病虫害监测与预测 第一讲病虫调查与系统监测
肖悦岩（中国农业大学，北京,10００９４）
要了解病虫害发生的现状和规律，惟一的办法就是到田间去进行调查或监测。
１ 监测的目的和方法
做什么事情，都有目的性。目的不同，方法也就会有很大差别。据此，不妨把病虫害监测大体区分为以下两大类型。一类是生产性调查。目的是了解生产田中病虫害发生和为害程度、范围，以指导防治。这类调查应该选在该种病虫害的防治适期或发生盛期，或作物形成产量的关键生育期；调查往往采用属性取样或成数取样，注重大范围的普查和分类调查，而不要求十分精确。往往只检查病虫数量和为害程度。常以病虫害种类、病（虫）田率、病（虫）点率、病株率（有虫株率）为代表值。
另一类是为了掌握病虫害发生动态和规律，最终服务于预测预报和防治策略研究的监测。为此，需要连续地进行定时、定点、定量的系统调查。这类调查更适合用“监测”一词，是要观测一个动态的发生过程。一方面强调调查方法和数据的规范性，以便长期积累、相互比较；另一方面，这种观测可能是针对整个病虫害系统的，虽然调查以病虫害为主，但同时还要全面地观测有关的气象因素、栽培条件和作物生长状况，以便建立可靠的预测模型。
２ 监测的基本要求
２．１ 代表性与准确度。调查的目的之一是用一些数值代表实际情况，或通过抽样调查和数理统计获得相对可靠的代表值。它们和实际发生情况（真值）相比较都会有一定的误差，而误差的反面就是准确度。要提高监测的准确度，就必须讲究取样方法（详见第二讲）、取样数量和不断提高自己的观察判断能力。
２．２ 可比性与规范化。多次或多点调查结果之间要进行比较，通过多次对比才能做出评价和找到规律，因此调查方法的标准化是病虫资料质量的保证之一。为此，国家和部门制定了一系列“规范”，必须遵守。
２．３ 完整性。由于病虫害发生发展受到多方面因素的综合影响，要作好预测工作就需要尽可能详尽地掌握有关情况。调查病虫害时一定要注意观察它们所处的环境，包括气象、土壤和栽培管理，也要注意它们在时间上的搭配。
２．４ 经验和直观判断能力。病虫害监测大多是通过肉眼观察和仪器测量获得估计值和测量值。由于植物病虫害是一种生物现象，病虫害流行又涉及整个生态系统的复杂关系，所以要求监测者具备一定的专业知识和智力。在识别病虫害症状，评估病虫害严重度、发生病虫面积，极端值取舍等方面，监测者的直观判断能力都具有十分特殊的意义。为此，需要稳定测报队伍，并且不断培养和提高其素质。
３ 调查或系统监测的基本概念
３．１ 单位是观测或计量的标准量。通常指农作物的单个植株、叶片、花、果、穗等。根据需要，也可以确定以田块或一定面积甚至乡镇、区、县等为调查单位。显然，调查单位在很大程度上影响着调查的精细度，但也不能要求太细，要根据具体调查目的和时间、人力条件而定。
３．２ 单位发生病虫程度。对于任何一个单位都可以调查到有病（虫）或无病（虫）两种状态，这是按质的不同来区分的调查结果。如果进一步细分，有病（虫）的，在不同取样单位上害虫的个体数量或发病程度还会有很大差别。为此，还需要对有病虫的单位进行分级调查或数值调查。例如在害虫调查中经常采用的单株虫口数量（相当于以株为单位的害虫密度）。由于植物病原物大多很小，不容易计数，所以病害调查中多采用发病面积（或体积）占调查单位的面积（或体积）的百分比来表示，也称严重度。如调查叶部病害时
严重度＝(病斑面积/叶片总面积)×１００％
实际工作中病害严重度多采用目测估计的办法获得。由于眼睛的分辨能力和严重度的几何级数成正比。所以严重度的级别可以设１％、５％、１０％、２０％、４０％、６０％、８０％、１００％等８级或１％、３％、６％、１２％、２５％、５０％、７５％、８７％、９４％、９７％、９９％、１００％等１２级（或将８７％以上合并成１级）。对于一些症状比较复杂的病（虫）害（多指系统性侵染病害），虽然严重度仍用０～n的数值表示，但其级别往往不能依据简单的一种数量来划分，要根据多种形态指标进行病情分级。如水稻纹枯病单株病情分级要兼顾是否枯死和病斑高度：
０级：全株无病；
１级：从顶叶到第３叶片以下叶鞘或叶片发病；
２级：从第２片叶以下叶鞘或叶片发病；
３级：顶叶发病；
４级：全株发病，早枯。
棉花黄萎病、枯萎病要依据植株矮化程度、叶片变色和萎蔫程度来划分。
