省级林业有害生物监测预报系统研建

省级林业有害生物监测预报系统研建
吴金金;李崇隽;向倩倩;郑晖
【摘要】为提高林业有害生物信息的管理水平以及远程诊断的可靠性，笔者以江
西省为例，开发了一套省级林业有害生物监测预报系统。

系统是基于计算机、网络、3S技术、信息管理系统等技术，通过对林业有害生物监测数据的处理，实现对林
业有害生物发生情况的实时监测、定位跟踪、汇总分析和远程诊断，达到各级森防部门对监测数据的共享和信息的实时管理，实现监测预报信息集中化、精细化、图形化管理，提升监测预报准确性和科技水平，强化灾害应急处置能力。

【期刊名称】《南方林业科学》
【年(卷),期】2015(043)002
【总页数】4页(P32-35)
【关键词】林业有害生物;监测预报;系统分析
【作者】吴金金;李崇隽;向倩倩;郑晖
【作者单位】[1]江西农业大学园林与艺术学院,江西南昌330045;[2]江西华宇软件股份有限公司,江西南昌330029
【正文语种】中文
【中图分类】S763.05
吴金金1，李崇隽2，向倩倩2，郑晖2★
(1.江西农业大学园林与艺术学院，江西南昌330045；2.江西华宇软件股份有限公司，江西南昌330029)
分类号：S763.05
DOI编码：10.16259/ki.36-1342/s.2015.02.010
林业有害生物是影响林业可持续发展的重要因素，林业有害生物发生面积逐年递增，蔓延迅速。

研究表明，我国有8 000多种林业有害生物，能造成灾害的主要林业
有害生物有292种（其中外来有害生物32种，本土有害生物260种），发生面
积超过6.7万hm2的有37种［1］。

近年来，我国每年林业有害生物灾害造成的损失约880亿元，其中直接经济损失145亿元，生态服务价值损失735亿元［2］。

造成该灾害严重的原因，除资金投入不足、管理体制不健全、基础设施薄弱、气候异常等主客观方面的因素外，林业有害生物监测、预警、预测预报等技术手段落后，导致测报结果不准确，也是其中非常重要的原因［3］。

传统的地面调查已经不能满足目前林业持续发展和林业有害生物有效管理的需要，必须采用更为先进、实用的监测技术和手段，全面提高预警和预测预报能力，才可能有效控制林业有害生物发生趋势，降低监控成本和减少林业有害生物发生造成的损失。

地理信息系统(Geographic Information System，简称GIS)是1960年代发展起来的集地理空间数据处理与计算机技术于一体的新兴边缘技术学科，是对整个或部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、检索、分析、显示和描述的技术系统，是分析和处理海量地理数据的通用技术［4-5］。

近10多年来，GIS已被众多领域广泛应用，我国各地、市、林场都纷纷建立小型的林业GIS ［6-8］，但目前全国各省将林业GIS结合到森林有害生物监测预报系统研建方面还较为少见［9-14］。

基于江西省已建立森林GIS，在林业有害生物监测及控制
领域，应用GIS可以实现对林业病害、虫害、鼠害的发生规律、分布状况及扩散
程度进行动态监测及跟踪管理，能够克服森防工作的盲目性和被动性，做好防治工作［15-16］。

由此，本文研建了以江西省为例的省级林业有害生物监测预警系统。

并在以下两个
方面进行了深入研究：(1)在GIS的平台上，对林业有害生物空间数据共享和地图
分析功能的研究；(2)在林业有害生物监测预报系统研究方面，开展多学科交叉的
多尺度和多途径综合研究分析，以实现对未来可能发生的灾害进行准确及时的预测预报。

林业有害生物监测预警系统的建立是为了实现省、市、县多级森防管理人员对日常繁杂工作的信息化管理，提高专业性知识不强的林农对病虫害的诊断能力，及时做出相应的防治措施。

因此系统的具体需求如下：
1）用户需求：该系统主要的用户是森防管理人员和基层林农，针对森防管理人员，日常需要收集整理的数据繁多，纸质资料容易造成历史数据的丢失，不利于存储管理及快速查找；对于林农来讲，他们的计算机水平普遍较低，对林业有害生物诊断、防治、预测预报方面的相关知识了解的较匮乏。

