林业科学  2003, Vol. 39 Issue (3): 172-176   PDF    
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赵铁良, 董振辉, 于治军, 赵清山, 蒋凤燕.
Zhao Tieliang, Dong Zhenhui, Yu Zhijun, Zhao Qingshan, Jiang Fengyan.
中国森林病虫指数的研究
STUDY ON ESTABLISHMENT OF FOREST PEST INDEXES
林业科学, 2003, 39(3): 172-176.
Scientia Silvae Sinicae, 2003, 39(3): 172-176.

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收稿日期:2002-01-17

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赵铁良
董振辉
于治军
赵清山
蒋凤燕

中国森林病虫指数的研究
赵铁良1, 董振辉1, 于治军1, 赵清山1, 蒋凤燕2     
1. 国家林业局森林病虫害防治总站 沈阳 110034;
2. 内蒙古自治区兴安盟森林病虫害防治站 乌兰浩特 137400
关键词: 森林病虫    指数    互联网    
STUDY ON ESTABLISHMENT OF FOREST PEST INDEXES
Zhao Tieliang1, Dong Zhenhui1, Yu Zhijun1, Zhao Qingshan1, Jiang Fengyan2     
1. General Station of Forest Pests Control, National Administration of Forestry Shenyang 110034;
2. Station of Forest Pests Control, Xing'an League, Inner Mongolia Wulanhot 137400
Abstract: It is a whole newly conception and method to use the forest pest indexes of China to monitor the situation and population dynamics of forest pests. It's included two parts, one is the component indexes (forest pest, disease and rodents), the other is area indexes (provinces and municipalities etc.). It is annunciated real-timely on the internet. The principle of the indexes programming, and its basis purpose and signification were discussed. Java technique was applied in the indexes programming.
Key words: Forest pests    Index    Internet    

森林病虫害监测预报工作是贯彻“预防为主,综合治理”方针的一项主要内容,也是科学控灾的基础和前提。自20世纪80年代以来,我国森林病虫鼠害的发生情况极为严重,年均发生面积达6.67×106 hm2以上,直接经济损失和间接损失超过500多亿元,已成为我国生态环境建设和林业事业发展的重要制约因素之一。当前以松材线虫病(Bursaphelenchus xylophilus (Steiner et Buhrer))、松毛虫(Dendrolimus spp.)、杨树蛀干害虫、美国白蛾(Hyphantria Cunea (Drary))、松树蠹虫、松树蚧虫、杨树食叶害虫、森林鼠害、森林病害、经济林病虫害等最为严重,森林病虫害防治工作的形势十分严峻。造成这种被动局面的原因是多方面的,病虫情监测不力,预报不准确和防治不及时是重要的成因。为加强测报工作,国家林业局斥巨资于1999年启动实施了“国家级森林病虫害预测预报网络建设项目”,在全国范围内布设国家级森林病虫鼠害测报点510个,对我国主要森林病虫害进行重点监测和预报。届时,要求对全国森林病虫害实施网络化管理和实时动态监测。但如何有效地利用测报点的数据反映病虫情的变化还没有一个较好的方法,是亟待解决的一个重要问题(胡伯海等,1999)。过去上报数据时效性差,大多数都是属“原始资料”或作为半年或一年的总结而提交的,这种逐级上报的数据,是一种“终结性”和“静态”的资料,反映不出森林病虫害发生的动态和实时状况。而森林病虫指数的构想,是一种“实时性”和“动态”数据管理的概念(刘鸿儒,1992)。森林病虫指数的编制研究从1999年开始,并于2001年10月完成,经国家林业局有关领导和专家评审后上网发布。

1 数据来源及病虫种类

森林病虫指数研究数据来源于510个国家级中心测报点,这些点布设在国有林区、国家重点生态林建设区及天然林和用材林区,范围遍及全国31个省(区、市)。主测对象为松毛虫、杨树蛀干害虫、美国白蛾、红脂大小蠹、竹蝗、松材线虫病、鼠害等36种类,12大类。

2 技术路线和编制方法 2.1 中心测报点的分析、筛选

国家级中心测报点的布设是根据我国主要森林病虫害的分布及发生情况,在各省区筛选的具有代表性的510个测报站点。分析各点的调查数据,目前能用于指数系统的国家级中心测报点有471个。鉴于森林病害的中心测报点仅有2个,又取有代表性的13个中心测报点,兼报主要森林病害的数据,同时还增加了经济林病虫害数据。应用于指数分析的有效数据共490组,这些数据在地域和主要病虫种类上有很强的代表性,无论从布点数量上还是从站点的代表性上基本能满足指数分析的要求。

2.2 森林病虫指数的划分

一是按全国行政区来划分,分成31个省(区、市)的区域指数;二是按主要森林病虫鼠害的种类来划分,分成36种类,12大类的成分指数即:松毛虫、杨树天牛、松材线虫、美国白蛾、松树蚧虫(包括松突圆蚧Hemiberlesia Pitysophila,湿地松粉蚧Oracella acuta (Lobdell)Ferris等)、竹蝗(竹类害虫)、松树蠹虫(包括萧氏松茎象Hylobitelus Xiao、松纵坑切梢小蠹Tornicus piniperda和十斑吉丁虫Melanophila picta等)、杨树食叶害虫(包括春尺蠖Apocheima cinerarius、舞毒蛾Lymantria dispar、杨舟蛾Clostera anachoreta(Fabricius)等)、森林鼠害、森林病害、经济林病虫害和其他病虫害。

