林業生物災害精細化預報理論基礎與技術集成

朱純祥++張汪炎++胡德松++張國慶

摘要 林業生物災害精細化預報就是通過對林業生物災害監測數據建模分析，從中尋找林業有害生物的種群變化動態與環境因子變化之間的關系，建立預測預報模型，實現林業生物災害預報在時間、空間、強度等維度有較高分辨率。現以安徽省潛山縣馬尾松毛蟲為例，潛山縣以現有的監測數據，使用SPSS，采用回歸、時間序列與神經網絡3種算法建立精細化預報模型，通過對歷史發生數據與預報值的對比分析發現，采用回歸與神經網絡算法建立的預報模型要優于時間序列算法建立的預報模型，其預報精度基本能滿足精細化預報精度要求。

關鍵詞 林業生物災害；馬尾松毛蟲；精細化預報；生態論；復雜系統；技術集成；安徽潛山

中圖分類號 S718 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2015）17-0201-03

1 精細化預報理論基礎

1.1 精細化管理

精細化管理理論淵源于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論與方法。隨后W. Edwards Deming提出了質量控制理論，到了20世紀50年代，日本推行Deming質量控制理論，總結出了“豐田生產方式”（TPS，Toyota Production System），其中包括了精細化管理要點[1-6]。

在我國，一開始將精益制造（LM，Lean Manufacturing）或精益生產（LP，Lean Production）作為精細化管理主體內容，后來，精細管理工程創始人劉先明提出了以“五精四細”為核心理念的“精細管理工程”理論[7-11]。

“五精”是指學習和運用現代企業管理理論“精髓”，運用、總結和提煉公司運作實踐中的技術和管理“精華”，精致打造暢通于國家和地方政府主管部門的渠道，精致建好暢通于所有相關方的管道，精密構造公司內部各部門、公司總部與分公司、分公司與項目部、公司與相關部門的關系，建設“精品”市場。四細是指細分資源和市場，細分職能和崗位，細化戰略和目標，細化制度和流程。精細化管理就是重基礎、重細節、重過程、重落實、重質量，專注地做好每一件事，并在每一個細節上精益求精，通過精細化管理，使管理工作做到“四化”，即“復雜的事情簡單化”“簡單的事情流程化”“流程化的事情定量化”“定量化的事情信息化”。

在劉先明先生的推動下，精細化管理理論在海爾、海信、美的、紅豆、中國空間技術研究院、航天科工集團三院33所、首都機場股份有限公司、上海鐵路局、武漢鐵路局、深圳衛視、北京建行、山東農行、山西省公路局晉城分局等企業與行政事業單位得到了應用[7-9]。

與此同時，精細化管理理論在我國也得到了較快發展，姚小風在工廠管理方面，細化了工廠的生產計劃管理、生產設備管理、物料采購管理、物資倉儲管理、物流配送管理、產品研發與工藝技術管理、生產質量管理、標準認證管理、生產外協管理、車間現場管理、作業方式管理、安全管理、成本費用控制、行政后勤管理、人力資源管理、環境衛生管理等16個工作大項的管理流程、管理制度、管理方案與范本[12]。

王德敏則在行政事業單位管理方面提供了“控制內容+控制目的+控制制度+控制流程”（明確了行政事業單位內部控制的管理目的，清晰了行政事業單位內部控制的工作內容，規范了行政事業單位內部事項的管理制度，細化內控業務的操作流程）四位一體的行政事業單位內部控制精細化管理全案，細化了行政事業單位資金、實物、無形資產、預算與結余、收入、支出、工程項目、合同協議、政府采購、內部審計、財務報告、財務管理信息化、人力資源等14類工作事項的規范化設計內容[13-16]。

張國慶則引入生態論，將人類社會作為一個復雜系統，通過系統管理中的系統評價、系統的精確管理與健康管理來實施精細化管理，并通過PDCS循環（Plan，Do，Check，Study），通過主動學習、主動糾錯，并將成功的經驗繼承并遺傳到下一個管理循環，從而不斷提高管理水平[17-31]。

