中藥資源普查藥材蘊藏量算法構建

陳菊，羅悅，溫川飆,2

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中藥資源普查藥材蘊藏量算法構建

陳菊1，羅悅1，溫川飆1,2

[摘要]從第四次中藥資源普查的實際需求出發，提供一個野生藥材蘊藏量補充算法及其計算軟件編程。該算法在代表區域與樣方統計的常規蘊藏量計算方法基礎上，提供一種按不同品種的生長因子為權重的補充算法，其結果與常規計算方法結果進行比對，輔助以市場年交易量和種植產量作為數據校驗，最終通過計算機軟件編程獲得數據結果，力求最大程度接近實際情況，提供有助于政府決策、行業發展和科學研究需要的資源蘊藏量數據。該算法已經在全國第四次中藥資源普查中進行了應用，部分證明了其有效性。

[關鍵詞]野生藥材；品種；蘊藏量；算法

[作者單位]1.成都中醫藥大學醫學信息工程學院，四川 成都 611137；2.成都中醫藥大學數字醫藥研究所，四川 成都 611137

我國是世界最大的野生藥材資源國，為可持續利用野生中藥資源，客觀、真實、全面地掌握野生中藥材的蘊藏量至關重要。目前計算野生藥材蘊藏量的研究多在傳統植物蘊藏量算法基礎上展開，雖然野生中藥分屬于植物科屬，但品種差異大，藥用方式多樣，對蘊藏量的精度要求要高于一般植物調查，故需要對算法有進一步的補充。

本研究在現有中藥資源蘊藏量計算方法的基礎上，提出一種補充算法。該算法以品種分布面積數據獲得的方式和準確性為重點，并與基礎算法結果，以及不同區域差異、市場年交易量、種植區產量等數據進行校驗，多次迭代循環后，得到數據校驗權重值。最后通過軟件編程，計算出某一品種野生藥材在某一區域的蘊藏量。

1　文獻研究

計算野生藥材蘊藏量的研究多在傳統植物蘊藏量算法基礎上展開[1～9]，目前研究成果并不多。藥用植物蘊藏量調查方法初探[2]，該文獻結合工作實踐經驗從樣地和樣方的設置、蘊藏量調查的野外工作、蘊藏量和允收量的計算等幾個方面對藥用植物蘊藏量調查方法進行了探討，但是該文獻的計算側重于年允收量，野生藥材人工栽培地適應性研究，對于蘊藏量的計算較為簡單、粗糙；山區植物藥材蘊藏量的評定方法[3]，該文獻根據山區植被和植物區系分布特征計算山區藥材蘊藏量，將山區調查藥材品種按10個梯度進行目測評定，蘊藏量使用多度計算，但文獻僅針對山區藥材進行蘊藏量計算，沒有考慮到藥材生長地多樣性，并且蘊藏量計算沒有精確到藥用部位重量；中國常用藥材的資源蘊藏量和產量[4]，該文獻采取專業技術人員野外實地勘察測算，參考歷史統計資料推算、老藥農和老收購人員座談估計三結合的綜合估計算法計算中藥蘊藏量。該文獻不僅存在文獻[2～3]的問題，對于蘊藏量具體計算過程沒有進行闡述。

總體說來目前眾多研究均存在蘊藏量算法粗糙，蘊藏量非藥材要用部位重量，無以品種為計算單位的蘊藏量算法。因此本研究在已有算法基礎上，提出一種新的蘊藏量補充算法，以藥材品種為基本計算單位計算藥材要用部位蘊藏量。

2　基礎算法

中藥資源蘊藏量計算方法，按照現有教科書及相關文獻提供的方法，目前基本采用傳統植物蘊藏量算法[1]，算法如下式所示：

上式中縣域內蘊藏量（G縣）=單位面積蘊藏量（U均）*分布面積（S分），蘊藏量的單位為“kg”。1000用于單位換算。U均為縣域內所有樣方單位面積蘊藏量的均值，單位為g/m2；S分為縣域內資源的分布面積，單位為km2。栽培品種：S分為栽培面積，通過調查獲得。野生情況：S分為分布面積，通過對調查區域的面積（S調查區域）加權獲得，f為權重，通過人工賦值得到，所附的值需要說明理由。G方為樣方內中藥資源的蘊藏量，用株數（N）*資源個體的平均重量（G均）得到。G均通過采挖5株個體（中等大小，分布在不同樣方內），稱重求均值得到，單位克(g)。

