李胜利，朱国庆，方泰泉*，兰霞，宋祖华，李海霞

（1.金寨县林检局，安徽 六安 237300；2.金寨县天堂寨镇林业站，安徽 六安 237343；3.金寨县天堂寨国有林场，安徽 六安 237343；4.安徽蓝瑞农林科技有限公司，安徽 合肥 230031）

金寨县位于皖西大别山，与湖北、河南两省相邻，总面积3 918 km2。境内地形高低起伏不平，山势坡高面陡，其中最高海拔为1 720 m、最低海拔为120 m。、属于北亚热带湿润季风气候，四季分明，春多寒潮，夏多暴雨，有梅雨季节，为全省多雨地带；年平均温度15～15.7℃，极端高温温度41～41.6℃，极端最低温度-8.5～-15℃；年降雨量1 100～1 500 mm，湿度82%～85%，无霜期179～244 d。现有林地面积2 994 km2，其中松林面积634 km2，占全县林地面积21.16%。松材线虫病是由松材线虫引起的松树毁灭性病害，松树一旦染病，最快40 d死亡，俗称松树“癌症”[1]。金寨县适宜的气候条件和广阔的松林面积为松材线虫病的快速传播提供了有利条件。2019年金寨县被确定为松材线虫病疫区，根据2020年秋季普查结果，全县有疫点乡镇20个。疫情的发生对县域内自然景观造成巨大威胁；同时，持续防控的人力和财力投入，给当地财政带来沉重的压力。

枯死松树清理能够阻断松材线虫病传染源，有效防止松材线虫病蔓延。根据国家林草局最新防治技术方案的规定和要求，枯死松树集中清理时间为每年11月至翌年4月。这时期是松材线虫病传播媒介松褐天牛的非羽化期，不会传播疫情[2]。

近年来，一些结合高科技信息技术开展松材线虫病防控的研究层出不穷，武红敢等[3]利用高空间分辨率的航空和航天遥感技术，建立天空地协同监测技术体系，提高松材线虫病监测调查工作效率。尹华阳等[4]采用无人机监测、影像采集和计算机软件勾绘分析等手段对目标地枯死松树进行标记，监测枯死松树技术准确度得到提高。但是，目前尚没有结合信息技术开展枯死松树清理相关研究。金寨县通过近年来的一线防控工作，积累了丰富的枯死松树清理经验，在清理施工过程中，也发现了诸多问题，例如：少数伐桩编号较乱、伐桩较高、网罩不严、伐桩数量不准等。2020年冬季，金寨县开始在天堂寨镇试用枯死松树清理大数据监测平台，充分利用“互联网+大数据监测平台”，保障清理数量和质量。

本文基于金寨县天堂寨镇2020年冬季枯死松树清理项目，利用“互联网+大数据监测平台”监测管理枯死松树清理数量和质量，对大数据监测平台实用性、稳定性和准确性进行探索，以期为平台推广应用于枯死松树清理提供实践依据。

1“互联网+大数据监测平台”试用情况

1.1 操作步骤

首先，收集松林资源、行政界限区划、地形数据、枯死松树分布区域等资料，规划专业施工队施工路线、作业区域。其次，施工人员根据规划路线到达作业区域，使用汽油锯伐倒枯死松树，通过手机端APP采集清理过程照片，填写村组名、小地名、小班号、伐桩编号等信息，实时上传平台。最后，管理人员通过电脑端及时获取平台数据，指导施工过程。监管主体通过平台提供的统计数据，核查清理数量和质量，对整个施工过程予以监督。

1.2 试验地点

图1 大数据监测平台管控枯死松树清理试验流程

试验区域在金寨县天堂寨镇境内，115°46'18″～115°5'23″E，31°12'57″～31°14'3″N。一个专业施工队分成三组，每组2～3人，分别在后畈村、渔潭村两村施工。

1.3 实施单位及主要任务

承担单位为县林检局。主要负责枯死松树清理业务指导、编制防治方案、收集松林资源等；根据上传数据监督施工过程，及时指导施工单位整改；施工结束后，编制数据统计分析报告。

施工单位主要负责分配施工专业队作业任务，根据路线规划找到试验地点，指导施工专业队砍伐枯死松树、伐桩处理、上传实时数据和照片、现场焚烧疫木枝桠等。

监管单位负责根据监管方案及施工合同完成试验监管任务，对施工专业队抽查核查，施工结束后根据统计分析报告组织实施核查验收。

技术支撑单位负责提供平台使用权限、账号分配、组织现场技术培训，根据实施过程反馈的问题，优化平台功能等工作。

1.4 大数据监测平台准确率分析

对比大数据监测平台和监管单位地面调查数量，计算准确率。

式中：Da为准确率，单位为%；Dc为监管单位地面核查枯死松树数量，单位为株；Db为平台枯死松树总数量，单位为株。

1.5 施工作业情况

1.5.1 施工对象

在试验地点择伐枯死松树或濒死松树，并现场焚烧疫木及1 cm以上的枝桠，伐桩采用钢丝网罩处理。

1.5.2 施工时间和面积

自2020年11月19日至11月29日，共砍伐枯死松树218株，总面积约46.93 hm2，详见表1。

表1 施工单位外业施工方式和砍伐数量统计

1.5.3施工机械、手机等设备

使用嘉鸿MO149手持式汽油锯；大数据监测平台手机APP需在移动手机Android 8.0以上版本运行。

1.6 监管情况

监管单位根据最新的防治技术方案、监管方案及施工合同等，对施工单位在枯死松树清理过程中的项目质量、进度、安全措施等进行监督控制，对合同、平台信息进行管理，包括对枯死松树清理的施工设计、施工准备以及操作流程等全程监管。