2.3 各区域或各类病虫害在某时刻的指数(A)的计算

各类中心测报点所在县的森林病虫鼠害发生面积(hm2)的集中趋势可用平均数(简单算术平均数、几何平均数、对数平均数)或加权平均数来表示。(“权”代表发生单位,或发生次数等)(郑绍濂等,1961)。

式中,A:各区域或各类病虫害在某时刻的加权平均数;Pi:各区域或各类病虫害在某时刻的发生面积;Wi:各区域或各类病虫害在某时刻参与计算的个数。

2.4 森林病虫指数基期的确定

近10 a全国森林病虫鼠害发生面积如表 1所示:

表 1 近10 a我国森林病虫害发生面积 Tab.1 Outbreak areas of forest pests in China recently 10 years

经过分析,认为以1992年为基期较为合适,因为自1992年后全国实施目标管理,此后段所列数据较为一致,同时森林病虫指数曲线有明显的峰谷可见。

2.5 森林病虫指数的计算

I:森林病虫指数;Ai:某类病虫害在某时刻的平均发生面积;ABi:基期发生面积的平均值。

以基期的平均数为100,然后以各个板块(或成分)的平均数与基期相比算出的百分率即为森林病虫指数。

2.6 相关性分析

在森林病虫害指数系统设计中,随机抽取北京市、辽宁、山西和广东等省市的数据进行指数编制和相关性测定,相关性较高(见表 2)。

表 2 部分地区森林病虫指数与实际发生面积的相关系数 Tab.2 Coefficient of correlation between Forest pest indexes and real outbreak area in partial areas

查相关系数表:当自由度等于8(10-2=8)时,R(0.1)=0.549 0;R(0.05)=0.631 9,说明大多数病虫害发生面积与指数值的相关程度很好的。

目前,有些病虫指数的相关系数不高或出现负值现象,是由于参与计算的测报点过少所致。随着国家投入增加,2003年还将建设490个国家级中心测报点,届时随着主测对象点数的增加和相应的其他病虫害兼测测报点的调整,这个问题应该是可以解决的。

3 森林病虫情指数系统设计 3.1 环境

本系统应用WinNT+ⅡS网络环境,数据库采用与Asp联接较为灵活的Access,运用Java Applet网页嵌入技术完成指数图形绘制(刘福太,2000)。

3.2 设计

数据上报    数据上报采用3种方式,第1种是通过Web表单提交数据,基层测报人员进入森防信息网后,通过安全验证进入数据上报页面,填写调查表格后提交表单。第2种方式是通过Email上报,数据经过审核后再发送到服务器。第3种方式是通过“数据伺服务器”上报数据,它运行在客户计算机上,实时监视网络的连接状态及“防治网络信息系统”的数据库。

数据库操作    系统设计了5张表保存测报点数据,ZS表(基本数据表);Address表(测报点中文名称表);Code表(地址编码表);CodeName表(测报对象代码表),考虑到各地区病虫害种类不同又添加了测报对象检索表Scode,各表间通过地区编码和病虫害编码进行关联。

3.3 用Java绘制森林病虫情指数曲线

系统把1992年的测报点发生面积均值作为地区的指数基值,用以后历年发生面积均值与基值的比作为指数。对计算出的指数值进行时间序列分析得出未来发生的趋势,连同指数一起绘制到网页页面上即可反映出一个阶段内该虫种发生的升降走势。

使用多线程    在绘制指数曲线过程中,除了要接收来自服务器的数据,绘制窗体及指数曲线外,还要监听键盘是否按下,监听鼠标事件并同时绘制一个自由移动的“十字”游标,来定位显示所检索虫种的具体数值(如指数值、相关性、升降幅度等),系统应用多线程来完成该项任务。

界面与布局    本系统显示区分成三个部分(见图 1)。在绘图区,系统用不同颜色的线条绘制该地区各类病虫害的指数曲线;通过选择右侧控制区病虫种类复选框来打开或关闭部分曲线;在分析结果栏中显示指数名称、相关信息等;状态栏显示正在进行的操作(卜照斌,2000)。

图 1 界面布局 Fig. 1 Screen area layout

应用数据流接收数据    浏览指数网页时,客户端与服务器间要交换大量的数据,系统运用Java数据流技术完成该项操作。

对鼠标及键盘动作进行监听    在指数页面,单击按钮、键入文本、使用鼠标或执行任何与界面相关的动作时,就发生一个事件,Java小程序就会作出适当的反应。在本系统中,通过定义MouseListener, KeyListener,MouseMotionListener,ActionListener接口通知系统对键盘及鼠标动作进行监听。

