基于GIS的小麦白粉病防控气象服务系统的构建与应用
2014-10-23司丽丽闫峰姚树然高军
司丽丽+闫峰+姚树然+高军
摘要：为了系统地提供小麦白粉病气象服务，提高农业决策部门防治白粉病的准确性和科学性，基于“小麦白粉病发生气象条件监测、预警和评价体系”课题组研制的小麦白粉病气象指标与模型，采用Microsoft Visual、Studio 9.0、MSSQL2005、C#、GIS等相关技术，研制小麦白粉病防控气象服务系统。该系统集成了地面观测气象数据库、病害资料数据库等7类数据库100余种基础数据，实现了20余项统计分析功能，集数据采集、加工处理、病害监测预警、中长期预报、影响评估及服务产品编辑输出于一体，实现了小麦白粉病的监测预警、预测预报、影响评估、服务产品制作发布一体化，并基于GIS技术开发了预警、测报、评估结果图形显示等功能，可直观显示该病的地域分布及未来发生情况。2012年、2013年实际运行结果表明，该系统操作简单、功能强大、内涵丰富，显著提高了白粉病气象服务水平，取得了显著的社会效益、经济效益，为政府领导、农药企业宏观决策提供了科学依据。
关键词：小麦白粉病；预警预测；影响评估；GIS；防控系统
中图分类号：TP182；S435.121.4+6 文献标志码：A
文章编号：1002-1302（2014）08-0131-05
白粉病是小麦生产中发生范围较广、危害较重的一种气候型病害[1-3]。有研究表明，该病发生流行程度与气象条件及其变化关系密切[4-7]，且在菌源、品种、耕作栽培方式等条件相对稳定的情况下，当地气候条件是决定其流行程度的关键要素[8-10]。当前，小麦种植制度逐渐变化，水肥条件逐年提高，中矮秆品种及密植方法得以推广，使得小麦白粉病逐年加重，例如，河北地区小麦白粉病自20世纪90年代即上升为主要病害[2]。当前，生产上推广的品种大多不抗病，因此药剂防治就成为必需的应急措施。但如果不能抓住关键时期进行病害防治，往往既造成药剂浪费、环境污染和经济负担的加重，又达不到预期的防治效果[11-12]。因此，将精准的病害监测预警、预测预报、影响评价等体系集合起来构建一个有机运行的气象服务业务系统非常必要[13]。
国外早在20世纪70年代就开始利用计算机技术解决病虫防控问题。例如，瑞士开发的谷物预测预报系统EPIPRE，可准确预报杀虫剂的施用日期[14]；日本开发的农业用咨询系统（MICCS），对因气象条件诱发的番茄、草莓等的病害和生理障碍进行有效诊断[15]；瑞士用于预测防治马铃薯晚疫病的 PhytoPRE+2000 系统[16-17]等。在我国已建立了一些农业气象服务业务系统[18-19]，但尚未有关于小麦白粉病气象业务服务系统的研究。本研究在建立小麦白粉病预警、测报、评估模型的基础上，创建了基于GIS的小麦白粉病防控气象服务业务系统，该系统将信息采集、管理、加工处理以及白粉病监测预警、预测预报、影响评价集于一体，投入业务应用以来，明显提高了小麦白粉病业务服务的自动化水平，丰富了服务内容，提高了服务能力，为优质、高效地为政府决策提供服务、准确测报、有效防治小麦白粉病打下了基础。
1 材料与方法
1.1 资料及其处理
本研究以河北省小麦主产区为例，气象数据来源于河北省气象局，农业数据主要来源于河北省农业委员会及相关科研单位，此外考虑到及时准确获取农业生产现场的各种环境与生物信息是科学决策管理的重要基础[20]，2011年在河北省邯郸县、宁晋县、辛集市分别建设了小气候观测站，目前已有3年的观测资料。
1.2 研究方法
1.2.1 数据库构建 数据库是系统的基础，也是设计的关键。本系统内数据类型较多，数据量较大，系统功能的实现取决于析取数据的速度、灵活性以及精准性。系统数据库的构建采用目前最流行的数据库开发平台——SQL Server企业版，该数据库与系统开发平台VS2008无缝集成，保证了高可用、高伸缩和高效率，同时更易于内部和外部系统连接，大幅降低系统运行、维护风险和IT管理成本。
1.2.2 系统开发环境 系统基于C/S模式，运用Microsoft Visual Studio 9.0作为开发环境，采用MSSQL 2005作为运行数据库，应用目前主流的C#语言进行开发，同时集成了GIS出图、Office自动化产品生成技术，实现气象资料、农业气象资料、大环境背景资料的快速统计、分析，预警、预测、评估结果输出，服务产品制作生成、输出等功能。
