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user: 4. 完善林草有害生物智能化防控，促进林草资源统筹发展 4.1. 加大宣传和培训力度，增强林草有害生物防控观念 据统计，我国草原生态破坏中，人为的盲目开垦比例占25.4%，过度放牧比例占28.2%，滥砍滥挖比例占31.8%，每年甚至有3000多万亩有林地转为无林地、疏林地或灌木林地 [ 6 ]，极大程度的增加了有害生物发生的可能性。因此，可以利用宣传讲座、电视网络、横幅、林农参与等方式，促进农民生活方式的改变，加强公众对林业生态保护和林业有害生物的认识，提升公众积极参与监测及主动上报意识；通过定期或不定期的培训等方式普及林业有害生物综合防治最新科技成果、智能化实用型防控手段，增强农民林业有害生物防控观念；建立宣传林草有害生物智能监测防治示范区试点，积极引导带动公众投身于林草资源保护行动中。 4.2. 坚持顶层设计理念 继续坚持以政府为主导，建立或不断加大林业有害生物防治专项资金及配套资金的多方争取；坚持顶层设计理念，加快林草有害生物智能化防控体系建设，确保科学谋划；坚持“预防为主、治理为辅”的原则，不断强化固定监测站、移动监测站等基础设施建设，因地制宜的制定提前防控策略；强化宣传引领，建立联防机制，切实抓好政府、林草相关部门、社会群体对于有害生物防控的具体工作；确保各级各部门继续保持防治高压态势，分工协作，形成合力，严控森林、草原等生态系统病害疫情的扩散。 4.3. 制定具有地方特色的林草有害生物风险评价体系 我国地域广阔，气候多样，对外贸易发达，不仅本土林业有害生物呈多样化发展，更为外来林业有害生物的入侵提供了生存空间，严重破坏了生态系统稳定，使生物多样性降低，成为制约生态建设和经济发展的重大障碍 [ 7 ]。由于各区域林草有害生物发生时间不同，所受环境影响不同，所以应改变以往林草有害生物监测、数据评判、风险管理和防控技术“一刀切”的做法，全面加强林草生物安全领域法律法规和政策管理制度制定的同时，充分结合地区特征和时空范围，进行切实可行的量化风险评价。从林草有害生物种类、分布情况、潜在危险、经济损失、生态服务价值量损失、传播扩散程度等方面制定具有地方特色的林草有害生物风险评估体系，判断和评估林草有害生物本身及其产物可能造成的损失和后果，对人类、生态环境、动植物、微生物、生物多样性以及社会经济可能造成的现实损害或重大威胁，建立风险评价标准，确定风险等级，有针对性的确定预防、防控和保护措施，达到正确指导各区域林草有害生物科学防控管理的目的。 4.4. 构建统一化的林草有害生物智能化监测预警系统 紧跟大数据时代脚步，目前，“东北生态大数据中心”已成功实现了我国林草业与大数据的紧密融合，为我国林草业大数据的深度分析和实践应用、森林资源动态监管奠定了坚实基础。此外，为降低林草有害生物危害，我国林业部门和地方生防部门面向不同应用领域，建设和研制了各类型监测信息管理软件和平台，但系统间功能的千差万别、规范标准的参差不齐，导致资源利用率大幅降低，各类型监测预警系统不能物尽其用。为更好的实现林草有害生物的智能化监测预警，实现林草有害生物属性的自动捕捉、发生动态的自动采集、危害的自动预警，仍需从林业气象、虫情、孢子捕捉、预警预报、专家资源、信息管理等方面加强系统建设，构建统一化的林草有害生物智能化监测预警系统 [ 8 ]。 借助智能气象监测系统、360度全方位红外高清摄像机、视频监控，直观获取林业生产环境信息图表，清晰掌握林区有害生物发生情况，林地孢子病害发生情况和演变趋势，配合全球定位GPS、移动无线网络等技术，实现现场图像的实时采集和高效传输，不断完善补充系统数据库的同时，实现数据价值的深度挖掘。当监测数据超过预先设定的期限值时，自动启动警报装置并立即以短信和图形等形式发布预警信息，为相关部门及时采取措施做好防控争取了时间。还应充分融合前沿科技手段，积极促进林草有害生物病害、林草有害生物虫害等大数据平台建设，全面了解林草有害生物发展状况。 4.5. 创新林草有害生物自动识别技术，强化科技支撑 林业有害生物包含危害森林、林木和林木种子正常生长并造成经济损失的病、虫、杂草等，病害种类多样，识别方法参差不齐。