本篇農業中級職稱論文研究林業生物災害精細化預報理論基礎與技術集成，就當前而言，對于林業生物災害精細化預報來說，關鍵是要改變傳統的以地面監測為主的思維與做法，重點是要開展對現有遙感照片的林業生物災害信息和森林資源信息的快速解讀技術研究，引入先進的數學、系統學、信息學分析技術與工具，創新林業生物災害預測算法，將林業生物災害監測數據與森林資源二類清查數據復合，以小班為基本預測單位，建立以GIS和互聯網為平臺的智能化預報專家系統。

　　《林業勘察設計》(半年刊)1981年創刊，以“三個代表”重要思想為指向，立足本省，面向全國林業勘察設計同行，圍繞林業建設科學技術問題，廣泛開展學術交流，介紹勘察設計經驗，推廣科技成果，指向國內外最新科技動態，提高設計質量和設計水平。本刊主要讀者是廣大林業科技工作者及有關工程技術人員。

　　1 精細化預報理論基礎

　　1.1 精細化管理

　　精細化管理理論在我國，運作實踐中的技術和管理“精華”，精致打造暢通于國家和地方政府主管部門的渠道，精致建好暢通于所有相關方的管道，精密構造公司內部各部門、公司總部與分公司、分公司與項目部、公司與相關部門的關系，建設“精品”市場。四細是指細分資源和市場，細分職能和崗位，細化倡議和目標，細化制度和流程。精細化管理就是重基礎、重細節、重過程、重落實、重質量，專注地做好每一件事，并在每一個細節上精益求精，通過精細化管理，使管理工作做到“四化”，即“復雜的事情簡單化”“簡單的事情流程化”“流程化的事情定量化” “定量化的事情信息化”。

　　在劉先明先生的推動下，精細化管理理論在海爾、海信、美的、紅豆、中國空間技術研究院、航天科工集團三院33所、首都機場股份有限公司、上海鐵路局、武漢鐵路局、深圳衛視、北京建行、山東農行、山西省公路局晉城分局等企業與行政事業單位得到了應用。

　　與此同時，精細化管理理論在我國也得到了較快發展，姚小風在工廠管理方面，細化了工廠的生產計劃管理、生產設備管理、物料采購管理、物資倉儲管理、物流配送管理、產品研發與工藝技術管理、生產質量管理、標準認證管理、生產外協管理、車間現場管理、作業方式管理、安全管理、成本費用控制、行政后勤管理、人力資源管理、環境衛生管理等16個工作大項的管理流程、管理制度、管理方案與范本。

　　王德敏則在行政事業單位管理方面提供了“控制內容+控制目的+控制制度+控制流程”(明確了行政事業單位內部控制的管理目的，清晰了行政事業單位內部控制的工作內容，規范了行政事業單位內部事項的管理制度，細化內控業務的操作流程)四位一體的行政事業單位內部控制精細化管理全案，細化了行政事業單位資金、實物、無形資產、預算與結余、收入、支出、工程項目、合同協議、政府采購、內部審計、財務報告、財務管理信息化、人力資源等14類工作事項的規范化設計內容。

　　張國慶則引入生態論，將人類社會作為一個復雜系統，通過系統管理中的系統評價、系統的精確管理與健康管理來實施精細化管理，并通過PDCS循環(Plan，Do，Check，Study)，通過主動學習、主動糾錯，并將成功的經驗繼承并遺傳到下一個管理循環，從而不斷提高管理水平。

　　1.2 精細化預報

　　張國慶認為，對于復雜系統而言，精細化預報實際上是系統管理理論中系統監測與評價中的一個重要組成部分。目前，在天氣預報上，已經得到了充分的應用，形成了比較完善的理論與技術體系，并取得了較好的成果。就天氣預報而言，精細化預報包括“精”和“細”2個方面(“精”是指天氣預報要精確，預報準確率要高，“細”是指氣象要素和氣象及相關災害的時空分辨率以及強度、量級的細化程度)。

　　當前，在精細化天氣預報技術上，多采用MM5(由美國大氣研究中心 NCAR和美國濱州大學PSU聯合研制的中尺度數值預報模式，是基于天氣運動變化的非線性變化偏微分方程組，用來處理大密度的數據，進行復雜的運算)、 WRF(由美國環境預測中心NCEP和美國國家大氣研究中心NCAR等開發的一種統一的氣象模式，用于真實天氣的個案模擬)模式或中尺度數值模式。

　　新一代云端一體化GIS平臺軟件Super Map GIS 7C實現了氣象數據接入與展示、歷史資料查詢、天氣預報制作、在線訂正、快速制圖等功能，可以提供統一的省、市、縣三級聯動，逐級指向的天氣預報制作平臺，精細化預報空間分辨率可達1 km×1 km，時間分辨率可達1 h，基本上能滿足天氣預報尤其是災害性天氣預報“定量、定時、定點”的精細化要求。

　　1.3 生物災害精細化預報

　　生物災害精細化預報是系統健康管理理論在生物災害管理中的應用，是生物災害精確管理的重要環節與組成部分。生物災害精確管理的理論基礎是系統健康管理理論，包括精密監測(即精細化預報)、GCSP管理和精確治理等，其中精密監測(精細化預報)就是對生態系統進行連續的、實時的監測，通過監測數據建立預測預報模型，對生物災害進行精細化預測預報。

　　2 林業生物災害精細化預報技術基礎與集成

　　2.1 技術基礎

　　林業生物災害精細化預報的實質就是根據林業有害生物的生物生態學特性，通過對林業生物災害監測數據的積累與建模分析，從中尋找林業有害生物的種群變化動態與環境因子變化之間的關系，建立預測預報模型，實現林業生物災害預報在時間、空間、強度等維度有較高分辨率。生物災害精細化預報的技術基礎，一是積累生物災害監測數據素材，二是積極運用空間遙感技術和信息處理技術，三是引入復雜系統生態論中的能流、TSE(TSDA，Time-Space Dynamic Analysis About Event)、代謝分析等分析方法，創建新的預報算法，建立較為精準的預報模型。

　　2.2 技術集成

　　2.2.1 數據獲取。盡管當前以人工地面監測為主，對于林業生物災害監測而言，還是應該盡快應用遙感技術進行林業有害生物發生范圍、發生強度監測為主，人工地面監測為輔，來快速獲取更為準確的林業生物災害空間維與強度維數據。對于時間維度的數據獲取，可以借助燈光誘集、化學誘集(尤其是性誘集)或遠程視頻、標準地調查等技術手段，以及借助生命表分析技術，以獲取林業有害生物時間維度數據和當前種群變化趨勢數據。

　　2.2.2 預報算法。在時間維度上，林業生物災害精細化預報主要內容有發生期預報和防治關鍵期預報;在空間維度上，林業生物災害精細化預報主要內容有發生范圍預報;在強度維度上，林業生物災害精細化預報主要內容有危害程度預報。發生期、危害程度預報可以采用回歸、時間序列與神經網絡等算法建立預報模型;防治關鍵期預報可以采用回歸、時間序列與神經網絡等算法，結合事因鏈中關鍵事因分析(key factor analysis)算法建立預報模型;發生范圍預報可以直接使用Arc GIS空間分析技術進行預報，如果僅僅只是預測發生面積，也可以采用回歸、時間序列或神經網絡等算法建立預報模型。