摘要：通过万方数据对林业有害生物预测预报研究文献检索，并对被引频次和年度、作者、机构分布进行了分析，总结了我国当前林业有害生物预测预报主要研究成果。针对当前我国林业有害生物预测预报现状，提出了进一步加强遥感技术应用和监测预报管理的策略。
关键词：林业;有害生物;预测预报;文献
开展较为精准的林业有害生物预测预报，对指导林业有害生物防治意义十分重大。进行林业有害生物预测预报文献学研究，总结林业有害生物预测预报理论与技术，对提高林业有害生物预测预报水平与预警能力，具有十分重要的作用。
1数据来源与检索方法
数据采集于万方数据知识服务平台，通过高级检索，对期刊论文、学位论文、会议论文、专利、中外标准、科技成果、法律法规、科技报告、新方志进行检索，采用关键词和主题为“林业有害生物”“森林病虫害”“预测预报”。检索表达式为：(主题：(“林业有害生物”)*主题：(“预测预报”)+题名或关键词：“(林业有害生物”)*题名或关键词：(“预测预报”)+主题：(“森林病虫”)*主题：(“预测预报”)+题名或关键词：(“森林病虫”)*题名或关键词：(“预测预报”))*Date：-2018。
2数据分析
对检索到的575篇林业有害生物预测预报论文，采用文献统计学方法，使用Excel分别进行被引频次、年度分布、作者分布和机构分布分析。
2.1被引频次分析
对检索到的575篇进行被引频次排名。其中，被引频次在30次以上的主要有宋玉双、黄北英的《中国林业有害生物防治技术的新进展》，陈绘画、朱寿燕、崔相富的《基于人工神经网络的马尾松毛虫发生量预测模型的研究》，张真、李典谟、查光济的《马尾松毛虫种群动态的时间序列分析及复杂性动态研究》，张国庆的《基于系统健康管理理论的林业生物灾害精细化预报管理研究》《基于生态论的生物灾害精细化预报理论研究》《基于TSE分析理论的林业生物灾害精细化预报技术研究》，李明泽的《东北林区森林生物量遥感估算及分析》。
2.2年度分布分析
年度分布分析表明，有关林业有害生物预测预报研究文献发表数量，2004年之后才增长较快，2006年之后一直处于较高水平，年发表文献数量，除了2010年为29篇之外，其他年份均在30篇以上。
2.3作者分布分析通过对作者分布进行分析
发表4篇及4篇以上的作者共有28位，其中，陈绘画发表了有关林业有害生物预测预报研究论文20篇;张国庆发表了13篇;张真、李天生发表了8篇;崔相富发表了7篇;宋玉双、屈金亮、贾春生发表了6篇;刘健、孔祥波、张旭东、朱寿燕、王洪斌、许章华发表了5篇;张桢、余坤勇等14人分别发表了4篇;共计160篇;占发表文献总数的27.83%。
2.4机构分布分析
机构分布分析结果，分析表明，发表林业有害生物预测预报研究文献在10篇(含10篇)以上的单位分别是国家林业局、中国林业科学研究院、北京林业大学、安徽省潜山县林业局、浙江省仙居县林业局、中南林业科技大学、福建农林大学、浙江农林大学、中国科学院，既有国家行政管理机构，又有农林院校、科研机构，也有一线生产实践单位，基本涵盖了涉及林业有害生物预测预报的所有机构。
3讨论
随着技术的进步，性诱、遥感等新的监测手段，以及新的数学分析技术和信息技术在林业有害生物预测预报中得到了广泛引用。宋玉双、黄北英2008年在《中国林业有害生物防治技术的新进展》一文中对其进行了总结。