求出相关性及数据组回归预测值    相关系数反应两个序列数据变化的相关程度,相关系数的绝对值越大表示两序列数据的相关性越好,在本系统中求出病虫指数序列和该地区实际发生面积序列的相关系数并实时显示在页面上。

相关系数的求法,设有两个序列:

相关系数

当昆虫种群或病害流行的时间序列变化没有明显的周期波动,系随机过程的话,即森林病虫害数量动态都和前期时刻的变化有关,而且这种关系如果存在线性关系,即可建立平稳时间序列模型,也就是自回归方程,序列内各因子间的相关称自相关。时间序列分析优选法是利用优选序列中xn的前数个变量(如xn-u, xn-v, xn-w,…,他们与xn关系较好,相关函数值大)作为预报因子,组成预报方程来预报xn(唐守正,1984)。

设有N年病虫历史资料xi(i=1, 2, …, N), 按分级标准对xi进行分级。

建立自回归预报方程

根据标准化相关函数,取相关较好的三个前期变量,即xn-u, xn-v, xn-w作为因子来建立自回归预报方程

根据正规方程

可得到自回归系数bubvbw的值,至此自回归预报方程即可确定,也可以考虑建立灰色系统GM (1,1)模型等方法来预测。

指数曲线的平滑处理    用以上方法得出的指数线是由一系列折线组成,有时为达到更好的视觉效果,需要增加采样频率或对折线线段进行平滑处理,系统采用“ 5点光滑法”来实现这一操作,它与一般的bezier曲线相比优势在于光滑后的曲线经过原始离散点(见图 2)(孙家广,1998)。

图 2 用5点光滑法平滑指数线 Fig. 2 Smooth index curve with "Five Point Smoothing"
3.4 系统发布

本系统在“中国森防信息网”(http://www.sfzz.net.cn)上发布,系统中Java Applet程序编译完后生成zs.class(26Kb),Java 1.0系统支持对Applet控件的打包功能,打包后生成压缩文件zs.cab(14Kb)这样用户浏览器打开网页时几乎感觉不到加载过程。

3.5 系统使用

在“中国森防信息网”首页上点击“中国森林病虫情指数”链接或直接在IE地址栏中输入http://www.sfzz.net.cn/zsfx/zsfx.asp即可进入本系统。

使用方法    (1)输入地区代码查询森林病虫指数;(2)点击右侧虫种名称复选框打开或关闭个别曲线;(3)当个别成分指数变化幅度过大时,导致变化幅度小的曲线会集中在基附近,难于分清,这时先关闭变化幅度大的曲线,然后刷新显示;(5)单击鼠标出现十字游标,移动游标查看各点数据;(6)点击“平滑曲线”复选框对指数曲线进行光滑处理;(7)单击鼠标右键选择“历史数据”项查看当前所选地区测报点上报的数据;(8)键盘功能:+、-(↑、↓)放大、缩小曲线;←、→移动曲线;PageDown、PageUp翻看数据;F3切换到年线;F4切换到数据状态;F5刷新曲线(图版Ⅰ-1、2)(李劲,1999)。

4 结论与讨论

根据我国森林病虫害国家级工程治理和监测预报网络项目建设实施计划的要求,针对我国森林病虫害发生现状,森林病虫指数的研制是实施动态监测和趋势预报的一种有效方法。

本研究应用病虫害测报技术与计算机网络技术相结合,系统具有较强的实用性,应用效果好,尤其在中国森防信息网上公开发布后,充分发挥其大众性、时效性、直观性和保密性等特点,已收到良好的社会、生态和经济效益。

本系统是一项全新的工作,是林业信息技术领域的一项应用成果,实现了多项技术创新。

该指数用所选国家级中心测报点的数据反映全国和各省的森林病虫情动态(状况),有两点非常关键,一是取样点(中心测报点)是否有代表性,二是取样点的数量是否足够,本研究所选的510个国家级中心测报点有效数据达490组,在地域和主要病虫种类上都有很强的代表性,能够反映全国的森林病虫情变化趋势。

目前个别病虫种类的数据还不充分,且布点也不够均匀,需进一步完善。随着我国森林病虫害监测预报工作的深入开展、国家级中心测报点进一步建设和增设以及数据上报周期的缩短(从2002年起,要求每月上报1次),森林病虫指数必将更能全面、准确、实时地反映全国病虫害的发生情况和动态,对我国新世纪林业建设发挥出越来越大的作用。

参考文献(References)
卜照斌. 2000. Java2编程详解. 北京: 电子工业出版社.
胡伯海, 沈佐锐. 1999. 农业电子信息技术与应用. 北京: 中国农业出版社.
李劲. 1999. 精通ASP数据库程序设计. 北京: 科学出版社.
刘福太. 2000. ASP3高级编程. 北京: 机械工业出版社.
刘鸿儒. 1992. 中国证券手册. 辽宁人民出版社.
孙家广. 1998. 计算机图形学. 北京: 清华大学出版社.
唐守正. 1984. 多元统计分析方法. 北京: 中国林业出版社.
郑绍濂, 吴立德, 陶宗英, 等. 1961. 概率论与数理统计. 上海: 上海科学技术出版社.