1.2 精細化預報

張國慶認為，對于復雜系統而言，精細化預報實際上是系統管理理論中系統監測與評價中的一個重要組成部分[17-19]。目前，在天氣預報上，已經得到了充分的應用，形成了比較完善的理論與技術體系，并取得了較好的成果。就天氣預報而言，精細化預報包括“精”和“細”2個方面（“精”是指天氣預報要精確，預報準確率要高，“細”是指氣象要素和氣象及相關災害的時空分辨率以及強度、量級的細化程度）[32-37]。

當前，在精細化天氣預報技術上，多采用MM5（由美國大氣研究中心NCAR和美國濱州大學PSU聯合研制的中尺度數值預報模式，是基于天氣運動變化的非線性變化偏微分方程組，用來處理大密度的數據，進行復雜的運算）、WRF（由美國環境預測中心NCEP和美國國家大氣研究中心NCAR等開發的一種統一的氣象模式，用于真實天氣的個案模擬）模式或中尺度數值模式。

新一代云端一體化GIS平臺軟件Super Map GIS 7C實現了氣象數據接入與展示、歷史資料查詢、天氣預報制作、在線訂正、快速制圖等功能，可以提供統一的省、市、縣三級聯動，逐級指導的天氣預報制作平臺，精細化預報空間分辨率可達1 km×1 km，時間分辨率可達1 h，基本上能滿足天氣預報尤其是災害性天氣預報“定量、定時、定點”的精細化要求。

1.3 生物災害精細化預報

生物災害精細化預報是系統健康管理理論在生物災害管理中的應用，是生物災害精確管理的重要環節與組成部分。生物災害精確管理的理論基礎是系統健康管理理論，包括精密監測（即精細化預報）、GCSP管理和精確治理等，其中精密監測（精細化預報）就是對生態系統進行連續的、實時的監測，通過監測數據建立預測預報模型，對生物災害進行精細化預測預報[38-55]。endprint

同樣地，像天氣的精細化預報一樣，生物災害的精細化預報也包括2個方面，在“精”的方面，預報準確率要高；在“細”的方面，生物災害的時間、空間、強度等維度的分辨率盡可能地做到小，最大限度地滿足生產實踐需要。

2 林業生物災害精細化預報技術基礎與集成

2.1 技術基礎

林業生物災害精細化預報的實質就是根據林業有害生物的生物生態學特性，通過對林業生物災害監測數據的積累與建模分析，從中尋找林業有害生物的種群變化動態與環境因子變化之間的關系，建立預測預報模型，實現林業生物災害預報在時間、空間、強度等維度有較高分辨率。生物災害精細化預報的技術基礎，一是積累生物災害監測數據素材，二是積極運用空間遙感技術和信息處理技術，三是引入復雜系統生態論中的能流、TSE（TSDA，Time-Space Dynamic Analysis About Event）、代謝分析等分析方法，創建新的預報算法，建立較為精準的預報模型。

2.2 技術集成

2.2.1 數據獲取。盡管當前以人工地面監測為主，對于林業生物災害監測而言，還是應該盡快應用遙感技術進行林業有害生物發生范圍、發生強度監測為主，人工地面監測為輔，來快速獲取更為準確的林業生物災害空間維與強度維數據。對于時間維度的數據獲取，可以借助燈光誘集、化學誘集（尤其是性誘集）或遠程視頻、標準地調查等技術手段，以及借助生命表分析技術，以獲取林業有害生物時間維度數據和當前種群變化趨勢數據[45，49，56-58]。