陈绘画、朱寿燕、崔相富在《中国林业有害生物防治技术的新进展》，张真、李典谟、查光济在《中国林业有害生物防治技术的新进展》，储江山、徐胜利、张国庆等分别在《生物灾害精细化预报算法试验研究——以潜山县马尾松毛虫为例》《林业生物灾害精细化预报理论基础与技术集成——以潜山县马尾松毛虫为例》《马尾松毛虫精细化预报径向基函数建模试验研究》《马尾松毛虫精细化预报多层感知器建模试验研究》，余燕、王振兴、毕守东、张国庆等在《马尾松毛虫幼虫发生高峰期的三种预测模型》、《基于马尔科夫链和列联表法的马尾松毛虫发生面积预测模型研究》《马尾松毛虫幼虫高峰期发生量的预测模型研究》等文中运用新的分析技术，开展了林业有害生物预测预报建模研究。
张国庆还在《基于系统健康管理理论的林业生物灾害精细化预报管理研究》《基于生态论的生物灾害精细化预报理论研究》《基于TSE分析理论的林业生物灾害精细化预报技术研究》等文中，对林业有害生物精细化预报基础理论与技术进行了研究[1-12]。近年来，尽管我国在林业有害生物预测预报技术上发展较快，但在管理和遥感应用上，还有待进一步加强。
在遥感应用方面，要加强遥感技术在监测中的应用，特别是高分卫片在林业有害生物监测中的应用，尽快摒弃劳动强度大、监测数据准确性差、人为因素干扰大的以人工地面监测为主的监测手段，尽快推广以高分遥感监测为主，重点区域航空补充遥感为辅的以遥感为主的监测手段。在监测预报管理上，首先要尽快改变监测数据上报时间“一刀切”的做法，因为我国地域广大，即使是同一种林业有害生物，各地发生时间相差很大，规定同一时间或同一时间段上报监测数据，使得基层不得不编造数据上报，造成上报的监测数据失真。
其次，在考核中，尽快取消过高的、且逐年提高的预报准确率和监测覆盖率，以及过低的且逐年降低的成灾率等硬性考核指标。由于基层监测预报队伍人员严重不足，尽管配备了不少信息设备，但监测技术仍然十分落后，基本上是靠两条腿进入林内实地观测和依照经验预估，采集的数据精度不高，根本就达不到考核指标规定的过高的监测覆盖率和预报准确率要求。且过低的成灾率要求，使得基层上报数据时不得不调低本就精度不高的实际发生数据。
再次，把“新发生疫点数”“疫点数”和“疫区发生面积”纳入考核硬指标，使得省、市、县在上报疫情时，层层削减甚至瞒报疫点数与疫情发生面积。因此，在监测数据上报时，应该根据各地不同气候确定科学合理的监测数据上报时间。在考核上，应该实事求是，根据当前我国林业有害生物监测预报水平不高的实情，参考气象预报做法，制定可行的考核指标，特别是要取消“成灾率”和“新发生疫点数”“疫点数”和“疫区发生面积”等考核硬指标，改为灾害或疫情防治成效指标。
参考文献
[1]宋玉双,黄北英.中国林业有害生物防治技术的新进展[J].中国森林病虫,2008(06):31-34.
[2]储江山,徐胜利,张国庆.生物灾害精细化预报算法试验研究法——以潜山县马尾松毛虫为例[J].现代农业科技,2015(18):173-180.
[3]朱纯祥,张汪炎,胡德松,张国庆.林业生物灾害精细化预报理论基础与技术集成——以潜山县马尾松毛虫为例[J].现代农业科技,2015(17):203-205.
[4]张国庆.森林健康与林业有害生物管理[J].四川林业科技,2008,29(06)：84-87.
[5]张国庆.生物灾害管理论研究与生物灾害精确管理[J].现代农业科技,2011(03):22-25.
[6]张国庆.基于TSE分析理论的林业生物灾害精细化预报技术研究[J].现代农业科技,2014(20):155-157.
[7]张国庆.基于系统健康管理理论的林业生物灾害精细化预报管理研究[J].现代农业科技,2014(19):198-199.
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