可以看出傳統植物蘊藏量算法通過單位面積產量與栽培面積之積求出，該算法具有簡單快速的特點，易于代碼實現的優點。同時也存在相應的缺點：首先，以縣代表區域為面積單位計算所有藥材蘊藏量，計算粒度粗，對廣布品種計算方便，但稀有品種會存在較大誤差，特別是一些珍稀品種會造成數據的過度放大；其次，代表區域面積定義模糊，S分為實際生長面積還是分布面積不夠明確，在實際操作會受人為因素的影響，樣方抽樣會因為方式的不同產生較大計算誤差；再者，藥材的重量，存在干重和鮮重的差別，會收到生長和采收期不同的影響。最后，權重人為給定，且給定方式沒有闡述，計算結果存在較大人為因素干擾。

通過以上對目前植物蘊藏量算法的分析，結合中藥不同品種差異大的特點，由代表區域面積計算的品種分布面積和校驗權重是準確獲取蘊藏量數據的關鍵，需要進一步的深入分析和清楚界定。

3　品種分布面積的補充算法

作為基礎算法的補充，作者在通過代表區域計算機品種分布面積的基礎上，提供一種直接通過GIS和文獻研究品種生長影響因子獲取品種分布面積的方法。

基礎算法：按代表區域面積計算品種分布面積，調查樣方總數與某種藥材的實際分布樣方數比例，是計算出品種的分布面積的基礎，步驟如下：

①不同品種分布比例=品種分布的小樣方數除總樣方數=全縣的比例？（10×10喬木，5×5灌木，2×2草本分開算）②品種分布面積=全縣代表區域的面積×不同品種分布比例

補充算法：藥用植物蘊藏量算法中所有的樣方均采用隨機抽樣或系統抽樣法，由此采用數據統計方法進行蘊藏量計算。

定義1野生藥材調查縣某品種藥材蘊藏量表示為：

式中G的單位為kg，其中1/1000用于單位換算。W為某品種藥材在調查縣的單位面積蘊藏量，單位為g/m2，表示為：

式中，n是正整數，代表調查縣樣方數；Ni為第i個樣方內某品種藥用植物株數；Un為某品種藥材藥用部位單位重量植物株數；Qi為第i個樣方的面積。

S為調查縣某品種藥材適宜生長區域的總面積，單位為m2，表示為：

式中計算元素如表1，表2，表3所述。表1列出藥材生態環境影響因子，共分為四大類，氣候、地形、土壤、人為，且給出所有影響因子賦值標準。賦值方法共兩類，分別為隨機賦值和專家賦值，隨機賦值采用平均劃分權重方式，專家賦值則是藥材專家結合自身知識、經驗分析藥材生長主導因子的依賴性來為影響因子賦值。隨機賦值與專家賦值將在計算機軟件用于品種分布面積數據計算。

表1　藥材生態環境影響因子賦值標準

氣候資源數據來源于全國氣象站點2012年的逐月地面氣象數據，按國家認可的方法計算所得的數據，包括四個指標、平均溫度，相對濕度，降水量，日照時數。

地形數據來源于基礎地理信息信息數據庫，包括兩個指標：海拔，坡向。

土壤數據采用1:4000000第3次全國土壤普查的土壤數據，包括三個指標養分，酸堿度，微生物。

人為因子指人類行為和主觀因素造成藥材資源枯竭或者生長地消失，包括兩個指標過度開采，產地占用。

表2　與藥材最佳生長環境相似等級及賦值

表2　與藥材最佳生長環境相似等級及賦值

等級（GD）　等級賦值（GV）1級：相似　1 2級：基本相似　0.5 3級：完全不相似　0

表3列出了人為影響因子對藥材開采度及產地占用度等級的劃分及賦值。

表3　人為影響因子影響等級及賦值

獲得以上某一品種藥材的影響因子數據后，通過軟件編程，與該地區GIS基礎地理信息的比對后，計算出該品種在該地區的分布面積，作為核心數據用于下一步蘊藏量計算。

4　校驗及權重的獲取方法

內部校驗：①分別獲取基礎算法和補充算法結果，利用軟件比對篩選差異明顯的數據，交專家組進行校驗分析，獲取有價值數據，修正影響因子等級賦值；②按不同區域和采收時間的同一品種蘊藏量結果進行比對，篩選差異排序前15％的數據，進行對權重值的迭代平均，專家賦值，最終獲取0-1，1-2之間的權重數據。