３．３ 群体（或一定面积上）发生程度的统计。由于只有大量个体发生病虫时才能对生产构成损失，所以重要的是了解群体发生病虫的程度，这就需要在个体观测的基础上进行统计分析（主要是求平均数）。
有虫株率、单株虫量前者是将观测的单元分成有虫和无虫两类，计算有虫单位数占调查单位总数的百分比；后者是计算每单位上平均虫口数，如果以１００株单位，就是百株虫量。普遍率、病情指数病情普遍率代表植物群体中病害发生的普遍程度，是将观测的单位分成病、健两类，计算发病的植物单位数占调查单位总数的百分比。植物单元可以是植株、叶片、茎、果、穗……等，相应于普遍率的名词为病株率、病叶率、病果率、病穗率……等。病情指数是将普遍率和各单位病情严重度结合起来，用一个数值全面反映植物群体发病程度，通常用０～１的小数表示。
如果严重度是以百分比表示，其计算公式为：
n n
DI＝ { ∑（Xi·Si）}/{ ∑（Xi/100）}
i＝０ i＝０
式中，Xi为某一严重度的单位数，Si为该严重度的数值，∑为累加符号，是从０开始，也就是说把无病单元定为０级，也在统计之列。如果严重度是分级调查结果，则采用以下公式计算病情指数：
n n
DI＝ { ∑（Xi·Si）}/{ ∑（Xi·Smax）}
i＝０ i＝０
式中，Xi为某一严重度的单位数，Si为该严重度的代表值，Smax最高病级值，∑为累加符号，也是从０级（无病单位）开始累加。
４ 监测仪器和新技术
４．１ 一般仪器。包括诱集害虫的黑光灯、黏捕器，采集病原物的孢子采集器等，更多的是一些环境监测仪器，如自计温湿度仪、照度仪、风速计、雨量计等。
４．２ 遥感技术。遥感技术是近年来迅速发展起来的一门综合性探测新技术。它接受目标物辐射或反射的不同电磁波，通过一系列处理和解释过程，快速而准确地提供被测目标的有关信息。由于遥感技术所利用的电磁波波长可以小到０．３μm，大到３m，可以“看”到人眼感受不到的光，又由于这种技术具有快速，监测的面积大，获得的资料规范和可以直接输入计算机等优点，现已广泛应用于军事侦察、气象预报、地质勘探、农业估产等领域，在病虫害监测预测中也会有广阔的应用前景。近地面遥感和航空遥感可能比较适合病害的监测，而在系统性侵染的病害和林木病害监测上比较容易实现。
４．３ 计算机联机系统。随着计算机科学和技术的飞速发展和广泛利用，人类已经可以做到将环境因素的监测、记录传输、存储全部自动化，甚至在输入一定的数据加工规则和预测公式以后，计算机能够做出病害预报。这就形成一台集监测和预测于一身的病虫害预测器。如已经商品化的苹果梨黑星病预测器。
病虫害监测与预测 第二讲病虫抽样调查方法
肖悦岩（中国农业大学，北京１０００９４）
面对成千上万的农作物，及在其上发生的难以计数的病斑或害虫，要了解病虫害发生程度，只能抽查一定的单位并计算一些统计值。而要使调查结果具有较好的代表性，就要讲究抽样方法。
１ 病虫害空间格局
病虫害格局是指某一时刻在不同的单位空间内病虫害（或病原物、有害昆虫）数量的差异及特殊性，它表明该种群选择栖境的内禀特性和空间结构的异质性。受生物种群特性、种群栖息地内各种生物种群间的相互关系和环境因素的影响，某一种群在空间散布的式样会有或多或少的不同。反之，调查病虫害的空间格局也有助于了解其传播的规律。由于总能够找到某一种概率分布函数来描述空间单位内某种生物个体出现频率的变化，所以分布格局也常被称作“空间分布型”、“田间分布型”。病虫害田间分布型是确定取样调查方式的重要依据。
常见的可以用来描述病虫害空间分布格局的数学模型大体有４种，即：普瓦松（Poisson）分布、二项式分布、奈曼（Neyman'' s）分布和负二项分布。普瓦松分布描述小概率随机事件，其个体都是独立的，之间无相互作用，表现为个体之间的距离可以很不一样；二项式分布的个体之间相互排斥，并且相互关系基本一致，如空间距离相等；奈曼分布的个体之间有一定的相互吸引关系，如亲子关系。世代之间亲疏程度不同可以表现为距离的近远，也就形成了一些核心或中心；负二项分布的个体之间也有一定的关系，但这种相互关系可以分成两种或多种。在空间上可以分成疏密不同的区域，同一区域内的个体之间保持基本相同的关系，而不同区域内的个体之间的关系有明显的不同。
