發(fā)布時(shí)間：2019-07-17所屬分類：農(nóng)業(yè)論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：通過萬方數(shù)據(jù)對林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報(bào)研究文獻(xiàn)檢索，并對被引頻次和年度、作者、機(jī)構(gòu)分布進(jìn)行了分析，總結(jié)了我國當(dāng)前林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報(bào)主要研究成果。針對當(dāng)前我國林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報(bào)現(xiàn)狀，提出了進(jìn)一步加強(qiáng)遙感技術(shù)應(yīng)用和監(jiān)測預(yù)報(bào)管理的策略。 關(guān)
摘要：通過萬方數(shù)據(jù)對林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報(bào)研究文獻(xiàn)檢索，并對被引頻次和年度、作者、機(jī)構(gòu)分布進(jìn)行了分析，總結(jié)了我國當(dāng)前林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報(bào)主要研究成果。針對當(dāng)前我國林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報(bào)現(xiàn)狀，提出了進(jìn)一步加強(qiáng)遙感技術(shù)應(yīng)用和監(jiān)測預(yù)報(bào)管理的策略。
關(guān)鍵詞：林業(yè);有害生物;預(yù)測預(yù)報(bào);文獻(xiàn)
開展較為精準(zhǔn)的林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報(bào)，對指導(dǎo)林業(yè)有害生物防治意義十分重大。進(jìn)行林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報(bào)文獻(xiàn)學(xué)研究，總結(jié)林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報(bào)理論與技術(shù)，對提高林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報(bào)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(tái)，通過高級檢索，對期刊論文、學(xué)位論文、會(huì)議論文、專利、中外標(biāo)準(zhǔn)、科技成果、法律法規(guī)、科技報(bào)告、新方志進(jìn)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(bào)”。檢索表達(dá)式為：(主題：(“林業(yè)有害生物”)*主題：(“預(yù)測預(yù)報(bào)”)+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(bào)”)+主題：(“森林病蟲”)*主題：(“預(yù)測預(yù)報(bào)”)+題名或關(guān)鍵詞：(“森林病蟲”)*題名或關(guān)鍵詞：(“預(yù)測預(yù)報(bào)”))*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(bào)論文，采用文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，使用Excel分別進(jìn)行被引頻次、年度分布、作者分布和機(jī)構(gòu)分布分析。
2.1被引頻次分析
對檢索到的575篇進(jìn)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(yè)有害生物防治技術(shù)的新進(jìn)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(jì)的《馬尾松毛蟲種群動(dòng)態(tài)的時(shí)間序列分析及復(fù)雜性動(dòng)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(xì)化預(yù)報(bào)管理研究》《基于生態(tài)論的生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)理論研究》《基于TSE分析理論的林業(yè)生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)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(bào)研究文獻(xiàn)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(xiàn)數(shù)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(jìn)行分析
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(bào)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(jì)160篇;占發(fā)表文獻(xiàn)總數(shù)的27.83%。
2.4機(jī)構(gòu)分布分析
機(jī)構(gòu)分布分析結(jié)果，分析表明，發(fā)表林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報(bào)研究文獻(xiàn)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(xué)研究院、北京林業(yè)大學(xué)、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(xué)、福建農(nóng)林大學(xué)、浙江農(nóng)林大學(xué)、中國科學(xué)院，既有國家行政管理機(jī)構(gòu)，又有農(nóng)林院校、科研機(jī)構(gòu)，也有一線生產(chǎn)實(shí)踐單位，基本涵蓋了涉及林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報(bào)的所有機(jī)構(gòu)。
3討論
