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计算机在赤松毛虫综合治理中的应用研究



全 文 :第 3期 (总第 134期 )    吉 林 林 业 科 技 No. 3 ( Tota l No. 134)
1998年 6月 JILIN FO RESTRY SCIENCE AND TECHNO LOGY Jun. 1998
计算机在赤松毛虫综合治理中的应用研究
邵学红 孙朝辉 王振亮 (河北省林业科学研究院 )
曹振兴 (河北省林业勘察设计研究院 )
陈爱华 (河北经贸大学 )
 【摘 要】利用 IPM原理 ,将计算机技术引入到重要森林害虫——赤松毛虫的管理中 ,按照
宏观管理与微观管理相结合、 点和面相结合、 数据分析的科学系统化与操作简便实用化相
结合的原则 , 将赤松毛虫的宏观管理和微观管理融为一体 ; 将计算机信息管理系统、 决策
支持系统等方法结合于同一系统中 , 研建了由虫情信息管理系统、 数据处理与建模分析系
统、 预测预报管理系统和防治决策系统等四个子系统组成的赤松毛虫虫情信息管理及防治
决策系统软件。该软件具有虫情数据处理、 建模分析、 虫情发生期、 发生量测报、 为害损
失估测、 防治费用分析、 多目标最优防治决策等多样功能 , 实现了赤松毛虫综合管理的计
算机化。
【关键词】计算机 ; 赤松毛虫 ; 信息管理 ; 预测预报 ; 防治决策
收稿日期: 1998- 4- 27
  当前 , 森林害虫防治向着现代化、 科学
化的方向发展 , 并采用综合管理的方法 , 综
合管理技术是控制害虫为害的有效途径。 采
用该项技术需对各相关学科进行研究 , 处理
的数据量很大 , 计算机能快速完成大量数据
的处理工作。 应用计算机管理可以实现综合
管理技术对松毛虫灾害进行高效率的科学化
管理。 我们在国家 “六五”、 “七五” 松毛虫
攻关取得重要进展的基础上 , 充分考虑了生
产管理部门的要求和使用部门的实际情况 ,
研建了本系统。
1系统的总体结构
遵循宏观与微观相结合、点与面相结合、
数据分析的科学系统化与操作的简便实用化
相结合的原则 , 按照以测报点为主的系统调
查 , 以科学抽样为主的面上调查、 虫情数据
信息的维护管理、 数据处理分析与建模、 害
虫发生的预测预报、 防治决策分析、 防治实
施、 效果检查与信息反馈的思路 , 设计了本
系统 , 结构见图 1。
2虫情信息管理系统
根据赤松林状况和赤松毛虫发生情况 ,
按照 IPM原理 ,系统设计了调查标准地的设
置和调查指标 , 共包含 60个基本因子 ,设置
了包括数据输入、 修改、 插入、 删除、 汇总、
检索、 查询、 打印报表及数据传输与保密维
护等完善的数据管理功能。 按照林业部的森
林病虫害发生情况报表格式 , 设计了系统报
表打印系统 , 使得本系统可广泛适用于我国
赤松毛虫发生区的虫情数据管理。设计完成
的数据转换及传输系统 , 使得数据库中数据
可直接传输给其它数据分析系统 , 实现了数
据共享 , 方便了用户 , 提高了数据处理的效
率 , 从而全面实现了赤松毛虫虫情数据管理
的计算机化 (工作流程图见图 2)。
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DOI : 10. 16115 /j . cnki . i ssn. 1005 -7129. 1998. 03. 004
图 1 松毛虫虫情信息管理及防治决策系统结构
图 2 虫情信息管理系统的结构与工作流程
3数据处理与建模分析系统
根据赤松毛虫综合管理的特点 , 系统设
计了方法库中的数据分析方法 , 共包含方差
分析、 灰色系统分析、 模糊数学分析和时间
序列分析等数据分析处理方法 , 可完成对虫
情数据的聚类、 综合评判等定性分析以及建
立数学模型并进行模拟预测、 效果检验等定
量分析处理工作。 而且对每一种分析方法均
设计了通俗易懂的汉字屏幕提示 , 说明其使
用方法、 目的和功能 , 使得用户即使对某一
方法的数学原理不清楚 ,也能根据屏幕提示 ,
正确选择数据项 ,完成数据的建模分析工作。
本软件将数据的统计分析技术与赤松毛虫管
理系统有机地结合在一起 , 使得科技人员能
直接应用系统提供的各种数学模型进行赤松
毛虫的预测预报和防治决策。而且本系统可
利用新的虫情信息资料 ,生成新的数字模型 ,
从而方便地完成模型的更新 , 进一步提高预
测预报的精确率和防治决策的准确性 , 进而
提高防治效率和效益。 因而本系统使整个赤
松毛虫的综合管理系统具有动态更新特点
(工作流程图见图 3)。