形成不同空间格局的原因是多方面的，包括病虫害的增殖（生殖）方式、活动习性和传播方式，发生的阶段等，也和环境的均一性有关。了解病虫害本身的生物学特性，有助于初步判断它们的分布格局。如果病虫害来自田外，传入数量较小，无论是随气流还是种子传播，初始的分布情况都可能是普瓦松分布。当病虫害经过１至几代增殖，每代传播范围较小或扩展速度较小，围绕初次发生的地点就可以形成一些发生中心，将会呈奈曼分布。其后，特别是在病虫害大量增殖以后，又可能逐步过渡为二项式分布。当大量的小麦条锈病夏孢子传入或蝗虫大量迁入时，也可能直接呈现二项式分布。由于肥、水、土壤质地等成片、成条带的差异可能造成作物长势和抗病性的差异，进而引发病原物侵染和害虫取食、产卵的差异，就会出现负二项式分布。
判别病虫害空间分布格局的数学方法大体有两类。第一类，也是比较常用的判别指标法，如计算聚集度（I、C、CA、Taylor的幂），平均拥挤度（m、m－m回归、δ）。主要是判断聚集与否（或隶属随机分布、均匀分布和聚集分布的程度）。笔者认为Moore（１９５４）建议以方差（V）与平均密度（M）为基础，计算I ＝V／M－１是比较简便的聚集度指标。当I＝０时，判断为随机分布；当I＜０时，判断为均匀分布；当I＞０时，判断为聚集分布。第二类是根据实际观测的频次数据计算均数和方差，将均数和方差分别代入普瓦松分布、奈曼分布和负二项分布的理论公式，再对理论值与实际值的一致性进行x2测验。可以判断属于何种分布型。这样不仅判断了分布型，也可以通过相应的公式确定最低的取样数量。
２ 取样调查方法
选择取样调查方法既要以病虫害空间分布型研究为基础，也要符合统计学的基本要求。
病虫害取样调查方法可以大体划分为随机取样、顺序取样和典型取样等３大类。典型取样在很大程度上依赖调查者的经验和判断能力，在归纳典型和选择样本时都会受到主观因素的影响，所以也称“主观取样”。由于典型取样不必进行随机取样所以比较简单，也正因为这一点使这种方法无法估计取样误差，只适用于大面积生产性调查。
随机取样获得随机数据是进行数理统计的基础。纯随机取样的基本做法是先将总体（如某一地块）划分成若干个相同的单位（如一定面积和形状的小区），并且按次序编号，然后根据随机数（查表、利用计算器的随机数发生器或抓阄）抽取样本。在田间特别是大面积是很难操作的。另一方面，我们经常采用的单（双）对角线法、大五点法、棋盘式法、“Z”字形法…，它们都属于顺序抽样法。顺序取样按一定次序取样，后取样本的位置将受到先取样本的影响，又由于没有随机抽取样本的过程，其方法虽然简单，但缺乏统计分析的理论根据，严格地说不能进行统计分析。为了克服以上两种方法的缺点，许多植保专家设计了一些混合取样方法。马育华（１９８２）提出采取顺序取样与整群取样相结合或顺序取样与两极取样相结合的做法。前者的主要改进是在第一组内随机抽取几个样本，然后分别以它们为初始样点按同样的规则在其他组内顺序取样，这样就获得几个随机的单位群，可以用整群取样计算取样误差的方法计算误差。后者只要用随机方法确定初级单位的分配，次级采用顺序取样方法。另外还有分层取样、两级或多级取样等等。采用分层取样法，首先要大体观察要调查的田块，按病虫害密度划分成若干区层（等级或类型），然后从每一区层随机抽取样本，计算每区层的样本平均数，最后根据各区层的比例，用加权平均法计算总体的代表值。这样就能在获得代表值的同时对取样误差做出估计。针对随机分布、均匀分布的病虫，采用哪种方法都可以。针对符合奈曼分布和负二项分布的病虫害则建议采取分层取样法。
３ 观测项目和记载
