1998–2019 年中国森林生物灾害数据集

庞岩，任雪毓，王梅，李国宏，陈国发，王越，王鸿斌*

1.中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所 国家林业和草原局森林保护学重点实验室，北京 100091

2.国家林业和草原局生物灾害防控中心，沈阳 110034

引 言

森林生态系统保护决策的重要目标之一是保护生态系统免受森林生物的侵害[1]。至2020 年底，中国的森林覆盖率已增至23.04%，其中人工林面积居全球第一[2-4]，各类森林生物灾害面积达到1278.44 万公顷[5]，对我国森林生态环境健康构成严重威胁。我国森林生物灾害发生呈现种类多样性与不均衡性[6-8]，学者们针对性地建立了不同类型的生物灾害发生监测体系与灾害评估方法[9-12]，继而产生了一系列灾害发生面积数据。但这些数据，由于空间和时间尺度的不一致，没有考虑不同区域森林面积的规模、森林覆盖率增加等因素的影响，难以对灾害的不同时空尺度进行比较、评估和预测。而不同类型数据的不同评估方法产生的研究结果也有较大差异[13-15]。

近年来，学者们多基于森林生物灾害发生面积进行研究，相继提出了多种评估森林生物灾害的指标[16-19]，但并未被广泛应用。因此在理论与实践都迫切需要一种方法，使其能定量评价森林生物灾害的发生程度。所以本文利用森林生物灾害发生面积统计历史数据，结合不同区域和时间的森林资源面积变化，构建了以森林资源面积为分母的“整体森林灾害指数”的发生指数（Forest Pest Outbreak index，FPOI）、灾害发生率（Forest Pest Occurrence Area Rate，FPOAR）两个系列指标集，为了验证所构建指标的可靠性和合理性，特选《中国林业统计年鉴》和《中国林业和草原统计年鉴》[20-21]中森林生物灾害发生面积与森林资源面积，评估森林病虫鼠害的潜在发生程度。其中FPOI 考虑了生物灾害的轻度、中度、重度发生的不同权重影响，FPOAR 则表示灾害发生面积占森林资源面积的百分比。将面积指数化，可以比较不同区域、不同类型的森林生物灾害。用FPOI、FPOAR 两个指标来评价森林生物灾害的发生情况。将FPOI、FPOAR 用于中国森林生物灾害时空变化监测和评估，对了解中国森林生物灾害时空格局形成及变化影响机制有着重要的意义。

本数据集是中国区域1998–2019 年的长时间序列逐年森林生物灾害数据，可用于评估中国近20年来的森林生物灾害的发生趋势情况。目前还未见省级尺度的基于统计数据的森林生物灾害指数数据集的整理与发布，本文从省级尺度上收集整理森林生物灾害统计数据，将其规范化、标准化，以期达到评价中国森林生物灾害的发生现状及发展趋势的目的，同时可为开展不同区域尺度上的环境变化对森林生物影响分析提供科学参考，也为森林保护学、生态学等相关学科研究提供支撑。

1 数据采集和处理方法

1.1 数据来源

中国森林生物灾害数据集来源于《中国林业统计年鉴》（1998–2017）和《中国林业和草原统计年鉴》（2018–2019）[20-21]。主要收集各省区1998–2019 年森林生物灾害发生面积和森林资源面积。其中灾害发生面积包括轻度、中度、重度及总计面积。

1.2 处理方法

采用1998–2019 年森林生物灾害面积统计数据，FPOI 公式参考景天忠老师的文献[22]，本研究将公式中该树种面积替换为森林资源面积。结合森林生物灾害危害程度与发生面积，因此构建了森林生物灾害FPOI、FPOAR 两个系列指标集。并计算两指标的距平数据，以FPOI 和FPOAR 反映中国森林生物灾害在时间层面、空间格局上的发生及变化情况。由于鼠害比较特殊，除森林外还有草原危害，缺乏具体数据，以寄主面积发生率（Host Damage Rate）指数，将分母森林资源面积替换为寄主面积，在R 语言工具中计算两指标时将缺失数据记为0 进行处理。

计算公式如下：

2 数据样本描述

本数据集收集和整理了1998–2019 年中国森林生物灾害发生面积和森林资源面积信息，数据集由灾害发生面积包括轻度、中度、重度及总计面积和森林资源面积，以及森林生物灾害发生指数、灾害发生率、发生指数距平、灾害发生率距平等构成。主要分为：（1）森林生物灾害（病虫鼠害）数据，698 条数据记录；（2）森林病害数据，687 条数据记录；（3）森林虫害数据，697 条数据记录；（4）森林鼠害数据，431 条数据记录；（5）森林生物灾害FPOI 和FPOAR 数据；（6）森林病害FPOI和FPOAR 数据；（7）森林虫害FPOI 和FPOAR 数据；（8）森林鼠害FPOI 和FPOAR 数据。本文将森林生物灾害FPOI 和FPOAR 统计数据按列标准化得到1998–2019 年中国森林生物灾害FPOI 与FPOAR 波动情况，如图1 所示。可以看出，全国尺度森林生物灾害波动明显低于省区尺度，森林生物灾害、森林病害、森林虫害FPOI、FPOAR 显示天津、宁夏、新疆等地灾害频发，不稳定（图1a–f），而森林鼠害1998–2003 年在青海、2007–2019 年在新疆、1998–2019 在宁夏灾害发生较严重。本数据集不仅可以将森林生物灾害发生面积指数化易于计算，还可以从整体上把握森林生物灾害的严重程度（图2），以及用于对不同类型的森林生物灾害的评估（图2-c）、不同地区间的横向比较。由于统计年鉴数据中部分数据缺失，图1 中缺失数据显示为空白。森林生物灾害发生面积和森林资源面积单位均统一为：公顷。

