山東省自荷蘭引進植物種苗有害生物數據采集與風險分析

張晴晴,楊勤民,劉勇*,牟少敏

1.山東農業大學大數據中心,山東泰安271018

2.山東農業大學植物保護學院,山東泰安271018

3.山東省農業廳植物保護總站,山東濟南250100

山東省自荷蘭引進植物種苗有害生物數據采集與風險分析

張晴晴1,2,楊勤民3,劉勇1,2*,牟少敏1

1.山東農業大學大數據中心,山東泰安271018

2.山東農業大學植物保護學院,山東泰安271018

3.山東省農業廳植物保護總站,山東濟南250100

大數據正在逐步改變我們的世界，分析挖掘龐大的農業數據將給農業帶來新的變革。從國外（含境外）引進優良的種質資源和作物品種，是發展現代農業的客觀需求。由于有害生物與其寄主植物有相同的起源中心，引種不可避免地會帶來外來有害生物隨種苗傳入的風險。本文主要以2006年以來山東省自荷蘭引進植物種苗的種類、引種數量等基礎數據，確立了自荷蘭引種作物的關鍵種類為十字花科甘藍、葫蘆科、百合科蘆筍和茄科植物，并確定了其風險評價指標和評判標準，構建了國外引種風險分析模型并計算了風險值，為農業大數據分析和數據挖掘提供數據支持。

農業大數據;荷蘭;植物引種;風險分析模型

農業大數據是大數據的重要組成部分，是大數據理念、技術和方法在農業領域的應用和發展。大數據的數據采集是數據分析和挖掘的基礎，有助于人們揭示事物發生和發展的某些現象或規律，做出更快和更符合實際的預測[1,2]。

山東作為農業大省，是我國糧食、蔬菜、水果及多種名特優農產品主產區，也是國際農產品貿易大省，對國外優良種苗的需求較大。近10年來，我省共引種檢疫審批國外植物種苗150多種。其中，引進荷蘭的植物種苗批次較多，數量也較大。植物種苗是有害生物的主要載體和重要的傳播渠道，危險性有害生物一旦被攜帶傳入，就有可能成功定殖，對農業生產造成毀滅性打擊[3,4]。采集山東省引進植物種苗危險性有害生物種類[5-7]、評判標準、風險評價指標等數據，建立國外引種風險分析模型，計算風險值，為農業大數據分析和數據挖掘提供數據支持。

1 資料與方法

1.1 數據來源

一是查詢國內外有關大型數據庫。如美國國家農業圖書館（NAL）數據庫AGRICOLA、聯合國糧農組織（FAO）數據庫AGRIS、國際農業和生物學中心(CABI)文摘數據庫CAB Abstracts以及美國的Web of Science數據庫、中國生命科學文獻數據庫（CBA）。

二是搜索有關網絡信息。如國際互聯網上國內科研機構-農業部外來入侵生物預防與控制中心，植保組織的網站，中國農業病蟲監測網等。

山東省引種數據由山東省農業廳植物保護總站植物檢疫站提供。

1.2 模型建立

通過分析從荷蘭引進植物種苗風險高低的主要影響因素，篩選出國外引種風險評價一級指標2個，然后，通過分析影響各一級指標的主要因素，篩選確定二級指標；并根據各二級指標對一級指標的重要性，由國內外主要從事風險分析工作和引種檢疫工作的20多位專家對各二級指標進行權重評估。為便于對二級指標的評判標準進行量化處理，按照風險極高、高、中、低等4個級別進行劃分；然后，研究分析各二級指標間的內在邏輯關系，確定數學關系式；最后，根據一級指標間的邏輯關系，設計國外引種風險值數學模型。

2 結果與分析

2.1 引進荷蘭植物種苗的檢疫性有害生物名錄及檢疫地位

通過分析2006年以來山東省自荷蘭引進植物種苗的種類、引種數量等基礎數據，確立了自荷蘭引種作物的關鍵種類為十字花科甘藍、葫蘆科、百合科蘆筍和茄科植物。

根據有害生物風險分析PRA（Pest Risk Analysis）準則，結合這些有害生物自身生物學生態學特性對其進行適生性、傳入可能性、傳入后果、生態經濟重要性、口岸檢疫除害處理難度、田間疫情根除難度等進行評估，確定引進荷蘭甘藍上潛在的檢疫性有害生物共12種，其中昆蟲2種，軟體動物3種，細菌1種，線蟲4種，真菌2種（表1）；引進荷蘭葫蘆科上潛在的檢疫性有害生物共23種，其中真菌4種、細菌3種、病毒4種、線蟲8種、昆蟲4種（表2）；引進荷蘭蘆筍上潛在的檢疫性有害生物共7種，其中真菌1種、病毒2種、線蟲2種、昆蟲2種（表3）。引進荷蘭茄科上潛在的檢疫性有害生物共28種，其中真菌5種、細菌2種、病毒5種、線蟲11種、昆蟲5種（表4）。

表1 引進荷蘭甘藍上的檢疫性有害生物名錄Table 1 List of quarantine pests introduced from Netherlands on cabbage plant

表2 引進荷蘭葫蘆科植物上的檢疫性有害生物名錄Table 2 List of quarantine pests introduced from Netherlands on Cucurbitaceous plant

表3 引進荷蘭蘆筍上的檢疫性有害生物名錄Table 3 List of quarantine pests introduced from Netherlands on asparagus plant

表4 引進荷蘭茄科植物上檢疫性有害生物名錄Table 4 List of quarantine pests introduced from Netherlands on Solanaceous plant