如前所述，监测服务于预测。监测的直接结果是产生尽量符合实际的代表值，以供预测分析之用。实际情况包括某一时刻病情（状态）和不同时刻之间的变化率（动态）两部分。前者是基础，但不足以说明规律。要监视一种病虫害流行的过程就必须按照一定的时间序列和空间位置来进行，可以称之为系统调查。系统调查还有更广的含义，就是要对病虫害所处的农田生态系统进行调查，或者说要对一些与病虫害有关的作物生长、品种抗病（虫）性、气象因素、肥、水等栽培状况进行观测和记载，以便进行预测研究。监测数据的价值在于其真实性、可比性和完整性，这就需要规范病害监测方法。１９８６年，全国植保总站病虫测报站根据现实情况和应用计算机的需要，再次组织修订全国《农作物主要病虫测报办法》，并纳入国家标准化项目计划。小麦条锈病、小麦赤霉病、小麦丛矮病、稻瘟病、稻纹枯病、黏虫等１５种病虫害测报调查规范作为第一批调查国家标准，已于１９９６年经国家技术监督局颁布实施。第二批标准化文件也已进入试用阶段，即将颁布执行。不论采用哪一种预测分析方法，都要依据一定质量和数量的病虫调查资料。预测方法越进步，对数据质量的要求越高，而标准化是病虫资料和预测质量的保证。预测数据的积累，如同集邮。将单张邮票纂成一套或积累不同历史时期的邮票甚至稀有的邮票是个升值的过程，都会获得巨大利润。在以往的测报工作中，往往忽视一些病虫害大流行资料的整理工作，丧失了很多有价值的信息。因此，有组织地，采取超常规方法调查这些突出事件也是十分必要的。
病虫害监测与预测 第三讲病虫害预测原理
肖悦岩（中国农业大学，北京１０００９４）
病虫害预测是实现科学管理的先决条件，在现代有害生物综合治理中占有重要的地位。中国有句俗话：凡事预则立，不预则废。这里，“预”即指预测；“立”即指成功。预测的价值就在于在可能预见的前景和后果面前，决定我们现在应该采取何种正确的防治决策，从而增加谋事的成功率。
１ 预测的概念
植物病虫害预测是在认识其发生发展规律的基础上，利用已知规律展望未来的思维活动。预测是主观见之于客观的一种活动，属于软科学。而认识规律又是对大量病害流行事实所表露的信息资料进行加工和系统分析的过程，有关生物学、病理学、生态学等科学理论、科学思想和科学模式则是对一些规律的总结。预测的本质是将未来事件发生的可能性空间缩小到一定的程度，或者说是对某一尚不确知的病害事件发生的概率做出相对准确的推测。所以也就不能苛求预测百分之百地应验。
２ 病虫害预测原理
世界是可知的。在认识的多层次体系中，预测学着重研究信息的提取、传递和加工。人类要提高对植物病虫害的认识，就必须研究如何观测客观的病虫害系统和生长、增殖过程，并按照一定目的去选择、提取、记录和传递病虫害及其有关因素所表露的信息。预测的技术也不外乎是在信息提取和加工过程中做到去伪存真，排除与预测主题无关的信息和尽可能减少信息量的损失。好的预测活动（或预测模型）如同好的收音机，前者加工信息，后者将电磁波转换成音波。功能不同，原理相近。
预测的一般原理又是建立在一般系统论的结构模型理论的基础之上的。病虫害系统的结构决定了系统的功能和流行动态。例如根据单一病害循环中侵染过程的多寡把病害系统划分为多循环病害和单循环病害，也就决定了前者在适合的环境条件下可以在１年内增长几千甚至几千万倍，成为单年流行病害，而后者单年增长倍数不可能很大，必须积数年之久才能造成巨大的灾害。再如蝗虫，其产卵习性、沿河湖水库的泛区和沿海滩涂等蝗蝻孳生地以及气候变迁构成了蝗虫发生的主要因素，也是预测的主要依据。
如果客观系统的结构稳定就会在其行为、发展变化上遵从同样的规律，无论过去、现在和将来。而这些经验就可以作为预测规律。植物病理学、微生物学、生态学、气象学、流行学等多学科研究成果、理论和知识以及有关专家的智能都可以作为预测规律，再结合当地的其他环境因素的分析，共同构建了预测模型。所谓惯性原则是借用物理学中惯性定理，认为：当某一病害系统的结构未发生大的变化时，未来的变化率应该等于或基本等于过去的变化率，那么就可以采用以下公式：
X１＝X０＋∫r１dt１
X２＝X1＋∫r２dt２
其中X０、X1、X２分别表示病害的初始状态、现实状态和未来状态；t为时间；∫为积分符号；r１和r２分别表示过去和未来的变化速率，预测的前提是假设它们二者相等或能够找到它们之间存在一定的转换关系。显而易见，生物发育进度、病害侵染过程等生物学基本规律和某些因在惯性原则指导下，人们利用先兆现象和采用了趋势外推、时间序列等重要的预测方法。类推原则基于自然存在的因果关系或协同（或同步）变化的现象。正所谓“山僧不解数甲子，一叶落知天下秋”。由于在农田生态系统或更大的生态系统中的不同事物，特别是一些生物，同时感受到环境的某一些影响而同时发生一些变化，或者由于系统的整体性，某一组分的变化可以导致一系列的连锁反应，由此引发了预测的类推原则和方法。
３ 预测的基础和要素