2 清理效果

通过10 d的外业施工，三组施工队完成疫木伐除、焚烧、伐桩网罩等过程，累计清理枯死松树218株。监管单位在5 d内完成核查工作，核查了枯死松树清理数量，查看了山场疫木、枝桠、伐桩处置情况。通过监管单位核查，山场疫木、枝桠、伐桩处置彻底到位，216株枯死松树坐标信息准确，即大数据监测平台定位准确率为99.08%。另外2个伐桩在施工队的带领下亦找到，分别与平台位置偏离5 m和13 m，通过实地调查，位置偏离系GPS定位误差导致。

3 大数据监测平台的实用价值

3.1 提高枯死松树清理的数量和质量

根据国家林草局最新防治技术方案的要求，枯死松树清理是一种有效防控松材线虫病快速蔓延的方法。随着松材线虫病的快速蔓延，枯死松树清理得到越来越多的关注，在无法有效控制疫情快速蔓延的情况下，该方法能够直接消除松褐天牛虫卵，降低虫口密度，阻断媒介昆虫传播途径。金寨县2018年冬季开始病死松树清理，逐年的清理工作使疫情得到了有效控制。但是在清理过程中存在监管单位和施工单位的职责划分不够清、清理质量不够高、数量不够准等问题，降低了防控的效率。通过使用大数据监测平台，责任主体职责划分清晰：监管单位根据统计分析报告开展督查核查；主管单位及时了解施工动态，指导施工过程，施工队能够快速获取施工信息，清理数量和质量得到保证。

3.2 互联网技术的引入提高了防控效率

随着政府购买林业有害生物监测社会化服务的推进，松材线虫病防控效率得到了进一步的提高。邓婉等[5]研究发现，立体高效的监测社会化服务模式有助于林业有害生物的精准预测预报，提高了对枯死松树调查的针对性和覆盖面外调查效率，高标准、高质量完成了秋季枯死松树普查及动态监测工作任务。卢修亮等[6]通过综合运用航空施药防治作业监管系统，提出了航空施药防治质量监管的定义，并完善了该系统的稳定性，使其能达到广泛推广应用水平。金寨县积极落实国家转变政府职能购买社会化服务新要求，适应林业改革发展形势，2020年冬季在天堂寨镇首次探索利用“互联网+大数据监测平台”监管枯死松树清理过程。该平台利用计算机和网络技术，实现“互联网+大数据监测平台”，集现场数据采集、数据管理、监测分析、统计、查询等于一体，可及时高效监测管理枯死松树清理施工现场，确定清理数量合格率，快速生成统计分析数据。

3.3 大数据监测平台优势明显

该平台在实用性、稳定性和准确性方面优势明显，为清理的数量和质量提供了保障。一是具备实用性。施工人员使用手机端监测平台，一键定位施工位置，填写施工区域等详细信息，上传施工过程3张照片，即可生成图2。利用大数据监测平台，工作人员在电脑端实时审核施工人员清理过程（见图3），不用专人跟随施工队上山监管，提高了工作效率。该平台操作步骤少、易于学习，在使用时很少出现操作错误。监管单位通过调取监测平台后台数据库，自动生成统计分析数据，清理过程一目了然，为后期监管单位数量和质量核查提供数据支撑。二是具备稳定性。试验单位、施工单位和监管单位在使用平台过程中，能够实现数据实时互通，施工人员在施工现场上传位置信息和施工照片后，试验单位和监管单位在电脑端即可查看相关信息（如图3）。同时，后台服务器存储的大量数据由专业技术人员管理，确保上传数据的安全与完整。三是具备准确性。施工人员实时上传的3张施工照片，即使没有网络信号，待网络信号恢复后数据也能够自动上传；施工照片不具备选择性，不能选择手机中其他照片，保证上传照片为真实施工照片，杜绝了施工弄虚作假。

图2 大数据监测平台手机端信息采集界面

图3 大数据监测平台电脑端部分网页

4 应用大数据监测平台的几点注意事项

笔者结合实际操作提出如下建议：一是完善培训内容。施工人员一般是文化水平较低的中老年人，应加强对施工人员岗前培训。二是增加扫码功能。平台增加扫码功能后一键扫码自动填写伐桩编号等信息，不会出现因施工人员填写错误导致伐桩编号错误、重复等问题。三是消除离线数据重复上传。在没有网络信号时，数据可以提交至手机后台暂时存储，当网络信号恢复后，平台应具备上传成功提醒功能；同时增加相同数据重复上传报错提醒功能，杜绝重复数据上传。

5 结语

大数据监测平台的使用，便于操作，功能实用性强，有利于枯死松树清理工作参与单位厘清职责与分工，监管单位更加注重监管合同签订、项目进度、工程安全；乡镇林业站发挥指导、督促作用，不用专人跟随施工，解决了人手不足等问题，有利于资源优化整合。利用大数据监测平台管控，既降低了清理成本，又保证了清理质量，提高了疫情防控效果，其推广应用将有利于进一步推进林业有害生物监测社会化服务进程。