林业生物灾害精细化预报理论基础与技术集成

朱纯祥++张汪炎++胡德松++张国庆

摘要 林业生物灾害精细化预报就是通过对林业生物灾害监测数据建模分析，从中寻找林业有害生物的种群变化动态与环境因子变化之间的关系，建立预测预报模型，实现林业生物灾害预报在时间、空间、强度等维度有较高分辨率。现以安徽省潜山县马尾松毛虫为例，潜山县以现有的监测数据，使用SPSS，采用回归、时间序列与神经网络3种算法建立精细化预报模型，通过对历史发生数据与预报值的对比分析发现，采用回归与神经网络算法建立的预报模型要优于时间序列算法建立的预报模型，其预报精度基本能满足精细化预报精度要求。

关键词 林业生物灾害；马尾松毛虫；精细化预报；生态论；复杂系统；技术集成；安徽潜山

中图分类号 S718 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2015）17-0201-03

1 精细化预报理论基础

1.1 精细化管理

精细化管理理论渊源于Frederick Winslow Taylor（1856—1915），他在《The Principles of Scientific Management》提出了工人操作管理的基本理论与方法。随后W. Edwards Deming提出了质量控制理论，到了20世纪50年代，日本推行Deming质量控制理论，总结出了“丰田生产方式”（TPS，Toyota Production System），其中包括了精细化管理要点[1-6]。

在我国，一开始将精益制造（LM，Lean Manufacturing）或精益生产（LP，Lean Production）作为精细化管理主体内容，后来，精细管理工程创始人刘先明提出了以“五精四细”为核心理念的“精细管理工程”理论[7-11]。

“五精”是指学习和运用现代企业管理理论“精髓”，运用、总结和提炼公司运作实践中的技术和管理“精华”，精致打造畅通于国家和地方政府主管部门的渠道，精致建好畅通于所有相关方的管道，精密构造公司内部各部门、公司总部与分公司、分公司与项目部、公司与相关部门的关系，建设“精品”市场。四细是指细分资源和市场，细分职能和岗位，细化战略和目标，细化制度和流程。精细化管理就是重基础、重细节、重过程、重落实、重质量，专注地做好每一件事，并在每一个细节上精益求精，通过精细化管理，使管理工作做到“四化”，即“复杂的事情简单化”“简单的事情流程化”“流程化的事情定量化”“定量化的事情信息化”。

在刘先明先生的推动下，精细化管理理论在海尔、海信、美的、红豆、中国空间技术研究院、航天科工集团三院33所、首都机场股份有限公司、上海铁路局、武汉铁路局、深圳卫视、北京建行、山东农行、山西省公路局晋城分局等企业与行政事业单位得到了应用[7-9]。

与此同时，精细化管理理论在我国也得到了较快发展，姚小风在工厂管理方面，细化了工厂的生产计划管理、生产设备管理、物料采购管理、物资仓储管理、物流配送管理、产品研发与工艺技术管理、生产质量管理、标准认证管理、生产外协管理、车间现场管理、作业方式管理、安全管理、成本费用控制、行政后勤管理、人力资源管理、环境卫生管理等16个工作大项的管理流程、管理制度、管理方案与范本[12]。

王德敏则在行政事业单位管理方面提供了“控制内容+控制目的+控制制度+控制流程”（明确了行政事业单位内部控制的管理目的，清晰了行政事业单位内部控制的工作内容，规范了行政事业单位内部事项的管理制度，细化内控业务的操作流程）四位一体的行政事业单位内部控制精细化管理全案，细化了行政事业单位资金、实物、无形资产、预算与结余、收入、支出、工程项目、合同协议、政府采购、内部审计、财务报告、财务管理信息化、人力资源等14类工作事项的规范化设计内容[13-16]。

张国庆则引入生态论，将人类社会作为一个复杂系统，通过系统管理中的系统评价、系统的精确管理与健康管理来实施精细化管理，并通过PDCS循环（Plan，Do，Check，Study），通过主动学习、主动纠错，并将成功的经验继承并遗传到下一个管理循环，从而不断提高管理水平[17-31]。

1.2 精细化预报

张国庆认为，对于复杂系统而言，精细化预报实际上是系统管理理论中系统监测与评价中的一个重要组成部分[17-19]。目前，在天气预报上，已经得到了充分的应用，形成了比较完善的理论与技术体系，并取得了较好的成果。就天气预报而言，精细化预报包括“精”和“细”2个方面（“精”是指天气预报要精确，预报准确率要高，“细”是指气象要素和气象及相关灾害的时空分辨率以及强度、量级的细化程度）[32-37]。

当前，在精细化天气预报技术上，多采用MM5（由美国大气研究中心NCAR和美国滨州大学PSU联合研制的中尺度数值预报模式，是基于天气运动变化的非线性变化偏微分方程组，用来处理大密度的数据，进行复杂的运算）、WRF（由美国环境预测中心NCEP和美国国家大气研究中心NCAR等开发的一种统一的气象模式，用于真实天气的个案模拟）模式或中尺度数值模式。

新一代云端一体化GIS平台软件Super Map GIS 7C实现了气象数据接入与展示、历史资料查询、天气预报制作、在线订正、快速制图等功能，可以提供统一的省、市、县三级联动，逐级指导的天气预报制作平台，精细化预报空间分辨率可达1 km×1 km，时间分辨率可达1 h，基本上能满足天气预报尤其是灾害性天气预报“定量、定时、定点”的精细化要求。

1.3 生物灾害精细化预报

生物灾害精细化预报是系统健康管理理论在生物灾害管理中的应用，是生物灾害精确管理的重要环节与组成部分。生物灾害精确管理的理论基础是系统健康管理理论，包括精密监测（即精细化预报）、GCSP管理和精确治理等，其中精密监测（精细化预报）就是对生态系统进行连续的、实时的监测，通过监测数据建立预测预报模型，对生物灾害进行精细化预测预报[38-55]。endprint