由此系统尽量本着实用性、规范性、安全性、先进性、操作简捷性原则进行设计。

2）功能需求：一方面要求系统尽可能监控到林业有害生物灾害的发生，及时掌握已发生灾害并能对其发展趋势进行预测，辅助森防管理人员做出合理的决策。

另一方面要求系统不仅能够对林业有害生物的海量数据信息化管理、处理和分析，而且能够在林业有害生物灾害评估、辅助决策等方面发挥巨大作用。

省级林业有害生物监测预警系统结合计算机技术，将先进的GIS技术引入林业有
害生物监测预报和管理，通过GIS技术与林业有害生物管理专业知识的紧密结合，提高林业有害生物监测预报领域的科技含量，提高林业有害生物生产管理的科学性与先进性，并且能够有效地为控制林业有害生物的发生和蔓延服务。

2.1系统开发方式
江西省林业有害生物监测预警系统利用B/S架构的客户端零安装、零维护等优点，采用了B/S开发方式，开发环境为Microsoft Visual Studio 2010，开发语言为
C#，数据库采用SQL Server 2008。

2.2系统体系结构
系统采用标准的3层体系结构（图1），遵循“自顶向下，逐层展开”的结构化设计原则。

第一层是用户层，主要包括数据采集、专家会诊、信息查询、地图显示，预测分析等，用户通过浏览器进行数据传递和系统操作。

第二层是应用层，主要负责接受用户的请求，进行业务处理以及访问数据库，主要包括地理信息平台、数据库引擎、数据库系统。

第三层是数据层，主要负责存放和管理各种资源数据，主要包括有害生物数据、生物分类数据、影像数据、元数据等。

系统设计分为数据库系统、服务器、数据采集移动终端和监测预警综合信息系统四个部分。

数据采集移动终端用于野外采集病虫害数据，使用无线网络传输到服务器存储到数据库系统；数据库系统用于存储病虫害信息数据和地理信息数据，通过GIS服务和Web服务供监测预警综合信息系统终端用户和数据采集移动终端用户使用。

系统用户通过GPRS、WIFI、3G等网络信号与前端用户进行信息互通。

移动端的用户登陆信息由上级管理部门通过管理部署。

省级用户可以设置市级、县级用户（移动端用户），市级用户设置管辖区的县级用户（移动端用户），县级用户可以修改个人消息。

省级用户和市级用户根据管辖区设备情况进行管理和授权，将设备编号和用户名绑定，实现移动端用户的正常使用。

2.3系统关键技术
系统的关键技术是GIS技术和移动采集技术。

1）利用GIS技术的空间数据处理、显示及分析功能，将GIS输入和处理的数据结果利用信息量法原理进行计算，实现GIS技术和信息量法的结合，计算出各影响因子信息量进而建立有害生物的预测模型。

2）移动采集技术(GPS采集器)，它突破了气候、地域的限制，能快速准确的实时定位、测距、勘界、收集矢量数据，为林业有害生物监测预报工作提供不少便捷。

2.4系统功能
系统的功能主要包括林业有害生物监测、林业有害生物诊断、数据管理、统计分析、林业有害生物预测预报、地图分析、综合查询、知识库管理、系统管理等。

1）林业有害生物采集监测：系统通过部署在江西省各市县林区的气象监控站、监测点，对林区情况实行远程视频监测。

森防人员可以根据远程视频监测发现林区的异常情况，随身携带GPS采集器在野外进行实地考查并实时定位、收集矢量数据
进而上传到系统中进行统计管理。

2）数据管理：数据管理是对有害生物样本数据、有害生物发生数据、有害生物防治数据及监测病虫害数据进行统一规范管理。

有害生物样本数据是帮助森防人员学习和掌握如何识别、诊断有害生物的参照信息，包含了林业有害生物的详细文字描述、照片及其他多媒体数据。

有害生物样本数据管理功能主要是对林业有害生物信息的录入、传输及数据库备份、恢复、维护等；林业有害生物发生数据管理主要功能是对移动终端采集到的已发生林业有害生物GPS坐标位置、数量、危害程度等
数据进行管理和维护；林业有害生物防治数据管理主要功能是对已发生的林业有害生物所采取的防治措施、防治面积等数据进行记录和管理；监测病虫害数据管理主要功能是对采集到的监测病虫害数据进行编辑、更新等管理操作。

