农业中级职称论文林业生物灾害精细化预报

　　本篇农业中级职称论文研究林业生物灾害精细化预报理论基础与技术集成，就当前而言，对于林业生物灾害精细化预报来说，关键是要改变传统的以地面监测为主的思维与做法，重点是要开展对现有遥感照片的林业生物灾害信息和森林资源信息的快速解读技术研究，引入先进的数学、系统学、信息学分析技术与工具，创新林业生物灾害预测算法，将林业生物灾害监测数据与森林资源二类清查数据复合，以小班为基本预测单位，建立以GIS和互联网为平台的智能化预报专家系统。

　　《林业勘察设计》(半年刊)1981年创刊，以“三个代表”重要思想为指向，立足本省，面向全国林业勘察设计同行，围绕林业建设科学技术问题，广泛开展学术交流，介绍勘察设计经验，推广科技成果，指向国内外最新科技动态，提高设计质量和设计水平。本刊主要读者是广大林业科技工作者及有关工程技术人员。

　　1 精细化预报理论基础

　　1.1 精细化管理

　　精细化管理理论在我国，运作实践中的技术和管理“精华”，精致打造畅通于国家和地方政府主管部门的渠道，精致建好畅通于所有相关方的管道，精密构造公司内部各部门、公司总部与分公司、分公司与项目部、公司与相关部门的关系，建设“精品”市场。四细是指细分资源和市场，细分职能和岗位，细化战略和目标，细化制度和流程。精细化管理就是重基础、重细节、重过程、重落实、重质量，专注地做好每一件事，并在每一个细节上精益求精，通过精细化管理，使管理工作做到“四化”，即“复杂的事情简单化”“简单的事情流程化”“流程化的事情定量化” “定量化的事情信息化”。

　　在刘先明先生的推动下，精细化管理理论在海尔、海信、美的、红豆、中国空间技术研究院、航天科工集团三院33所、首都机场股份有限公司、上海铁路局、武汉铁路局、深圳卫视、北京建行、山东农行、山西省公路局晋城分局等企业与行政事业单位得到了应用。

　　与此同时，精细化管理理论在我国也得到了较快发展，姚小风在工厂管理方面，细化了工厂的生产计划管理、生产设备管理、物料采购管理、物资仓储管理、物流配送管理、产品研发与工艺技术管理、生产质量管理、标准认证管理、生产外协管理、车间现场管理、作业方式管理、安全管理、成本费用控制、行政后勤管理、人力资源管理、环境卫生管理等16个工作大项的管理流程、管理制度、管理方案与范本。

　　王德敏则在行政事业单位管理方面提供了“控制内容+控制目的+控制制度+控制流程”(明确了行政事业单位内部控制的管理目的，清晰了行政事业单位内部控制的工作内容，规范了行政事业单位内部事项的管理制度，细化内控业务的操作流程)四位一体的行政事业单位内部控制精细化管理全案，细化了行政事业单位资金、实物、无形资产、预算与结余、收入、支出、工程项目、合同协议、政府采购、内部审计、财务报告、财务管理信息化、人力资源等14类工作事项的规范化设计内容。

　　张国庆则引入生态论，将人类社会作为一个复杂系统，通过系统管理中的系统评价、系统的精确管理与健康管理来实施精细化管理，并通过PDCS循环(Plan，Do，Check，Study)，通过主动学习、主动纠错，并将成功的经验继承并遗传到下一个管理循环，从而不断提高管理水平。

　　1.2 精细化预报

　　张国庆认为，对于复杂系统而言，精细化预报实际上是系统管理理论中系统监测与评价中的一个重要组成部分。目前，在天气预报上，已经得到了充分的应用，形成了比较完善的理论与技术体系，并取得了较好的成果。就天气预报而言，精细化预报包括“精”和“细”2个方面(“精”是指天气预报要精确，预报准确率要高，“细”是指气象要素和气象及相关灾害的时空分辨率以及强度、量级的细化程度)。

　　当前，在精细化天气预报技术上，多采用MM5(由美国大气研究中心 NCAR和美国滨州大学PSU联合研制的中尺度数值预报模式，是基于天气运动变化的非线性变化偏微分方程组，用来处理大密度的数据，进行复杂的运算)、 WRF(由美国环境预测中心NCEP和美国国家大气研究中心NCAR等开发的一种统一的气象模式，用于真实天气的个案模拟)模式或中尺度数值模式。

　　新一代云端一体化GIS平台软件Super Map GIS 7C实现了气象数据接入与展示、历史资料查询、天气预报制作、在线订正、快速制图等功能，可以提供统一的省、市、县三级联动，逐级指向的天气预报制作平台，精细化预报空间分辨率可达1 km×1 km，时间分辨率可达1 h，基本上能满足天气预报尤其是灾害性天气预报“定量、定时、定点”的精细化要求。

　　1.3 生物灾害精细化预报

　　生物灾害精细化预报是系统健康管理理论在生物灾害管理中的应用，是生物灾害精确管理的重要环节与组成部分。生物灾害精确管理的理论基础是系统健康管理理论，包括精密监测(即精细化预报)、GCSP管理和精确治理等，其中精密监测(精细化预报)就是对生态系统进行连续的、实时的监测，通过监测数据建立预测预报模型，对生物灾害进行精细化预测预报。

　　2 林业生物灾害精细化预报技术基础与集成

　　2.1 技术基础

　　林业生物灾害精细化预报的实质就是根据林业有害生物的生物生态学特性，通过对林业生物灾害监测数据的积累与建模分析，从中寻找林业有害生物的种群变化动态与环境因子变化之间的关系，建立预测预报模型，实现林业生物灾害预报在时间、空间、强度等维度有较高分辨率。生物灾害精细化预报的技术基础，一是积累生物灾害监测数据素材，二是积极运用空间遥感技术和信息处理技术，三是引入复杂系统生态论中的能流、TSE(TSDA，Time-Space Dynamic Analysis About Event)、代谢分析等分析方法，创建新的预报算法，建立较为精准的预报模型。

　　2.2 技术集成

　　2.2.1 数据获取。尽管当前以人工地面监测为主，对于林业生物灾害监测而言，还是应该尽快应用遥感技术进行林业有害生物发生范围、发生强度监测为主，人工地面监测为辅，来快速获取更为准确的林业生物灾害空间维与强度维数据。对于时间维度的数据获取，可以借助灯光诱集、化学诱集(尤其是性诱集)或远程视频、标准地调查等技术手段，以及借助生命表分析技术，以获取林业有害生物时间维度数据和当前种群变化趋势数据。

　　2.2.2 预报算法。在时间维度上，林业生物灾害精细化预报主要内容有发生期预报和防治关键期预报;在空间维度上，林业生物灾害精细化预报主要内容有发生范围预报;在强度维度上，林业生物灾害精细化预报主要内容有危害程度预报。发生期、危害程度预报可以采用回归、时间序列与神经网络等算法建立预报模型;防治关键期预报可以采用回归、时间序列与神经网络等算法，结合事因链中关键事因分析(key factor analysis)算法建立预报模型;发生范围预报可以直接使用Arc GIS空间分析技术进行预报，如果仅仅只是预测发生面积，也可以采用回归、时间序列或神经网络等算法建立预报模型。

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