开展预测工作的首要前提是社会需要。当前市场经济体制不断完善，病虫测报信息作为一种特殊的商品，其价值首先是满足用户进行防治决策的需要。从预测服务于决策的角度考虑，越是发生时间、病虫害发生频率、发生程度、发生范围变化大的，其预测的意义也越大，应优先列入预测对象的名单。当然也要考虑其为害程度、防治措施的有效性和经济效益。
预测研究可以归结为寻找预测规律和利用预测规律两方面。植物病虫害系统结构的分析和建立一定的模型是预测研究的核心，需要具备以下条件。
１）经验思考和病虫害系统结构模型。经验思考是指参与预测人员的经验、有关知识和逻辑思维能力。它们是预测的首要基础，具体的预测方法固然重要，但是不能代替实质的分析。很难想象一个对于所要预测的病虫害问题一无所知的人能够做出科学的预测。预测者根据已有的经验思考可以构建预测对象的系统结构模型（或称物理模型）。它可以是存在于头脑中的抽象模型，也可以用框图画在纸上。它包括该病虫害系统的组分和各组分之间的关系，动态过程中各阶段（状态）和各阶段之间的关系，应该能够体现预测者对预测对象的总体认识。而这种关于总体的认识对于以后的资料收集、监测和建立数学模型都有重要的指导意义。必须强调，在预测工作中，预测者的直观判断能力和创造性思维是十分重要的因素。面对错综复杂的生态系统，任何预测方法和计算技术都无法包揽一切情况和所有因素，这样就给人的直观判断留下广阔的天地。也正因为这一点，不同预测者可能有不尽相同的经验并构建不同的预测模型，而建立一个稳定的预测机构和提高预测者的素质是搞好预测工作的首要基础。
２）情报资料和数学模型。情报资料是预测信息的载体，没有完整可靠的情报资料就不可能加工出好的预测模型。情报资料包括观念和数据，观念可以理解为对客观事物的认识。除了病理学知识、理论以外，对于具体病虫发生规律以及与病虫害有关的气象、土壤、肥水管理等方面的研究成果、试验调查报告都有参考价值。数据资料则是开展定量研究的客观依据。一方面，通过对已有数据的科学分析，可以进一步明确病（虫）害系统内部各种组分（或状态）之间的关系，建立各种数学模型；另一方面，将现实数据输入数学模型又可以推算未来的状态。为此，要广泛收集各种理论和新思想，以达到“信息催化”；也要全面和系统地收集有关数据，完善和规范调查方法。现代通讯设备和信息系统将提供许多方便。
３）科学合理的数学方法。构建数学模型需要一定的数学知识和方法，各种数学方法是人类智慧的结晶，有助于提高预测者的思维、分析、判断能力。概率论和数理统计、回归分析和逐步回归分析、模糊和灰色算法等都是数据加工的良好工具，重要的是针对具体情况选择适当的路径和建立符合客观发生规律的模型。这又涉及如何评价一个预测模型和如何比较不同模型的优劣的数学问题。欲知其详，请参阅第六讲。
病虫害监测与预测 第四讲病虫害预测方法
肖悦岩（中国农业大学，北京１０００９４）
随着生产实践和科学技术水平的不断提高，人类对客观事物认识的深度和广度不断增加，对各种事物的预测能力也不断提高，预测技术和方法也日趋成熟。
１ 预测方法分类
预测方法主要是用于探索人与技术的关系。因而与人的知识、人的创造性思维能力，以及人对价值的判断能力等关系最为密切。实质上，预测方法不是取代人的作用，而是以某种形式加强人的作用，科学的预测方法有助于提高人对事物的预测能力（孙明玺，１９８６）。
由于不同人在认识论和方法论上的差异，或从不同的角度分析问题，就形成了不同的预测方法，广泛采用的多达１５～２０种。
在农作物病虫害预测中曾采用以下分类方式。
１）按预测期限划分。可划分为短期（１周以内，以天为单位）、中期（１个生长季内，以天或旬为单位）、长期（下１个生长季，以年为单位）和超长期（若干年）预测。
２）按预测内容可分为发生期、发生量、损失量、防治效果、防治效益预测。
３）按预测依据的因素划分。可分为单因子预测和复因子综合预测。前者如依据种子带菌率预测小麦腥黑穗病，依据降雨情况预测小麦赤霉病或水稻稻瘟病。后者如根据品种抗病性、越冬菌源数量和几个重要的气象数值预测小麦条锈病。
４）按预报的形式划分。可分为０－１预测（发生与不发生）、分级预测（成数预测）、数值预测和概率预测。前３种类型都属于固定值的预测，只是预测精度有所不同。目前农业病虫害预测尚少进行概率预测（如中央气象台发布的降雨概率预报），然而真正体现预测本质的是概率预测，今后必然会被采用。