2.2 荷蘭引種風險評價指標篩選、評判標準與權重評估

兩個一級指標即植物繁殖材料本身的因素P1和植物種苗可能傳帶的有害生物因素P2。其中，在一級指標繁殖材料下，有種苗部位P11、經濟價值P12和生態影響P13共3個二級指標；在一級指標有害生物下，有種苗上發生的有害生物P21、種苗攜帶的檢疫性有害生物P22、檢疫性有害生物檢驗鑒定難度P23、口岸檢疫除害處理難度P24和田間疫情根除難度P25共5個二級指標（表5）。對于國外引種風險按照風險極高、高、中、低4個級別進行劃分，分別輔以3.01～4.00、2.01～3.00、1.01～2.00和0.00～1.00共4個賦值區間。經多位專家賦值的平均值即為該二級指標的評價值（表5）。經統計分析，確定繁殖材料P1指標下3個二級指標的權重分別為0.6、0.3和0.1；有害生物P2指標下的5個二級指標的權重分別為0.2、0.3、0.2、0.1和0.2（表5）。

表5 荷蘭引進植物種苗有害生物風險評估指標與專家賦值表Table 5 Index and expert’s assignment for pest risk analysis of plant introduction from Netherlands

2.3 風險分析模型的構建

通過分析各二級指標間的內在邏輯關系，認為一級指標評價值應由二級指標專家賦值和權重通過一定的數學關系式來確定。經分析，繁殖材料P1和有害生物P2指標下的各二級指標均能獨立地對其上一級指標做出貢獻，因此，確定各二級指標間的數學關系為迭加關系，它們的評價值之和，即為上一級指標的評價值。其數學公式為：P=∑PiWi/∑Wi

式中，P為一級指標評價值，Pi為二級指標的評價值，Wi為二級指標權重。

根據一級指標間的邏輯關系，設計數學模型計算國外引種風險綜合評價值。由于2個一級指標繁殖材料和有害生物之間存在內在關聯，共同對引種風險作出貢獻。因此，二者的評價值之積的平方根即是國外引種風險值。其數學模型為：R2=P1P2

式中，P1和P2分別為2個一級指標的評價值，R即為國外引進植物種苗綜合評價風險值。

綜上所述，國外引種風險值計算模型為：

其中，Pin為二級指標的評價值，Win為二級指標權重。

2.4 荷蘭引進植物風險值

利用引種風險評價數學模型，計算引進荷蘭甘藍、葫蘆科植物、蘆筍和茄科植物的風險值分別為：1.68、2.23、1.24和2.43。引進葫蘆科和茄科植物為高風險，而引進甘藍和蘆筍為中等風險。

3 討論

大數據分析將會給我們的生活帶來更多的改變。國外引種在促進農業生產和經濟發展的同時，也大大增加了人為傳播新的檢疫危險性有害生物的風險[8]。經分析荷蘭茄科蔬菜引種風險值最高為高風險，而蘆筍種苗風險值最低為中等風險，所以在引進荷蘭茄科蔬菜植物時要特別做好檢驗檢疫工作。

[1]Lazer D,Kennedy R,King G,et al.The Parable of Google Flu:Traps in Big Data Analysis[J].Science,2014(343):1203-1205

[2]孫忠富,杜克明,鄭飛翔,等.大數據在智慧農業中研究與應用展望[J].中國農業科技導報,2013,15(6):63-71

[3]田家怡.山東外來入侵有害生物與綜合防治技術[M].北京:科學出版社,2004:31-69

[4]萬方浩.中國生物入侵研究[M].北京:科學出版社,2009:39-107

[5]農業部印發《全國農業植物檢疫性有害生物分布行政區名錄(2013)》和《各地區發生的全國農業植物檢疫性有害生物名單(2013)》[J].中國植保導刊,2014,34(6):66

[6]肖良.新的《進境植物檢疫危險性病、蟲、雜草名錄》開始執行[J].昆蟲知識,1993,30(3):190

[7]陳乃中.中國進境植物檢疫性有害生物:昆蟲卷[M].北京:中國農業出版社,2000:51-101

[8]李尉民.有害生物風險分析[M].北京:中國農業出版社,2003:25-79

Collection Data and Risk Analysis on Seedling Pests Introduced from Netherlands to Shandong Province

ZHANG Qing-qing1,2,YANG Qin-min3,LIU Yong1,2,MU Shao-min1
1.Center of Big Data/Shandong Agricultural University,Taian271018,China
2.College of Plant Protection/Shandong Agricultural University,Taian271018,China
3.Plant Protection Station/The Agriculture Department of Shandong Province,Jinan250100,China

Big data is changing our world gradually and the analysis of vast agricultural data will bring new changes in agriculture.Introduction of excellent germplasm resources and crop varieties from abroad(including overseas)are objective demands of developing modern agriculture.Due to the same origin center between harmful organism and its host plant, introducing seedlings will inevitably bring the risk of incoming seeds with alien pests.Based on the data of species,quantity of seeds and seedlings which are introduced from Netherlands in Shandong Province since 2006,the main crop species including cruciferous cabbage,cucurbitaceous plants,liliaceous asparagus and Solanaceous plants have been established.The risk evaluation index and evaluation standard were also determined.The risk analysis model of foreign introduction was constructed to calculate the risk value so as to provide data support for data analysis and mining of agriculture.

Big data of agriculture;Netherlands;plant introduction;risk analysis model

S322.2;TP274+.2

:A

:1000-2324(2015)06-0822-05

2014-10-19

:2014-12-06

山東農業大學農業大數據項目(01575018)

張晴晴(1991-),女,碩士研究生,主要從事農業大數據方面的研究.E-mail:sybil321@163.com

*通訊作者:Author for correspondence.Email:liuyong@sdau.edu.cn