外部校驗：輔助以近3年的區域市場交易量和企業種植數據對蘊藏量數據進行進一步修正，迭代更新權重。

5　討論

明確了一種以品種生長影響因子，獲取品種分布面積和權重的補充算法，它以藥材品種為基本單位，按中藥材生態環境影響因子及人文影響因子賦值，通過GIS地理數據計算機和文獻分析得出藥材的品種分布面積，其誤差明顯小于按代表區域統計計算出的品種分布面積。其結果再利用軟件和專家組對與基礎算法結果差異明顯的數據進行校驗，輔助以市場交易量和企業種植數據修正，迭代更新權重，從而獲取更為接近實際的藥材蘊藏量數據。

基礎算法、補充算法、數據校驗權重形成一個較為完整的算法體系。如下圖：

該算法通過在全國第四次中藥資源普查數據整理中使用，驗證了算法的有效性。相較于其他蘊藏量算法，本算法存在如下優點：

（1）定義藥材環境影響因子及人文影響因子，并對這些因子賦予隨機和專家賦值，細化了藥材分布面積的計算方法，按調查品種計算出更加精準的藥材分布面積。

（2）通過分別獲取基礎算法和補充算法結果，提供內部數據校驗和市場外部驗證，所獲得的數據按不同區域和時間多次迭代平均，所獲取的權重用于蘊藏量計算，提高蘊藏量的準確度。

（3）形成以基礎算法應用于廣布品種，補充算法應用于稀有品種，內部和外部校驗相結合的算法體系，使蘊藏量計算更具有實用和可操作性。

對日后工作存在如下展望：

（1）GIS系統和專家賦值還可進一步細化，例如分析藥材所屬類型（喬木、灌木、草本、苔蘚、地衣、藤本、寄生、腐生）進行權重按類賦值；藥材生態環境因子可添加群落因素來計算藥材蘊藏量等等。即細化權重值以達到計算值的準確性。

（2）擴展數據校驗手段，如加入藥材市場數據進行蘊藏量側面校驗，市場數據指藥材在市場上的交易量，通過藥材交易量的變動規律側面分析藥材蘊藏量。

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（責任編輯：蔣淼）

System construction of the supplement algorithm for wild Chinese medicinal material reserves

CHEN Ju, LUO Yue, WEN Chuan-biao
(1.Institute for Digital Medicine, Chengdu university of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 611137, Sichuan; 2.Medical Information Engineering College , Chengdu university of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 611137, Sichuan)

[Abstract]Based on the practical need of the Fourth Census of Traditional Chinese Medicine (FCTCM), this paper proposes a supplement algorithm for the calculation of reserve of wild Chinese medicine and the algorithm software programming.In the representative region, , this algorithm provides a supplement one weighted by various breeds’ growth factor on the basis of the general reserve algorithm for the sample statistics.By comparing the results with those of the general algorithm, the data results are gained through computer software programming.In this way, the actual situation will be mostly close and the resource reserve datum contributes to the government decisions, the industry development and the scientific study.This algorithm has been applied in FCTCM, and the efficiency has been partly proved.

[Key words]Wild medicinal material; variety; reserves; algorithm

[收稿日期]2015-06-29

[通訊作者]溫川飆（1970-），男，碩士，主要從事中醫藥醫藥數字化、中醫生物信息、數據庫開發、網絡平臺等方面研究Tel:13882086290 Email:wcb@cdutcm.edu.cn

[作者簡介]陳菊（1987-），女，碩士，主要從事中醫數字化等方向的研究 Tel:13882233912

[基金項目]四川省教育廳課題（11ZA211）“中藥資源動態預警系統研究”

[中圖分類號]R282.2

[文獻標識碼]A

[文章編號]1674-926X(2016)01-001-03