５）按预测机理和主要特征划分。可以划分为专家评估法、类推法、数理统计模型法和系统模拟模型法。
本文主要按照第５种分类方式进行说明。
２ 几种主要预测方法介绍
２．１ 专家评估法。该方法是古今广泛采用的预测方法。这种方法以专家为对象索取信息并利用专家的直观判断能力、经验和特有的思维推理方式。除了要选择经验丰富智能高的专家以外，采用科学的方式归纳专家意见也是十分必要的。此法比较适合因素多、关系复杂、且难以取得定量数据和难以建立模拟模型的病虫害预测。本讲座第五讲将就这种方法进行专门介绍。
２．２ 类推法。该方法是长期观察到的一些现象的简单归纳。比较适用于环境相对稳定的特定地域；病虫害系统的结构比较简单或有明显的主导因素或阈值；利用与病虫害发生有相关性或同步的某种前兆现象或明显的生物、物理现象作为指标，推测病虫害发生始期或发生程度。一般以定性的短期预测为主。如物候预测法、指标预测法、发育进度预测法和预测圃法。
物候是指自然界中反映气候季节变化的生物和非生物现象。物候现象提供了自然界季节变化中的多因素和一定时段的综合信息。在生物的长期演化过程中，植物各器官的发育变化与病虫害及气候３者之间有着紧密的相关。物候预测就是利用预测对象和预测指标之间的某种内在联系，或者是利用二者感受到环境的某些变化而发生同步变化的现象。通过类推原理，利用变化明显的现象推测变化不明显的或将要发生的事物。例如禾谷缢管蚜与小麦赤霉病对环境条件（特别是湿度）的要求相反，所以如果前者重，则预测后者轻。许多谚语，如“桕子叶里白，明年好小麦”，是说乌桕树果实开裂时叶片尚有５０％未落，观察到这一现象就可以预测来年小麦赤霉病轻，小麦可望丰收。
病害预测的指标可以是气候指标、菌量指标或寄主抗病性指标等。如在欧洲很早就在归纳大量的马铃薯晚疫病观察结果的基础上，提出标蒙氏预测法。该指标规定：春天满足连续４８h 气温高于１０℃，空气相对湿度大于７５％，３个星期后将会在田间出现马铃薯晚疫病的发病中心。苏北地区根据１２a 的观察结果，提出预测小麦赤霉病的气候指标是温度和雨日，病害流行的温度应在日平均温度１５℃以上，当扬花至灌浆期的雨日数占该期总日数的７５％以上时，病害会大流行，５０％～７０％时为中度流行，小于４０％为不流行。
在病害的长期预测和超长期预测中，利用某气候现象作为病害预测的一种指标也是经常的事。例如根据多年的统计，如果东太平洋出现厄尔尼诺现象，第二年我国长江中、下游麦区小麦赤霉病大流行的概率为０．７，而且厄尔尼诺现象持续时间越长，则下年赤霉病越严重，可以依此进行小麦赤霉病的长期预测。
在田间设置预测圃也是一种简便、有效的方法。选择便于观察又容易发生病（虫）的地区或田块种植感病品种，依据预测圃调查结果可以推测大田发病时间和程度。
２．３ 数理统计模型法。是将系统当作黑盒处理，不一定追求内部机理，只要寻找相关的调查数据之间的相关性、相似性、周期性。建立预测公式需要大量规范的调查数据、数理统计方法和一定的计算能力，其中最重要的是充足的和高质量的数据。此法适用于哪些有１个或少数几个流行主导因素，有限的地域和时期，可以进行短、中、长期定量预测。需要注意的是数理统计方法注重共性和一般状况，预测特殊情况下病虫害的发生能力较差。由于本刊连续登载的“数理统计在植保试验研究中的应用”讲座中已经就此方法进行了介绍（唐启义，２００１），在此不多赘述。
２．４ 系统模拟模型法该方法是在对病虫害系统进行比较深入的分析研究的基础上，将理论知识和定量模型按照客观系统的结构重新组装成能够仿真的计算机模型，并通过运行这种模型进行预测的方法。由于有计算机支撑，它可以吸收多方面的变化因素，又由于程序体现了病虫害发生的连续过程，所以能够解析流行机制和做到多时段多方面的预测，也就更加适应病虫害的科学管理。建立系统模拟模型，需要进行一些基础的生物学实验和一定的编程能力；应用时则需要输入有关的实况资料。适合于流行因素多，关系复杂，相互关系中既有线性关系也有逻辑关系，并已经基本清楚，防治水平高，并且有进一步优化防治方案的要求的病虫害。缺点是建立模型比较繁难。
