林业有害生物防治决策系统分析模块与防治指数设计探讨

蒲永兰 何兴文 杨佳翰 胡毅

摘 要 介绍了“林业有害生物防治决策系统”的通用分析模块、系统和防治指数标准的设计和实现，分析模块可以实现对各种信息的分析以及参数的测试。“林业有害生物防治决策系统”构建技术与开发研究，对于加强林业有害生物智能化防控决策、信息网络化管理和宏观科学决策具有很高的应用价值。

关键词 林业有害生物防治；决策系统；防治指数；模块化设计；开发与实现

中图分类号：S126 文献标志码：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2018.7.019

随着林业建设快速发展，特别是随着集体林权制度改革的逐步深入，分林到户后，林业有害生物防治主体呈现多元化，广大林农对林业有害生物防治公共服务的需求日益增加，在此背景下，重庆市森林病虫防治检疫站研发、创办了重庆市网络森林医院。重庆市网络森林医院的主要功能作用有：1）通过网络平台，面向社会、面向林业生产实际，为林业有害生物防控一线生产工作者提供内容丰富、详实准确的信息咨询、技术服务资料；2）通过组织专家和技术工作人员作为“坐诊医生”，为实际生产中苗圃种苗、移栽树木、集体林、经济林、园林绿化苗木诊断病情，提供防治措施和方案，达到“对症下药”的目的；3）搭建起一个林业科技工作者和生产第一线林业工作者沟通交流互动的平台，以更快捷高效、方便直观的形式为广大林农和涉林单位服务。

在重庆市网络森林医院系统研发构建和运行过程中，集全市森防系统专家力量完成了市内主要造林树种和林业有害生物、药剂、药械数据库；汇集了大量来自各区县真实的基础数据，可以了解掌握病虫害种类、测报（轻、中、重）分布情况，成为网络查询共享资源，便于广大林农、决策者快速响应。

实际生产中，决策者常碰到诸多选择项：如何决策林地有害生物发生程度，已经发生的病虫害危险性如何，病虫害的发生趋势消长情况，是否确实该采取防治措施，等等。科学决策和挠脑袋决策的区别就在于，科学的智能化的决策更加客观，是信息处理技术基于各种数据的综合研判。

对于重庆市已达400多万公顷的森林生态系统，人脑的识别与决策出现误判的概率较大，故建立和完善智能化的林业有害生物防治决策系统是必需的。积极推进“林业有害生物防治决策系统”构建技术与开发研究，对于加强林业有害生物智能化防控决策、信息网络化管理和宏观科学决策具有很高的应用价值。本文就如何设置分析模块系统，防治指数的标准、设计和开发与实现进行探讨。

1 设计原理

开发“林业有害生物防治决策系统”的目的是为用户是否需要开展防治提供参考意见。用户按系统显示出的对话框填写相关信息，系统经过分析给出林业有害生物防治指数，在此基础上给出是否需要防治，并提供防治方法建议。该系统主要表现是在网络森林医院的技术支持里加一项“防治决策”内容，以及在林业有害生物出现的地方添加链接。

主要设计原理：

防治指数=f（地区、林业有害生物名称、危险指数、发生程度指数、趋势指数、林分健康指数、环境指数、经济效益指数、林权属性指数等）=a0+a1×危险等级指数+a2×发生程度指数+a3×发生趋势指数+a4×森林健康水平指数+a5×环境状态指数+a6×经济效益指数

函数返回值范围从0到100，分为三个等级，分值越高建议越需要防治，分值处于中间段的可防可不防，分值较低的可以进一步观察。

包括以下危险等级分析模块、发生程度分析模块、发生趋势分析模块、森林健康水平分析模块（林分质量）、环境状态分析模块（自然、地理）、经济效益分析模块，六个主要技术要求分述如下。

1）危险等级分析模块（等级1～4）

林业有害生物风险分析的方法及指标体系，主要包括发生分布、潜在危险性、危害情况、寄主重要性和防治难度等5个方面内容（见表1）。此指数在防治指数里优先级别最高，针对某些重点林业有害生物防治具有一票决策权（必须防治），值的范围为0到100。

2）发生程度分析模块

根据林地的林业有害生物发生程度（轻、中、重）分析出发生程度指数，此指数作为防治指数的重要组成部分，是大多数林业有害生物防治的重要参考依据，值的范围从0到100（见表2）。

3）发生趋势分析模块（历史记录1～5年）

林地的历年林业有害生物发生规律，是非重点林业有害生物的重要防治参考依据。根据1～5年的发生情况分析出发生趋势指数，此指数值越高也会增加防治指数，值的范围为-100到100（见表3）。

4）森林健康水平分析模块（林分质量）

林地的树种分布及健康情况严重影响森林的自我调节能力，根据这些信息分析出森林健康水平指数，此指数值越高（森林的自我调节能力越强）相应的防治指数就会下降，值的范围为-100到100。

5）环境状态分析模块（自然、地理）

林地的自然、地理环境是增强森林自我调节能力的重要组成部分。根据林地的有益生物、气候、土壤、坡向、坡度等自然、地理因素分析出环境状态指数，此指数值越高（森林的自我调节能力越强）相应的防治指数就會下降，值的范围为-100到100。

6）经济效益分析模块

通过对林地现有的经济价值、受害后的经济价值及防治所需的费用进行综合分析，得到经济效益指数（见表4）。此指数是影响防治指数的重要因素之一，某些林业有害生物此指数越高（防治后带来的经济效益越好）防治指数越高。

2 防治指数流程设计及相关标准

在数据库的有害生物中增加一个“危险指数”字段，以省为单位进行管理。根据林业有害生物风险分析的方法及指标体系，主要包括发生分布、潜在危险性、危害情况、寄主重要性和防治难度等5个方面内容。对上述各项内容设定评判标准和赋分标准（见表1），并据此标准对林业有害生物进行科学评判和赋分，根据赋分结果确定有害生物等级。

采用上述评价方法，对近年来发生危害较严重的71种（类）林业有害生物进行评判和赋分（见表5），将林业有害生物划分为极度危险、高度危险、中度危险和低度危险等四个危险等级。

a. 赋分≥90为一级，属极度危险的林业有害生物；

b. 70≤赋分<90为二级，属高度危险的林业有害生物；

c. 55≤赋分<70为三级，属中度危险的林业有害生物；

d. 赋分<55为四级，属低度危险的林业有害生物。

3 结论

林业有害生物防治决策系统的通用分析模块和系统的设计和实现，是网络森林医院系统对综合决策功能的探索，是对林业有害生物防控决策系统标准化、信息化、智能化的跨越式推进。运用现代信息技术，分析模块可以实现对各种林业有害生物信息的分析及参数的测试，将林业有害生物的危险程度相关标准进行防治指数流程设计，可以直观地用数字看出不同种类林业有害生物的危险程度，提出防控指导，在实际中应用潜力巨大。

重庆市网络森林医院是有害生物防治行业一种新的信息化服务载体，网络森林医院建立起寄主植物数据库、病虫害数据库、专家数据库、药剂药械数据库四大基础数据库，尤其是寄主植物数据库、病虫害数据库的不断完善，是实现标准化、智能化决策的基础。通过上述功能和数据处理，提供智能化的自动模糊判断、宏观决策等专业支持，提出防控意见，达到科学防灾减灾效果，为林农果农提供了方便、快捷、优质、高效的公共服务。

（责任编辑：丁志祥）