1.2.3 系统运行环境 硬件为Pentium Ⅲ兼容处理器或更高速度处理器（32位及以上）微机，内存512 MB以上，硬盘10 GB以上。
软件为Windows XP 专业版 SP3及以上版本操作系统，DotNet Framework 3.5 sp1版本。
2 结果与分析
2.1 系统总体结构
系统结构如图1所示，主要由6部分构成，分别是数据库管理（对应图1中的“基础数据管理”），小麦白粉病实时监测预警、预测决策（对应图1中的“预测预报”），影响评价（数理统计方法），产品制作发布及系统设置。系统运行的基础为气象、生物等数据库，数据库内存放海量数据信息，并具备强大的统计分析功能，为业务应用以及科研奠定良好基础；设计充分考虑了延展性，管理员可对数据进行录入、更新、修改、删除等工作；依据预警条件，通过自动调用气象数据可实现预警指标的自动判别，可对该病的发生流行进行自动预警；依据自行研制的预测模型，对该病的发生程度进行中、长期预测；通过影响评价子系统，依据系统内的评价指标，可对小麦白粉病发生影响进行旬尺度或全生育期尺度的评估；数理统计模块集合了10种模型，可动态修正预报预测模型；产品制作模块提供了不同产品模板，通过调用系统内提供的相关信息制作并发送相关服务产品；系统设置主要是对本系统数据库及相关参数的设置，主要包括数据库设置、短期预警模型参数设置、等值面配色方案设置等3个设置选择。
2.2 数据库构建与管理
充分考虑了业务应用的实用性、方便性，通过分析、提炼、集约，将其分为7类数据库（表1）：（1）地面观测气象数据库。包括温度、湿度、降水等6种常用气象要素，系统具备与历史值比较，任意时段雨日、极值、积温的计算以及界限温度初终日的确定等统计分析功能，并可进行相关图表分析（图2）。同时，该系统提供利用方差分析预测积温出现的日期，进而预测生育进程等功能，也可以Excel、txt等形式导出数据。（2）病害资料数据库。主要为白粉病历史发生情况，包括分区普查资料、系统调查数据以及历史发生资料。（3）农情资料数据库。主要为农气站点冬小麦及麦田墒情等数据资料。（4）气候背景数据库。包括大气环流指数以及海温资料。（5）田间实测小气候、生物数据库。包括田间实时气象数据、小麦白粉病系统观测资料以及小麦农学特征数据。（6）模型库。包括监测预警、预报、影响评估指标及模型。上述指标模型均由“小麦白粉病发生气象条件监测、预警和评价技术”课题组自行研发，系统具备较强的延展性，可随时加入新的指标及模型。（7）预报方法库。集合10种预报方法，用来进行白粉病发生、发展的预报预测。
该系统的数据放置在服务器端的MS SQL SERVER 2005数据库中，利用数据库访问组件以后台方式运行，提供数据库访问功能[21]。
2.3.2.2 预警流程 在白粉病发生的关键期内，系统通过远程气象监控系统读取田间实测温湿度数据，访问局域网以读取各气象台站逐日的气象数据以及气象台制作的各地逐日天气预报数值预报产品，同时检索预警条件库，当确定天气要素值达到预警条件时即可判断该病的发生、流行，进而通过声音及标识自动报警。预警结果通过GIS输出在地图上，同时生成详细预警信息。
2.3.3 预测预报
2.3.3.1 预报内容 （1）中期预报。采用Fisher判别准则，构建白粉病发生程度的中期判别分级模型[23]，可提前15 d左右对未来白粉病发生流行程度进行预测。（2）长期预报。基于北太平洋海温网格数据和大气环流指数，剔除干扰因子，采用逐步回归方法，建立回归方程，可提前6个月开展白粉病发生面积的冬前预报，也可提前1个月开展病害发生面积的早春预报。
2.3.3.2 预报推理 用户可依需要选用中期或长期预测的不同模型进行相关预测，根据模型所需变量因子，用户可在数据管理模块直接进行相应的统计分析，输入模型后，系统即可推理得到未来白粉病的发生程度，并提供针对性的防治建议[24-25]，同时预报结果可通过GIS清晰明了地显示在地图上。
2.3.4 影响评估 影响评估的基础是评价指标[26]，在前期已建立相关模型的基础上，利用气象要素以及白粉病发生程度等资料，通过秩相关、权重气象距离方法组建评价指标，建立影响评估模型。可分别进行旬尺度内发生面积、发生程度、病株率等及全生育期内发生面积、产量损失等项目的评价。