2.2.2 預報算法。在時間維度上，林業生物災害精細化預報主要內容有發生期預報和防治關鍵期預報；在空間維度上，林業生物災害精細化預報主要內容有發生范圍預報；在強度維度上，林業生物災害精細化預報主要內容有危害程度預報。發生期、危害程度預報可以采用回歸、時間序列與神經網絡等算法建立預報模型；防治關鍵期預報可以采用回歸、時間序列與神經網絡等算法，結合事因鏈中關鍵事因分析（key factor analysis）算法建立預報模型；發生范圍預報可以直接使用Arc GIS空間分析技術進行預報，如果僅僅只是預測發生面積，也可以采用回歸、時間序列或神經網絡等算法建立預報模型。

分析建模工具可以根據需要選擇SSPS、MATLAB或Arc GIS，選擇好分析工具和預報算法后，可以采用TSE、系統代謝分析（metabolic analysis）、系統房室分析（atrioventricular analysis）或元胞自動機（CA，Cellular Automaton）等方法，在Arc GIS上進行精確描述、分析和仿真，根據仿真結果，發布林業生物災害精細化預報[46-49]。

2.2.3 預報發布。通過網絡、微信以及短信、電視、廣播、簡報等形式進行發布，對于邊遠落后地區的重大林業生物災害的發生，尤其要重視紙質簡報的發布。

2.2.4 預報質量與效益評估。

預報質量可以用預報值與實際發生值的相對差值，也即預報準確率來表示：

預報準確率（%）=1-■×100

預報效益可以采用精細化預報與傳統預報效益差值表示，其效益可以用林業生物災害損失來表示。可以通過對當前預報質量與預報效益的評估，或者系列評估值的分析，為林業生物災害精細化預報管理中的PDCS提供依據，通過林業生物災害精細化預報管理的PDCS循環，不斷提高林業生物災害精細化預報水平。

2.3 潛山縣馬尾松毛蟲精細化預報

由于當前我國林業生物災害尚未開展基于小班的監測，缺少基于小班的監測數據，因此本次精細化預報試驗沒有進行基于Arc GIS的發生范圍建模試驗分析。

2.3.1 數據獲取。通過人工地面調查和國家中心測報點標準地調查獲取發生期、發生面積（發生量、發生強度）數據，通過性誘劑和蟲情測報燈獲取成蟲發生期數據，氣象數據由國家氣候信息中心提供。

2.3.2 預報算法。發生期、發生面積（發生量、發生強度）使用SPSS，采用回歸、時間序列與神經網絡3種算法建立精細化預報模型。

2.3.3 預報發布。定期通過潛山縣政府網、潛山縣政府信息公開網向全社會公開發布預報信息，通過潛山縣電子政務平臺和QQ群定點推送預報信息，同時向基層林業站發送紙質預報簡報。

2.3.4 預報質量評估。通過對歷史發生數據與預報值的對比分析發現，采用回歸與神經網絡算法建立的預報模型要優于時間序列算法建立的預報模型，其預報精度基本能滿足精細化預報精度要求。

3 林業生物災害精細化預報管理技術

林業生物災害精細化預報管理是林業生物災害管理的一部分，是林業生物災害精確管理的基礎，是保障林業生物災害精細化預報質量與水平的重要措施。林業生物災害精細化預報實際上是一個復雜系統，因此林業生物災害精細化預報管理可以運用系統健康管理原理，采取系統管理技術措施，以高效地達到林業生物災害精細化預報工作組織目標。具體說來，就是通過對林業生物災害精細化預報質量的評估，利用PDCS管理技術，通過學習與糾錯，不斷提高預報水平。

4 結語

就當前而言，對于林業生物災害精細化預報來說，關鍵是要改變傳統的以地面監測為主的思維與做法，重點是要開展對現有遙感照片的林業生物災害信息和森林資源信息的快速解讀技術研究，引入先進的數學、系統學、信息學分析技術與工具，創新林業生物災害預測算法，將林業生物災害監測數據與森林資源二類清查數據復合，以小班為基本預測單位，建立以GIS和互聯網為平臺的智能化預報專家系統。

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