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林業有害生物預測預報研究文獻分析

發布時間:2019-07-17所屬分類:農業論文瀏覽:1

摘要:通過萬方數據對林業有害生物預測預報研究文獻檢索,并對被引頻次和年度、作者、機構分布進行了分析,總結了我國當前林業有害生物預測預報主要研究成果。針對當前我國林業有害生物預測預報現狀,提出了進一步加強遙感技術應用和監測預報管理的策略。 關

  摘要:通過萬方數據對林業有害生物預測預報研究文獻檢索,并對被引頻次和年度、作者、機構分布進行了分析,總結了我國當前林業有害生物預測預報主要研究成果。針對當前我國林業有害生物預測預報現狀,提出了進一步加強遙感技術應用和監測預報管理的策略。

  關鍵詞:林業;有害生物;預測預報;文獻

中國森林病蟲

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

  1數據來源與檢索方法

  數據采集于萬方數據知識服務平臺,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、科技報告、新方志進行檢索,采用關鍵詞和主題為“林業有害生物”“森林病蟲害”“預測預報”。檢索表達式為:(主題:(“林業有害生物”)*主題:(“預測預報”)+題名或關鍵詞:“(林業有害生物”)*題名或關鍵詞:(“預測預報”)+主題:(“森林病蟲”)*主題:(“預測預報”)+題名或關鍵詞:(“森林病蟲”)*題名或關鍵詞:(“預測預報”))*Date:-2018。

  2數據分析

  對檢索到的575篇林業有害生物預測預報論文,采用文獻統計學方法,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。其中,被引頻次在30次以上的主要有宋玉雙、黃北英的《中國林業有害生物防治技術的新進展》,陳繪畫、朱壽燕、崔相富的《基于人工神經網絡的馬尾松毛蟲發生量預測模型的研究》,張真、李典謨、查光濟的《馬尾松毛蟲種群動態的時間序列分析及復雜性動態研究》,張國慶的《基于系統健康管理理論的林業生物災害精細化預報管理研究》《基于生態論的生物災害精細化預報理論研究》《基于TSE分析理論的林業生物災害精細化預報技術研究》,李明澤的《東北林區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,有關林業有害生物預測預報研究文獻發表數量,2004年之后才增長較快,2006年之后一直處于較高水平,年發表文獻數量,除了2010年為29篇之外,其他年份均在30篇以上。

  2.3作者分布分析通過對作者分布進行分析

  發表4篇及4篇以上的作者共有28位,其中,陳繪畫發表了有關林業有害生物預測預報研究論文20篇;張國慶發表了13篇;張真、李天生發表了8篇;崔相富發表了7篇;宋玉雙、屈金亮、賈春生發表了6篇;劉健、孔祥波、張旭東、朱壽燕、王洪斌、許章華發表了5篇;張楨、余坤勇等14人分別發表了4篇;共計160篇;占發表文獻總數的27.83%。

  2.4機構分布分析

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

  3討論

  隨著技術的進步,性誘、遙感等新的監測手段,以及新的數學分析技術和信息技術在林業有害生物預測預報中得到了廣泛引用。宋玉雙、黃北英2008年在《中國林業有害生物防治技術的新進展》一文中對其進行了總結。

  陳繪畫、朱壽燕、崔相富在《中國林業有害生物防治技術的新進展》,張真、李典謨、查光濟在《中國林業有害生物防治技術的新進展》,儲江山、徐勝利、張國慶等分別在《生物災害精細化預報算法試驗研究——以潛山縣馬尾松毛蟲為例》《林業生物災害精細化預報理論基礎與技術集成——以潛山縣馬尾松毛蟲為例》《馬尾松毛蟲精細化預報徑向基函數建模試驗研究》《馬尾松毛蟲精細化預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《馬尾松毛蟲幼蟲發生高峰期的三種預測模型》、《基于馬爾科夫鏈和列聯表法的馬尾松毛蟲發生面積預測模型研究》《馬尾松毛蟲幼蟲高峰期發生量的預測模型研究》等文中運用新的分析技術,開展了林業有害生物預測預報建模研究。

  張國慶還在《基于系統健康管理理論的林業生物災害精細化預報管理研究》《基于生態論的生物災害精細化預報理論研究》《基于TSE分析理論的林業生物災害精細化預報技術研究》等文中,對林業有害生物精細化預報基礎理論與技術進行了研究[1-12]。近年來,盡管我國在林業有害生物預測預報技術上發展較快,但在管理和遙感應用上,還有待進一步加強。

  在遙感應用方面,要加強遙感技術在監測中的應用,特別是高分衛片在林業有害生物監測中的應用,盡快摒棄勞動強度大、監測數據準確性差、人為因素干擾大的以人工地面監測為主的監測手段,盡快推廣以高分遙感監測為主,重點區域航空補充遙感為輔的以遙感為主的監測手段。在監測預報管理上,首先要盡快改變監測數據上報時間“一刀切”的做法,因為我國地域廣大,即使是同一種林業有害生物,各地發生時間相差很大,規定同一時間或同一時間段上報監測數據,使得基層不得不編造數據上報,造成上報的監測數據失真。

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

  再次,把“新發生疫點數”“疫點數”和“疫區發生面積”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與疫情發生面積。因此,在監測數據上報時,應該根據各地不同氣候確定科學合理的監測數據上報時間。在考核上,應該實事求是,根據當前我國林業有害生物監測預報水平不高的實情,參考氣象預報做法,制定可行的考核指標,特別是要取消“成災率”和“新發生疫點數”“疫點數”和“疫區發生面積”等考核硬指標,改為災害或疫情防治成效指標。

  參考文獻

  [1]宋玉雙,黃北英.中國林業有害生物防治技術的新進展[J].中國森林病蟲,2008(06):31-34.

  [2]儲江山,徐勝利,張國慶.生物災害精細化預報算法試驗研究法——以潛山縣馬尾松毛蟲為例[J].現代農業科技,2015(18):173-180.

  [3]朱純祥,張汪炎,胡德松,張國慶.林業生物災害精細化預報理論基礎與技術集成——以潛山縣馬尾松毛蟲為例[J].現代農業科技,2015(17):203-205.

  [4]張國慶.森林健康與林業有害生物管理[J].四川林業科技,2008,29(06):84-87.

  [5]張國慶.生物災害管理論研究與生物災害精確管理[J].現代農業科技,2011(03):22-25.

  [6]張國慶.基于TSE分析理論的林業生物災害精細化預報技術研究[J].現代農業科技,2014(20):155-157.

  [7]張國慶.基于系統健康管理理論的林業生物災害精細化預報管理研究[J].現代農業科技,2014(19):198-199.

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