利用影响评价模块，用户可选择评价尺度（旬尺度、全生育期尺度）选项，系统则自动提取河北省气象局数据库中相关数据进行相关运算分析，并及时得出评价结果。选择生成分布图，即可得单站或多站的空间图，同时可选择生成历史曲线图或表进行逐旬或逐生育期比较。除此之外，系统还可以对前1年至n年同期数据进行比较，将病害发生程度作为纵轴，评价尺度作为横轴，绘制出折线图（图4），从图上能够清晰地看出病害发生随时间的变化情况，对研究病虫害发生规律、制定适宜的防治方法有重要的参考价值。例如，图4显示了河北省2011—2013年同一时期（4月上旬至6月中旬）小麦白粉病发生程度的统计比较，可以看出2012年白粉病自4月中旬起发生程度渐重，且至5月上旬发生程度达到3级，2011年仅次于2012年，2013年病害在全省发生缓慢，流行程度轻于其他年份。系统储存的信息可供用户查询，既便于用户通过对年度间的比较指导当前生产，也可为研究该病的发生与气候及品种的关系提供一个数据平台。
2.4 数理统计方法
为更好地利用多种方法开展白粉病防控研究，系统建立了预报方法库，集合了6种回归模型、2种模糊聚类模型以及2种其他模型，用来动态进行白粉病发生、发展的预报预测模型的修正与完善。
2.5 产品制作与分发
在系统环境中，可根据产品需要选择不同的产品专用模板，调用预警、预报、评估等结果，同时通过“信息交换平台”参考植保部门的相关信息，以图、表、文档等多种形式叠加输出，通过调用常用文字及建议库信息编辑形成相应产品。将待分发产品打包、压缩后通过自动调用Notes、局域网及 Internet 等相关地址以及用户档案管理和产品目录管理库发给相关部门及公众。
3 应用
2012年、2013年在小麦白粉病发生期前应用系统开展了相关服务，并对相应模型进行了验证。验证结果显示，长期预报发生程度与实际相符，中期预报及短期预警准确率分别在80%、85%以上，系统应用稳定。2012年5月6日利用初步建成的系统，约提前10 d对白粉病发生盛期和流行程度作出预测，5月中旬有多阶段性降雨，白粉病一度发展较快，系统自动作出了流行速度预警，应用系统及时发布了“返青以来气象条件对冬小麦病虫害的影响分析及未来气象等级预报”，并预测当前白粉病发生的气象等级为3级较适宜发生。建议“各地麦区高度重视，密切监测冬小麦病害的发生发展，及时防治，避免流行或大发生”，为政府决策、相关部门提早组织防治提供了依据。
4 结论与讨论
为充分开展小麦白粉病针对性的业务服务，本系统集成建立了地面观测气象数据、病害资料等7类数据库共100余种数据作为服务基础，并实现了极值挑选、积温统计等20余项统计功能。考虑到田间实测数据的重要性，于2011年建立了3个白粉病田间温湿度试验站作为支撑验证，同时也为相应服务提供了丰富的数据材料。系统与气象局数据相连，可随时判识、获取最新报文，并可对原始报文自动翻译追加入库，分析统计。
针对性地开展了监测预警、预测预报、影响评估的模型研究，共建立6个指标或模型，更适于应用，为自动化、智能化开展相应服务奠定了基础。但研究所建指标与模型目前仅限于北方冬麦区，今后尚需对模型的整体效果进行验证。
以往同类系统的建设较为单一，大多局限于预测预报系统或监测预警系统，本研究集监测预警、中期预报、长期预报、风险评估为一体，四者结合动态监测、评估白粉病发生条件的时间变化，可以更加有效地防控病害；将数据采集、加工处理、病害监测预警、中长期预报、影响评估及服务材料编辑融为一体，具备资料分析、图表制作等功能，提供了系统的白粉病防治方案，简化了资料统计和服务产品的编辑与输出工作，同时具有数据库与局域网环境的支持，可提高农业气象业务服务的自动化水平。
系统内所有操作均可以单点、部分区域或全部区域为单位进行，实现空间服务的自由性。系统划分模块明晰，功能各异，在物理上相互独立，逻辑上相互联系，使系统的整体性更加稳定。
系统具有较强的移植性及扩展性，可因地制宜拓展相应数据库及功能，使系统实用性更强。系统的创建便于本地化，易于推广应用，并可在适当的条件下，设立自定义的评判因子，为子系统加入新的功能，对整个系统的功能加以完善和升级。
系统界面风格采用Ribbon风格（图1），取代了利用菜单和工具条组织各个功能项和命令的传统模式，将各种功能的Ribbon 控件放置在功能区上，可直观呈现，便于功能的使用和查找。
参考文献：
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