图2 1998–2019 年中国森林生物灾害发生面积时间序列Figure 2 Time series of the forest biological disaster occurrence areas in China from 1998 to 2019

3 数据质量控制和评估

（1）1998–2019 年森林生物灾害发生面积和森林资源面积数据基于已发布的数据源《中国林业统计年鉴》和《中国林业和草原统计年鉴》。数据来源真实可靠，数据格式、内容规范。

（2）森林资源数据（森林资源面积）来源于第五至九次全国森林资源清查(1994–1998、1999–2003、2004–2008、2009–2013、2014–2018)结果。

（3）在森林生物灾害的划分上，根据《林业生物发生及成灾标准 ( LY /T 1681—2006)》，将森林生物灾害划分为森林病虫害轻度、中度、重度3 大类型[23]。

（4）连续性数据缺失情况：①在森林生物灾害（病虫鼠害）数据中，西藏缺失1998–2001、2003–2004 年数据；②在森林病害数据中，北京缺失2006 年数据；海南缺失2004 年数据；山西缺失1999和2000 年数据；宁夏缺失1998、1999、2000、2002、2009、2010 年数据；西藏缺失1998–2004 年数据；③在森林虫害数据中，西藏缺失1998–2004 年数据；④在森林鼠害数据中，北京缺失2002–2019 年数据；安徽缺失1998–2001、2005–2006、2011–2019 年数据；广西缺失1998–2003、2006、2008–2014 年数据；海南缺失1998–1999、2004–2019 年数据；河南缺失2003–2019 年数据；湖南缺失1998–2000、2002–2004、2011、2013–2014、2016、2019 年数据；西藏缺失1998–2004 年数据；浙江缺失1998–2001、2003–2006、2008–2009、2012–2019 年数据；重庆缺失1998–2000、2002 年数据；福建缺失1998–2013、2015–2019 年数据；江西缺失1998–2004、2006–2019 年数据；天津缺失1998–1999、2001–2019 年数据；⑤在2013–2019 年森林鼠害FPOI 和FPOAR 数据集中，福建缺失2013、2015–2019 年数据；广西缺失2013–2014 年数据，湖南缺失2013、2014、2016、2019 年数据。

对于上述数据1998–2003 年四川森林资源面积数据中包含重庆，因此计算1998–2003 年四川、重庆森林生物灾害、森林病害、森林虫害FPOI 及FPOAR（%）时均除以四川省森林资源面积；2001–2002 年全国合计不包括龙江集团，2003–2005 年不包括龙江集团和新疆兵团。对于异常数据，进行了全面排查（人工查验方式），在最终集成的数据集中删除了异常和错误数据。

4 数据使用方法和建议

中国31 省（自治区、直辖市）（香港、澳门、台湾除外）1998–2019 年森林生物灾害数据集，时间跨度22 年，可以满足林业统计量的基本要求，准确把握我国近年森林生物灾害的发展趋势、区域差异。本数据集中的数据为xlsx 文件，R 语言、Python、ArcGIS 等均能读写和调用相关函数，实现数据批量处理。可直接用于我国森林生物灾害分布的时空演化特征研究。同时，本数据集可进一步支持生态、地理等方面与森林生物灾害演化相关的研究。基于本数据集，可进一步研究气候变化[24-26]、林分状况[27]、生物因素[28]、土壤因素[29]和人为活动等对森林生物灾害动态的影响，为科研机构开展林业生物灾害相关研究提供重要数据支持。

数据作者分工职责

庞岩（1996—），女，辽宁人，硕士研究生，研究方向为森林生物灾害监测与预报。主要承担工作：数据集制作，论文撰写，样本数据分析。

任雪毓（1995—），女，内蒙古人，硕士，研究方向为蛾类多样性。主要承担工作：数据集制作、数据处理。

王梅（1989—），女，北京市人，博士，副研究员，研究方向为昆虫系统分类。主要承担工作：数据集制作。

李国宏（1971—），男，北京市人，硕士，高级工程师，研究方向为昆虫多样性。主要承担工作：数据集制作。

陈国发（1964—），男，辽宁省沈阳市人，硕士，正高级工程师，研究方向为害虫监测与预测预报。主要承担工作：数据集采集。

王越（1990—），男，辽宁省沈阳市，博士，工程师，研究方向林业生物监测预报管理与技术推广。主要承担工作：数据集采集。

王鸿斌（1967—），男，北京市人，博士，副研究员，研究方向为森林昆虫生物多样性及调查、森林害虫监测与控制、森林昆虫识别与编目。主要承担工作：课题设计，数据集制作，论文撰写，样本数据分析。