隨著技術(shù)的進(jìn)步，性誘、遙感等新的監(jiān)測手段，以及新的數(shù)學(xué)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(bào)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(jìn)展》一文中對其進(jìn)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(jìn)展》，張真、李典謨、查光濟(jì)在《中國林業(yè)有害生物防治技術(shù)的新進(jìn)展》，儲(chǔ)江山、徐勝利、張國慶等分別在《生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)算法試驗(yàn)研究——以潛山縣馬尾松毛蟲為例》《林業(yè)生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)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(xì)化預(yù)報(bào)徑向基函數(shù)建模試驗(yàn)研究》《馬尾松毛蟲精細(xì)化預(yù)報(bào)多層感知器建模試驗(yàn)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(yùn)用新的分析技術(shù)，開展了林業(yè)有害生物預(yù)測預(yù)報(bào)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(xì)化預(yù)報(bào)管理研究》《基于生態(tài)論的生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)理論研究》《基于TSE分析理論的林業(yè)生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)技術(shù)研究》等文中，對林業(yè)有害生物精細(xì)化預(yù)報(bào)基礎(chǔ)理論與技術(shù)進(jìn)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(bào)技術(shù)上發(fā)展較快，但在管理和遙感應(yīng)用上，還有待進(jìn)一步加強(qiáng)。
在遙感應(yīng)用方面，要加強(qiáng)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(dòng)強(qiáng)度大、監(jiān)測數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(diǎn)區(qū)域航空補(bǔ)充遙感為輔的以遙感為主的監(jiān)測手段。在監(jiān)測預(yù)報(bào)管理上，首先要盡快改變監(jiān)測數(shù)據(jù)上報(bào)時(shí)間“一刀切”的做法，因?yàn)槲覈赜驈V大，即使是同一種林業(yè)有害生物，各地發(fā)生時(shí)間相差很大，規(guī)定同一時(shí)間或同一時(shí)間段上報(bào)監(jiān)測數(shù)據(jù)，使得基層不得不編造數(shù)據(jù)上報(bào)，造成上報(bào)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(bào)準(zhǔn)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(biāo)。由于基層監(jiān)測預(yù)報(bào)隊(duì)伍人員嚴(yán)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(jìn)入林內(nèi)實(shí)地觀測和依照經(jīng)驗(yàn)預(yù)估，采集的數(shù)據(jù)精度不高，根本就達(dá)不到考核指標(biāo)規(guī)定的過高的監(jiān)測覆蓋率和預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率要求。且過低的成災(zāi)率要求，使得基層上報(bào)數(shù)據(jù)時(shí)不得不調(diào)低本就精度不高的實(shí)際發(fā)生數(shù)據(jù)。
再次，把“新發(fā)生疫點(diǎn)數(shù)”“疫點(diǎn)數(shù)”和“疫區(qū)發(fā)生面積”納入考核硬指標(biāo)，使得省、市、縣在上報(bào)疫情時(shí)，層層削減甚至瞞報(bào)疫點(diǎn)數(shù)與疫情發(fā)生面積。因此，在監(jiān)測數(shù)據(jù)上報(bào)時(shí)，應(yīng)該根據(jù)各地不同氣候確定科學(xué)合理的監(jiān)測數(shù)據(jù)上報(bào)時(shí)間。在考核上，應(yīng)該實(shí)事求是，根據(jù)當(dāng)前我國林業(yè)有害生物監(jiān)測預(yù)報(bào)水平不高的實(shí)情，參考?xì)庀箢A(yù)報(bào)做法，制定可行的考核指標(biāo)，特別是要取消“成災(zāi)率”和“新發(fā)生疫點(diǎn)數(shù)”“疫點(diǎn)數(shù)”和“疫區(qū)發(fā)生面積”等考核硬指標(biāo)，改為災(zāi)害或疫情防治成效指標(biāo)。
參考文獻(xiàn)
[1]宋玉雙,黃北英.中國林業(yè)有害生物防治技術(shù)的新進(jìn)展[J].中國森林病蟲,2008(06):31-34.
[2]儲(chǔ)江山,徐勝利,張國慶.生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)算法試驗(yàn)研究法——以潛山縣馬尾松毛蟲為例[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2015(18):173-180.
[3]朱純祥,張汪炎,胡德松,張國慶.林業(yè)生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)理論基礎(chǔ)與技術(shù)集成——以潛山縣馬尾松毛蟲為例[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2015(17):203-205.
[4]張國慶.森林健康與林業(yè)有害生物管理[J].四川林業(yè)科技,2008,29(06)：84-87.
[5]張國慶.生物災(zāi)害管理論研究與生物災(zāi)害精確管理[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2011(03):22-25.
[6]張國慶.基于TSE分析理論的林業(yè)生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)技術(shù)研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2014(20):155-157.
[7]張國慶.基于系統(tǒng)健康管理理論的林業(yè)生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)管理研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2014(19):198-199.
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