3）知识库管理：知识库管理功能是针对系统所使用的知识模型进行有效管理，实现对有害生物知识（文字、图片、视频）的添加、修改和删除等，同时提供对系统中知识模型参数的调整，为系统的预测预报提供更准确、有效的数据基础及预测模型。

4）林业有害生物诊断：用户只需要选择发生灾害的具体树种、相应部位和主要症状，同时给出符合条件的症状和相对应的图片，系统便会根据知识库中的信息给出诊断结果，用户可依据诊断结果对有害生物进行诊断。

用户还可以应用系统搭建的专家会诊和网络医院平台进行远程诊断。

5）统计分析：病虫害数据统计分析，根据时段、区域、树种、病虫害种类、发生
面积、危害程度等关键衡量指标以图、表等方式进行统计，汇总后的数据可导入国家防治系统，最终生成标准报表，包括发生防治表、三六九年报表、检疫报表等；病虫害历史对比分析，通过表格、统计图形等方式对移动端采集的病虫害监测信息进行不同历史时期纵向对比分析，获得有害生物发生的基本轨迹；病虫害损失评估分析，根据病虫害严重程度、发生面积、危害树种等因素，自动评估损失（图2）。

6）预测预报：系统将当前林区状况、地理环境、气候条件、林木的生育阶段、天敌种类还有人为活动等各影响因子图层与统计分析生成的当前林区某种有害生物历史分布图层作“乘”分析，再通过结合信息量法计算出各影响因子各状态的信息量值，建立空间预测数字模型。

建立的数字模型能为该区松墨天牛的发生期、发生量、发生程度、发生位置和发生范围预测预报提供科学的依据。

信息量公式如下：
I表示某单元该有害生物发生的多因子信息量；Ii表示某种因子对该有害生物发生
提供的信息量；M表示当前林区范围内剖分的单元网格（25 m×25 m）总数；
Mi表示含某因子的单元网格总数；N表示已发生该有害生物的单元网格总数；Ni 表示含有某因子的单元中发生该有害生物的单元总数。

通过运用栅格处理的方法，将当前林区划分为规则格网，求出每个因子图层各状态的信息量值后，再对不同因子信息层所相对应的单元格进行累加运算最终结果得到一张当前林区有害生物综合信息量图，即该有害生物预测预报区划图（图3）。

7）综合信息查询：属性查询，系统可以根据用户输入的地区、时间、病虫害种类、发生面积、危害程度等进行地图信息查询和病虫害业务对象的模糊查询；空间查询，用户可以通过在地图点选目标或者绘制图形圈定目标查询其属性信息，并可在地图上进行定位展现查询结果。

8）地图分析：系统具有地图放大、缩小、漫游、全图、鹰眼、量算、打印、图层控制等基础GIS功能；同时提供了多维的空间分析功能、专题图渲染功能，实现
以时段、区域、病虫害种类、发生危害程度等不同视角，按地理分布以不同颜色渲
染的方式显示病虫害危害情况。

系统还可以根据工作需要制作出各种类型的林业病虫害专题图，为管理部门提供决策依据。

9）系统管理：系统用户分管理员用户和普通用户。

普通用户具有查询、统计分析的权限。

而管理员用户除了具有普通用户的权限外，还具有修改删除数据的权限，同时可以添加删除普通用户，管理员用户还可以指定任何一个普通用户的具体权限，允许用户使用某一功能选项。

目前，该系统部署在江西省林业有害生物监测预警数据管理中心，已应用于林业有害生物的预测预报中，实现了对全省林业有害生物监测调查的监控、发生数据的汇总分析和预警发布，由于系统的林业有害生物诊断知识库齐全，有害生物数据库中的数据丰富，因此在病虫害诊断和预测方面的实用性很强。

但系统在应用中会不断面临各种外界影响因素，还需要做进一步的研究。

系统基础于1∶25万数据进行GIS空间数据库建设，数据的精度直接影响了系统预测预报
的效果，故采用大于该比例尺的数据将很大程度上改进系统的预测预报效果；系统的预测预报需要大量的历史虫害、病害等数据作为分析依据，历史数据的丰富程度直接影响预测预报的准确性，故现在在使用过程中需要不断的完善与维护基础数据，来形成完整的专家数据库。

这些都将成为系统后续开发中需重点考虑的问题，所以要结合实践不断地对系统进行改进和完善。

Construction of monitoring and forecasting system for provincial forest pest and disasters
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