以上介绍的４类方法各有优点和缺点，新报道的、玄妙的不一定是好的。
专家评估法以专家为提取信息的对象，他们的头脑中蕴涵了大量的信息和丰富的思维推理方式，应该说此种方法最能体现预测的本质，然而也不能排除预测专家的主观性；类推法最简单，但应用的局限性很大；统计模型法是目前应用最广的一种方法，但也要注意到它在特殊情况或极端情况下预测能力的低下；系统模拟模型法解析能力强，适用范围广，但构建比较困难。孰好孰坏，要根据具体病虫害问题、现有认识和资料、预测者的能力来决定。适合的才是好的。如果仅就数学模型方法和专家评估法之间进行比较，预测问题越复杂而内部机理不甚明了、预测期限越长、预测精度要求不高时，可以考虑采用专家评估法。反之，多考虑数学方法。当然，预测实践是检验预测方法的唯一标准。遇到一种新病（虫）害的预测问题，一时又找不到十分可靠的预测方法，也可以同时试用两三种方法，相互补充印证。待以后经过多次检验和修正后再确定一种方法。
病虫害监测与预测 第五讲专家预测法
肖悦岩（中国农业大学，北京１０００９４）
随着科学技术的发展，数理统计等数学方法以及各种计算机软件不断地应用于病虫害预测，由此，一些人产生了“只有应用数学手段和采用数学模型才是科学预测”的偏见。目前在预测工作中全面应用数学手段仍有一定的困难，主要表现在数据的获取、数据的质量、信息的定量化、信息的广泛性及预测模型的广适性等方面。从古至今，直观型预测法一直是一种简单、广适且行之有效的预测方法。其中的专家评估法是以专家为索取信息的对象，并且依靠专家的经验、知识和综合判断能力进行预测的方法。由于此法可以集中人类的智慧和创造性思维能力，因此，能够对影响因素多、关系错综复杂的系统作出多种可能性的预测。专家评估大体可以分为个人判断、专家会议、未来脚本法、头脑风暴法、特尔菲法和交叉影响法等。本文简要介绍几种预测方法的含义，并重点介绍特尔菲法。
１ 几种预测方法的含义
１．１ 个人判断。即独立征询单个专家的意见或预测工作者根据自己的知识和经验独立判断，对某种（些）病虫的发生趋势作出预测或估计。如选择当地的老农、种菜的“把式”、老技术员或长期从事研究工作的科技人员，以他们的个人判断进行预测。
１．２ 专家会议法。专家会议顾名思义即邀请多位专家就某个问题召开会议征询集体的意见。例如，我国在病虫害测报工作中，农业部全国农业技术推广服务中心病虫测报处以及各省、自治区、直辖市植保站每年都要对翌年病虫害的发生情况进行“会商”，即相当于专家会议法。只是这种预测还需要不断完善或改进。
采用开会的形式可以节省时间，一次征集多个专家的意见；考虑更多的因素和采取不同的推理方式。专家之间也可以相互交流，相互启发，从而减少个人判断可能产生的片面性。采用专家会议法的首要条件是选择好专家。除了在基层第一线工作的病虫害预测工作者，也需要有对某一问题有深入研究的专家或教授，熟悉病虫害发生流行与有关的栽培、品种、气象等因素变化的人员以及从事病虫害防治组织工作的人员，他们可以对提出的病虫害防治措施的可行性问题提出合理的建议。会议首先要有明确的主题，问题越集中愈具体，则越容易得出比较可靠的结果。要创造百家争鸣，畅所欲言的民主气氛。会议主持者要善于及时小结已经达成的共识，并摆明分歧，引导到下一个议题。另外，组织者还必须给与会专家提供必要的资料和信息，如有关的病害历史资料、当前病害情况、与本病害有关的未来气象、作物栽培、病菌致病性及发生频率等情况。
１．３ 头脑风暴法。此方法是由专家会议法派生出来的一种方法。通过专家间短时间激烈的交流、智力碰撞，以激发专家的创造性思维，并且不断集中起来。可以说是“急中生智“。进行时要严格限制问题范围，参加人数一般限制在１０～１５人，会议尽可能限制在２０～６０min以内。为了创造自由的气氛，要求与会者发言简练，不允许宣读事先准备的发言稿甚至会前不告知要讨论的内容。头脑风暴法也可以交替进行正反方向的交流，前者只允许提新的意见和设想，不允许对别人提出批评或怀疑，后者则集中对已经有的设想进行质疑。经过几轮讨论，就可能形成较集中的预测。
２ 特尔菲法