准确识别病虫害种类是进行种群动态监测、揭示灾变规律、科学指导防控的基础 [ 9 ]。目前，针对林业有害生物的远程诊断一贯做法是利用数码摄像机和照相机记录各观察点发现的疑似病虫情录像和相片，或利用GPS和移动无线网络技术定时采集现场图片，传送至相关测报中心或远端物联网监控平台，最后借助省森防站、林业管理部门或组织农林相关专家进行识别诊断。这种方法准确率较高，防治效果明显。但由于远程诊断时间的延迟性，人眼视觉系统的局限性和主观性，不同专家所擅长的领域不同，对于一定时间内准确而全面的识别出每一种病虫害仍具有较大难度，往往存在耽误病害的及时防治，造成农药大范围滥用，影响生态系统稳定等危害。 近年来，随着无人机、GPS、遥感、5G、数字图像传输、视频实时传输、海量异构数据处理、计算机等技术的高速发展，目前已基本实现了通过图像、声音和雷达等探测有害生物数量；根据光谱反射率的差异和结构异常在遥感数字图像上的记录，借助图像增强处理和模式识别等技术，实现对森林病虫害的动态监测；借助无人机的智能影像拼接技术，进行三维场景虚拟建模，实现有害生物趋势预测分析；基于深度学习的害虫信息特征提取，昆虫种类识别、计数与实时监测 [ 10 ]；基于叶片病斑图像处理的计算机诊断系统，实现作物叶部病害的自动识别 [ 11 ]；利用深度卷积神经网络模型对杂草图像特征的自动提取和正确识别 [ 12 ] 等，涵盖病、虫、杂草识别的各个领域，技术水平高，成果转换力度大。因此，进一步加大科技支撑，完善创新林草有害生物监测与自动识别，具有重要现实意义和应用价值。 我国农作物种植同林草资源类似，也具有覆盖面广，分散度高，病虫害发生种类多，区域性发生规律复杂等特点，目前，全国农业技术推广服务中心、各省植保站以及安徽省农科院等单位已成功构建起基于深度学习方法的病虫害种类特征自动学习、特征融合、识别和位置回归计算框架，研发了移动式病虫害智能化感知设备和自动识别系统，实现了16种灯下常见害虫的精准识别(准确率66%~90%)和38种田间常见病虫害(症状)的精准识别(准确率50%~90%)，满足了新形势下病虫测报高效、高准确力的需求 [ 13 ]，更为林草生态系统有害生物的识别提供了借鉴意义，奠定了良好基础。随着各类型病虫害基础数据库的不断丰富、神经网络深层特征提取的不断完善，基于科学技术支撑下的农林田间病虫害识别将变得更加精准和高效。 4.6. 加强林草鼠类、兔类监测预报，科学制定防控对策 据第三次全国林业有害生物普查(2014~2017)记载，啮齿动物52种，其中，鼠类44种，发生面积234.9万hm 2 ，占全国林业有害生物发生总面积的12.4%；兔类8种，发生面积37.4万hm 2 ，占全国林业有害生物发生总面积的2.0% [ 14 ]。同时，啮齿动物不仅直接危害木本植物，严重影响人工造林质量，减缓森林更新速度，更是许多传染病的媒介，对人类健康带来极大威胁，且绝大多数林草鼠类、兔类属于本土有害生物，一般不涉及外来有害生物防范和检疫问题。所以，在严格贯彻执行我国本土检疫法规的同时，还应全面加强林草鼠类、兔类监测预报，科学制定防控对策，积极采取人为捕捉、物理阻隔、器械捕杀、天敌控制、化学不育、林地抚育等无公害防治技术，应用红外线夜视仪 [ 15 ]、视频摄像头、红外相机结合标记重捕 [ 16 ] 等方法实现定点定期监测，加强鼠类、兔类生存环境监测，密切关注鼠密度变化趋势、种群密度变化趋势及其种群结构变迁规律，实现对林草重点造林工程以及新植林地的重点防控。 同时，随着大数据、物联网等新兴技术的发展和不断壮大，为更好的实现林草鼠类、兔类智能化监测预报，助力林草有害生物防控技术快步发展，建立统一标准的有害生物智能监测系统势在必行。通过融合图像自动采集技术、数字图像处理技术、人工智能模式识别技术、无线传输技术、动物分类学、生物信息学、几何形态学等多项世界先进专业学科，以大数据技术为底层技术支撑的基于生态学的智能监测数据平台，将成功实现对林业鼠类、兔类，甚至林草有害生物信息数据的智能收集统计、分析挖掘，更好的实现对林草生态系统的科学监测、风险分析、危险度评价和风险管理，促进林草资源统筹发展。