同样地，像天气的精细化预报一样，生物灾害的精细化预报也包括2个方面，在“精”的方面，预报准确率要高；在“细”的方面，生物灾害的时间、空间、强度等维度的分辨率尽可能地做到小，最大限度地满足生产实践需要。

2 林业生物灾害精细化预报技术基础与集成

2.1 技术基础

林业生物灾害精细化预报的实质就是根据林业有害生物的生物生态学特性，通过对林业生物灾害监测数据的积累与建模分析，从中寻找林业有害生物的种群变化动态与环境因子变化之间的关系，建立预测预报模型，实现林业生物灾害预报在时间、空间、强度等维度有较高分辨率。生物灾害精细化预报的技术基础，一是积累生物灾害监测数据素材，二是积极运用空间遥感技术和信息处理技术，三是引入复杂系统生态论中的能流、TSE（TSDA，Time-Space Dynamic Analysis About Event）、代谢分析等分析方法，创建新的预报算法，建立较为精准的预报模型。

2.2 技术集成

2.2.1 数据获取。尽管当前以人工地面监测为主，对于林业生物灾害监测而言，还是应该尽快应用遥感技术进行林业有害生物发生范围、发生强度监测为主，人工地面监测为辅，来快速获取更为准确的林业生物灾害空间维与强度维数据。对于时间维度的数据获取，可以借助灯光诱集、化学诱集（尤其是性诱集）或远程视频、标准地调查等技术手段，以及借助生命表分析技术，以获取林业有害生物时间维度数据和当前种群变化趋势数据[45，49，56-58]。

2.2.2 预报算法。在时间维度上，林业生物灾害精细化预报主要内容有发生期预报和防治关键期预报；在空间维度上，林业生物灾害精细化预报主要内容有发生范围预报；在强度维度上，林业生物灾害精细化预报主要内容有危害程度预报。发生期、危害程度预报可以采用回归、时间序列与神经网络等算法建立预报模型；防治关键期预报可以采用回归、时间序列与神经网络等算法，结合事因链中关键事因分析（key factor analysis）算法建立预报模型；发生范围预报可以直接使用Arc GIS空间分析技术进行预报，如果仅仅只是预测发生面积，也可以采用回归、时间序列或神经网络等算法建立预报模型。

分析建模工具可以根据需要选择SSPS、MATLAB或Arc GIS，选择好分析工具和预报算法后，可以采用TSE、系统代谢分析（metabolic analysis）、系统房室分析（atrioventricular analysis）或元胞自动机（CA，Cellular Automaton）等方法，在Arc GIS上进行精确描述、分析和仿真，根据仿真结果，发布林业生物灾害精细化预报[46-49]。

2.2.3 预报发布。通过网络、微信以及短信、电视、广播、简报等形式进行发布，对于边远落后地区的重大林业生物灾害的发生，尤其要重视纸质简报的发布。

2.2.4 预报质量与效益评估。

预报质量可以用预报值与实际发生值的相对差值，也即预报准确率来表示：

预报准确率（%）=1-■×100

预报效益可以采用精细化预报与传统预报效益差值表示，其效益可以用林业生物灾害损失来表示。可以通过对当前预报质量与预报效益的评估，或者系列评估值的分析，为林业生物灾害精细化预报管理中的PDCS提供依据，通过林业生物灾害精细化预报管理的PDCS循环，不断提高林业生物灾害精细化预报水平。

2.3 潜山县马尾松毛虫精细化预报

由于当前我国林业生物灾害尚未开展基于小班的监测，缺少基于小班的监测数据，因此本次精细化预报试验没有进行基于Arc GIS的发生范围建模试验分析。

2.3.1 数据获取。通过人工地面调查和国家中心测报点标准地调查获取发生期、发生面积（发生量、发生强度）数据，通过性诱剂和虫情测报灯获取成虫发生期数据，气象数据由国家气候信息中心提供。

2.3.2 预报算法。发生期、发生面积（发生量、发生强度）使用SPSS，采用回归、时间序列与神经网络3种算法建立精细化预报模型。

2.3.3 预报发布。定期通过潜山县政府网、潜山县政府信息公开网向全社会公开发布预报信息，通过潜山县电子政务平台和QQ群定点推送预报信息，同时向基层林业站发送纸质预报简报。

2.3.4 预报质量评估。通过对历史发生数据与预报值的对比分析发现，采用回归与神经网络算法建立的预报模型要优于时间序列算法建立的预报模型，其预报精度基本能满足精细化预报精度要求。

3 林业生物灾害精细化预报管理技术

林业生物灾害精细化预报管理是林业生物灾害管理的一部分，是林业生物灾害精确管理的基础，是保障林业生物灾害精细化预报质量与水平的重要措施。林业生物灾害精细化预报实际上是一个复杂系统，因此林业生物灾害精细化预报管理可以运用系统健康管理原理，采取系统管理技术措施，以高效地达到林业生物灾害精细化预报工作组织目标。具体说来，就是通过对林业生物灾害精细化预报质量的评估，利用PDCS管理技术，通过学习与纠错，不断提高预报水平。

4 结语

就当前而言，对于林业生物灾害精细化预报来说，关键是要改变传统的以地面监测为主的思维与做法，重点是要开展对现有遥感照片的林业生物灾害信息和森林资源信息的快速解读技术研究，引入先进的数学、系统学、信息学分析技术与工具，创新林业生物灾害预测算法，将林业生物灾害监测数据与森林资源二类清查数据复合，以小班为基本预测单位，建立以GIS和互联网为平台的智能化预报专家系统。

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