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图 3 数据处理与建模分析系统的结构与工作流程
4预测预报管理系统
在对赤松毛虫综合管理全过程进行系统
研究和系统分析的基础上 , 研建了赤松毛虫
卵发生始期、盛期 ,幼虫孵化始期、盛期、末
期 , 幼虫越冬下树始期、 始盛期 , 幼虫越冬
后上树始期、 始盛期 , 幼虫暴食危害期 , 幼
虫结茧化蛹始期、 盛期、 末期 , 成虫羽化始
盛期、 高峰期、 盛末期 , 以及主要害虫和捕
食天敌的主要活动期的物候学测报模型、 期
距预测模型、 历期预测模型。对赤松毛虫防
治的最佳期——越冬上、 下树时期的预测还
建立了回归预测和灰色预测模型 , 使得预测
误差控制在 3天之内 ,为确定最佳防治时间、
及时进行防治提供了科学依据。 在发生数量
的预测预报方面 , 根据林间赤松毛虫的发生
规律和实际防治特点 , 对常灾类型和偶灾类
型两种林分中赤松毛虫自然种群动态规律进
行了详细而系统的调查研究。灾常类型林分
中赤松毛虫自然种群由卵到成虫发育内自然
存活率显著高于偶灾类型 , 约为偶灾类型的
2— 3倍。建立了两种类型的赤松毛虫自然种
群在世代内的数量动态模拟模型和越冬死亡
率估计模型 , 可根据初始种群密度对其在世
代内的数量变动进行模拟预测 , 精度可达
90%以上 , 此模型为精确估计赤松毛虫种群
危害量和进行中、 短期数量预报提供了科学
依据。 对人为干预下的赤松毛虫种群世代间
数量动态进行了研究和模拟 , 建立了精度在
88%以上的常灾广谱化学杀虫剂防治类型
区、 常灾毒环防治区和偶灾区等三种主要发
生类型区中赤松毛虫种群世代间数量动态预
测模型 , 以及不同危害程度、 发生面积的预
测模型 , 据此模型可对下一世代 (即下一年
度 )赤松毛虫的发生和危害情况作出预测 ,为
制订防治规划、进行防治决策提供科学依据 ,
其结构如图 4。
5防治决策系统
在对赤松毛虫防治决策过程中进行系统
分析的基础上 , 运用昆虫学、 经济学、 林学、
生态学、 数学等多学科知识 , 对防治决策涉
及的各个因素进行了系统研究 , 建立了可精
确模拟赤松毛虫种群取食过程的数学模型 ;
将油松采伐费用、 利润率等因素做为估计计
算油松立木价值的依据 , 将油松采伐期、 货
币时间价值等因素列入估计计算防治费用的
因素 , 建立了油松受害经济损失估计模型和
防治费用估计模型。本系统共建立了预估模
型 20个 , 可对赤松毛虫各虫期及总为害量、
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油松针叶生物量、 油松受害程度、 油松受害
后材积和枝材量损失、 油松立木及林间枝材
价格、 油松受害后经济损失、 各防治措施的
即时防治成本、长期防治费用等进行预估。根
据经济阈值的概念 ,结合赤松毛虫防治成本 ,
充分考虑了林分赤松毛虫种群数量动态规
律、 市场情况等因素 , 建立了赤松毛虫多维
动态经济阈值模型 , 可估计出赤松毛虫不同
发生类型区的油松林中赤松毛虫在各虫期的
经济阈值。依据最优化理论 , 将多目标分层
决策方法引入到害虫防治决策中 , 确定了即
时经济因素、 防治效果、 防治速率、 即时经
济效益、 社会效益、 生态影响等 6个决策目
标的赤松毛虫多目标决策分析技术 , 使用者
可通过人机对话进行赤松毛虫多目标防治决
策分析 , 得出何时防治、 何法防治可获得最
优经济、社会和生态效益的最优防治方案 ,达
到依靠自然调控、 长期控制赤松毛虫不成灾
之目的 , 其结构如图 5。
图 4 预测预报管理系统的结构与工作流程
图 5 防治决策系统的结构与工作流程
6本系统在实践中的应用
本系统以迁西县 3. 6× 104hm2油松林为
对象 , 建立了本系统的林间试验点。 根据迁
西县油松林分布类型以及林中松毛虫发生特
点 , 划分了 46个林班、 115个小班 , 在每个
林班中设立一块标准地 , 每年春秋各进行一
次虫情调查 , 记录林分、 虫情、 防治等因子。
另设两个系统测报点 ,按林业部的油松毛虫、
赤松毛虫等预测预报方法中规定的内容 , 进
行松毛虫系统调查 , 为预测预报、 防治决策
提供必要的依据。截止目前 , 已将 1984—
1994年的资料全部输入到微机中 ,实现了赤
松毛虫资料的计算机管理 , 提高了赤松毛虫
管理的效率、 预测预报的精确度和防治决策
的科学性。 使用本管理系统 , 可使赤松毛虫
预测预报精确度达到 90%以上 , 防治效益提
高 30%以上 , 取得了显著的经济、 社会和生
态效益 , 使害虫管理达到了一个新水平。
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