２０世纪５０年代初美国著名软科学研究机构兰德公司与道格拉斯公司协作进行了代号为“Delphi ”预测的研究。他们通过有控制的反馈方法使得收集的专家意见更为合理、可靠，取得了很好的结果，特尔菲预测法也因此得名。特尔菲法预测是专家会议预测法的一种发展。以会议的形式征询意见，尽管具有相互启发的优点，但由于心理因素的影响，或屈从某些权威意见；或随大流；或逆反心理作怪而固执己见；或碍于情面而不愿意公开修正已经发表的错误意见。这些都不利于形成统一的正确的意见。为了克服这些弊端，特尔菲法的第一个重要特点是匿名姓。它通过匿名函征求专家意见，应邀参加预测的专家之间没有直接接触，这样完全消除了心理因素的影响。其次是要有反馈过程。特尔菲法不同于民意测验，在预测过程中，领导小组将每一轮的预测结果作出统计，将各种不同的论证意见（不署名）反馈发给每个专家，达到相互启发的目的，以供进行下一轮预测时参考。这样就将系统方法用于意见征询领域。另外，特尔菲法对多位专家的意见进行统计，这样可以定量评价预测结果。特尔菲法不仅可以从事技术预测，也可用于经济预测，不仅可作短期预测，也可作长期预测，不仅可作量变过程的预测，也可作质变过程的预测，因此，它是一种广为适用的预测方法。
２．１ 工作步骤
１）确定预测主题，编制预测事件一览表。首先，领导小组根据预测的目的和内容确定预测主题，列出预测事件一览表，如预测次年小麦条锈病是否会在全国流行。预测的事件可以是病害发生的等级，如发生程度为１０％、３０％、５０％、７０％等或发生的地域限制在陇东，或甘、陕、川，或遍及华北等主要麦区。
２）选择专家。参加预测的专家最好是在某一领域工作多年，而且是该工作领域的权威人士，范围可以在本单位、本地区或从国内有关部门中选择，也应该有相关领域的专家和熟悉预测规律的专家。人数一般１５位以上即可。
３）预测过程。特尔菲法的预测过程包括３～４个循环。第一轮，由预测领导小组将预测的主题和预测事件表发给每一位专家，专家们围绕着预测主题对每个预测事件作出评论，并阐明理由，然后，领导小组对专家们的意见进行统计处理。经典特尔菲法的第一轮只提供给专家一张预测主题表，由专家提出预测事件；第二轮，将统计处理过的专家意见进行归类，确定预测事件，发给专家再一次进行判断和预测。在这一轮中，尤其要使持异端意见的专家充分陈述理由，因为他们的依据经常是其他专家忽略的或未曾研究过的问题，这些依据往往使其他成员对前一次的预测意见作出重新判断；第三轮，在上一轮预测的基础上，专家们再次进行预测，根据领导小组的要求，专家组的部分成员需要重新作出论证。一般经过３次循环，预测意见基本可以相当协调，必要时可进行第４轮循环。
４）预测结果的处理和表达。对预测结果进行统计分析和处理，是每一轮征询意见后都要做的工作，也是特尔菲法预测的最后结果，是十分重要的环节。经验证明，专家们对预测主题所发表意见的分散程度多是呈正态分布的，这是对预测意见进行统计处理的基础。一般以中位数（或众数）表示专家们预测的集中意见，用上下四分位数表示或用标准差和变异系数表示专家们对预测意见的协调程度。
２．２ 注意事项
１）特尔菲法虽然在２０世纪６０年代已开始应用，但目前在农业病虫预测工作中还鲜为人知，预测领导小组向参加预测的专家充分说明特尔菲法的实质、特点，以及每轮间反馈对预测评价的作用。
２）在进行预测时，要按照病虫害预测的依据，向专家们提供必要的历史资料、实时资料和未来的气象预报等有关资料，如历年来某病害发生的历史情况，与该病害有关的气象、栽培措施、品种，以及当年已经发生的病情、气象情况和未来的天气预报等。
３）预测主题要集中、明确，预测用语要确切，避免一些含糊不清的词语，如普遍、严重、广泛、大发生、中发生、轻发生等。
４）在进行了１次或２次预测之后，必要时可组织专家们进行口头辩论。在经过了独立思考之后进行辩论容易引起争论，通过讨论取得协调意见。
５）在进行预测的全部过程中，要严格避免预测领导小组将自己的意图加入到专家们的预测意见中去，更不能有意进行引导。近年，已经出现了将专家知识归纳成一些判别或推理准则并编成程序的计算机专家系统。狭义的专家系统中包括了某领域内专家的知识、解决问题的思路、原则和方法，而广义的专家系统也可以将专家知识、统计模型、模拟模型集合为一体，由专家思维的方式和水平去解决问题的大型计算机软件。无论如何，在病虫害预测工作中专家评估法都是值得深入研究和广泛应用的。
|
