中，陳繪畫發(fā)表了有關(guān)林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報研究論文20篇;張國慶發(fā)表了13篇;張真、李天生發(fā)表了8篇;崔相富發(fā)表了7篇;宋玉雙、屈金亮、賈春生發(fā)表了6篇;劉健、孔祥波、張旭東、朱壽燕、王洪斌、許章華發(fā)表了5篇;張楨、余坤勇等14人分別發(fā)表了4篇;共計160篇;占發(fā)表文獻總數(shù)的27 83%。

2.4機構(gòu)分布分析

機構(gòu)分布分析結(jié)果，如圖3所示。分析表明，發(fā)表林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報研究文獻在10篇（含10篇）以上的單位分別是國家林業(yè)局、中國林業(yè)科學研究院、北京林業(yè)大學、安徽省潛山縣林業(yè)局、浙江省仙居縣林業(yè)局、中南林業(yè)科技大學、福建農(nóng)林大學、浙江農(nóng)林大學、中國科學院，既有國家行政管理機構(gòu)，又有農(nóng)林院校、科研機構(gòu)，也有一線生產(chǎn)實踐單位，基本涵蓋了涉及林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報的所有機構(gòu)。

3討論

隨著技術(shù)的進步，性誘、遙感等新的監(jiān)測手段，以及新的數(shù)學分析技術(shù)和信息技術(shù)在林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報中得到了廣泛引用。宋玉雙、黃北英2008年在《中國林業(yè)有害生物防治技術(shù)的新進展》一文中對其進行了總結(jié)。陳繪畫、朱壽燕、崔相富在《中國林業(yè)有害生物防治技術(shù)的新進展》，張真、李典謨、查光濟在《中國林業(yè)有害生物防治技術(shù)的新進展》，儲江山、徐勝利、張國慶等分別在《生物災(zāi)害精細化預(yù)報算法試驗研究——以潛山縣馬尾松毛蟲為例》《林業(yè)生物災(zāi)害精細化預(yù)報理論基礎(chǔ)與技術(shù)集成——以潛山縣馬尾松毛蟲為例》《馬尾松毛蟲精細化預(yù)報徑向基函數(shù)建模試驗研究》《馬尾松毛蟲精細化預(yù)報多層感知器建模試驗研究》，余燕、王振興、畢守東、張國慶等在《馬尾松毛蟲幼蟲發(fā)生高峰期的三種預(yù)測模型》、《基于馬爾科夫鏈和列聯(lián)表法的馬尾松毛蟲發(fā)生面積預(yù)測模型研究》《馬尾松毛蟲幼蟲高峰期發(fā)生量的預(yù)測模型研究》等文中運用新的分析技術(shù)，開展了林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報建模研究。張國慶還在《基于系統(tǒng)健康管理理論的林業(yè)生物災(zāi)害精細化預(yù)報管理研究》《基于生態(tài)論的生物災(zāi)害精細化預(yù)報理論研究》《基于TSE分析理論的林業(yè)生物災(zāi)害精細化預(yù)報技術(shù)研究》等文中，對林業(yè)有害生物精細化預(yù)報基礎(chǔ)理論與技術(shù)進行了研究【1-12】。

近年來，盡管我國在林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報技術(shù)上發(fā)展較快，但在管理和遙感應(yīng)用上，還有待進一步加強。在遙感應(yīng)用方面，要加強遙感技術(shù)在監(jiān)測中的應(yīng)用，特別是高分衛(wèi)片在林業(yè)有害生物監(jiān)測中的應(yīng)用，盡快摒棄勞動強度大，監(jiān)測數(shù)據(jù)準確性差、人為因素干擾大的以人工地面監(jiān)測為主的監(jiān)測手段，盡快推廣以高分遙感監(jiān)測為主，重點區(qū)域航空補充遙感為輔的以遙感為主的監(jiān)測手段。

在監(jiān)測預(yù)報管理上，首先要盡快改變監(jiān)測數(shù)據(jù)上報時間“一刀切”的做法，因為我國地域廣大，即使是同一種林業(yè)有害生物，各地發(fā)生時間相差很大，規(guī)定同一時間或同一時間段上報監(jiān)測數(shù)據(jù)，使得基層不得不編造數(shù)據(jù)上報，造成上報的監(jiān)測數(shù)據(jù)失真。

其次，在考核中，盡快取消過高的、且逐年提高的預(yù)報準確率和監(jiān)測覆蓋率，以及過低的且逐年降低的成災(zāi)率等硬性考核指標。由于基層監(jiān)測預(yù)報隊伍人員嚴重不足，盡管配備了不少信息設(shè)備，但監(jiān)測技術(shù)仍然十分落后，基本上是靠兩條腿進入林內(nèi)實地觀測和依照經(jīng)驗預(yù)估，采集的數(shù)據(jù)精度不高，根本就達不到考核指標規(guī)定的過高的監(jiān)測覆蓋率和預(yù)報準確率要求。且過低的成災(zāi)率要求，使得基層上報數(shù)據(jù)時不得不調(diào)低本就精度不高的實際發(fā)生數(shù)據(jù)。

再次，把“新發(fā)生疫點數(shù)”“疫點數(shù)”和“疫區(qū)發(fā)生面積”納入考核硬指標，使得省、市、縣在上報疫情時，層層削減甚至瞞報疫點數(shù)與疫情發(fā)生面積。

因此，在監(jiān)測數(shù)據(jù)上報時，應(yīng)該根據(jù)各地不同氣候確定科學合理的監(jiān)測數(shù)據(jù)上報時間。在考核上，應(yīng)該實事求是，根據(jù)當前我國林業(yè)有害生物監(jiān)測預(yù)報水平不高的實情，參考氣象預(yù)報做法，制定可行的考核指標，特別是要取消“成災(zāi)率”和“新發(fā)生疫點數(shù)”“疫點數(shù)”和“疫區(qū)發(fā)生面積”等考核硬指標，改為災(zāi)害或疫情防治成效指標。

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