彭飛，王義平

(浙江農(nóng)林大學(xué)林業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院，浙江 臨安 311300)

香榧Torreya grandis是我國特有的珍稀樹種，主要分布于浙江、江蘇、安徽、江西等十幾個省份，其中以浙江地區(qū)栽培面積最大，為國際性珍稀干果。香榧集果用、藥用、油用、綠化、觀賞、材用等多用途于一身，具有很高的經(jīng)濟(jì)價值[1-4]。危害香榧的有害生物種類甚多，且危害嚴(yán)重，造成香榧減產(chǎn)，同時也嚴(yán)重影響香榧育苗，造成幼苗生長緩慢，甚至大量死亡。許多香榧樹為上百年，甚至上千年的古樹，受害后極易死亡，造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失[5-9]。

林業(yè)病蟲害領(lǐng)域已開發(fā)相關(guān)智能診斷系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測平臺，但存在一定局限性，主要體現(xiàn)在費用昂貴、操作復(fù)雜、使用不方便、交互功能欠缺或系統(tǒng)多為定制軟件，不能快速更新等方面[10-14]，不利于廣大林農(nóng)和林業(yè)工作者對實用信息的快速、精確獲取。近年已有將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與專業(yè)知識和生產(chǎn)應(yīng)用結(jié)合起來的嘗試[15-19]。本研究搭載微信平臺，通過第三方建站平臺進(jìn)行多角度檢索邏輯和各板塊設(shè)計，開發(fā)香榧病蟲害的多角度檢索和信息服務(wù)系統(tǒng)，利用微信客戶數(shù)量龐大、傳播成本低、用戶定位精準(zhǔn)、信息到達(dá)率高、信息交流互動性強(qiáng)等優(yōu)勢為廣大林業(yè)工作者和榧農(nóng)提供最及時、全面、科學(xué)的香榧病蟲害防治信息。

1 方法

1.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息收集與查證 通過對浙江省香榧主要分布區(qū)野外實地調(diào)查，共拍攝香榧病蟲害高清生態(tài)照片1 500 余張，采集標(biāo)本2 000 余號，通過查閱文獻(xiàn)資料和書籍、咨詢專家和基層林技人員等方式，最終確定香榧較常見且危害相對嚴(yán)重的43 種蟲害和6 種病害，包括食葉害蟲27 種，枝干害蟲8種，食果害蟲2 種，根部害蟲6 種(表1)；主要危害香榧根部病害1 種，干莖病害2 種，葉部病害1 種，果實病害2 種(表2)。系統(tǒng)蟲害部分通過分類地位、別名、分布地區(qū)、寄主、為害癥狀、形態(tài)特征、發(fā)生規(guī)律、天敵與防治方法等9 方面進(jìn)行詳細(xì)分析和描述。病害部分分為簡介、分布地區(qū)、寄主、病原、危害癥狀、發(fā)生規(guī)律與防治方法等7 方面。

表1 香榧主要害蟲名錄

表2 香榧主要病害名錄

1.2 系統(tǒng)功能框架設(shè)計 本系統(tǒng)以香榧病蟲害查詢與診斷、行業(yè)資訊和留言互動為主要功能模塊。在設(shè)計查詢與診斷模塊時，通過分析現(xiàn)有智能系統(tǒng)利弊，充分考慮一線林農(nóng)和專業(yè)森保人員對信息獲取的不同需求，將香榧病蟲害識別與診斷實現(xiàn)多角度檢索。用戶在蟲害方面可通過為害部位、為害方式、為害蟲態(tài)、為害高峰月4 個3 級模塊進(jìn)行檢索，在病害方面可通過為害部位模塊進(jìn)行檢索(圖1)。

行業(yè)資訊模塊，用于實時發(fā)布最新產(chǎn)業(yè)動態(tài)、行業(yè)資訊、注意事項等信息，為用戶及時獲取最新資訊。

留言互動模塊，使用戶在生產(chǎn)實踐中遇到問題時可及時反饋給系統(tǒng)后臺。專家可根據(jù)用戶反饋的圖片和文字信息，提供相應(yīng)解決方案并發(fā)布于留言互動窗口，使用戶可以快速獲取最科學(xué)的處理措施。

圖1 基于微信平臺多角度檢索的香榧病蟲害信息查詢系統(tǒng)功能框架

1.3 構(gòu)建香榧病蟲害數(shù)據(jù)庫 本系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫為第三方編輯平臺自有數(shù)據(jù)平臺，作者根據(jù)本系統(tǒng)的檢索策略和專業(yè)要求，對該數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行了優(yōu)化改造。在其框架定義下，主窗口內(nèi)容由名稱、分類、排序、信息和詳情5 部分構(gòu)成，詳情部分即為最終檢索呈現(xiàn)的窗口信息內(nèi)容，該部分類似WORD 窗口，可改變文字顏色、大小、排序等，易于操作，并可加載超鏈接，擴(kuò)展了檢索范圍的寬度和廣度。通過微信公眾號后臺管理系統(tǒng)“微信公眾平臺”的操作命令“授權(quán)管理”，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫平臺與微信程序的結(jié)合。

1.3.1 確定香榧病蟲害信息主題 數(shù)據(jù)庫在蟲害方面共設(shè)立11 個主題，分別為害蟲名稱、分類地位、別名、分布區(qū)域、形態(tài)特征、為害林木、發(fā)生特點、為害狀、天敵、防治方法和參考文獻(xiàn)等；在病害方面共設(shè)立9 個主題，分別為病害名稱、簡介、分布地區(qū)、寄主、病原、為害癥狀、發(fā)生規(guī)律、防治方法和參考文獻(xiàn)等。

1.3.2 確定香榧病蟲害對象 最終確定香榧常見病蟲害49 種，包含了香榧不同為害部位、不同為害方式、不同為害時間的有害生物。

1.3.3 數(shù)據(jù)庫更新 數(shù)據(jù)庫是系統(tǒng)的核心，自建立開始，專業(yè)人員依據(jù)最新林業(yè)科技科研成果以及專家和基層技術(shù)人員的信息反饋，及時更新維護(hù)數(shù)據(jù)庫，添加新的病蟲害信息，刪除錯誤信息，以確保數(shù)據(jù)庫的科學(xué)性。

2 結(jié)果與分析

2.1 香榧病蟲害檢索策略的確立 檢索策略即選出香榧病蟲害最典型的特征或特征狀態(tài)，制定最佳檢索方式?？紤]到基層林農(nóng)、專業(yè)人員的檢索特點和香榧病蟲害的數(shù)量及特點，本系統(tǒng)提取了害蟲“為害方式”、“為害部位”、“為害高峰月”、“為害蟲態(tài)”4 個1 級特征組，以及9 個2 級特征組和11 個3 級特征組；提取病害“為害部位”1 個特征組，總計38 個特征組，滿足不同類型客戶的檢索需求(圖2)。

圖2 香榧病蟲害檢索邏輯

以香榧細(xì)小卷蛾、擬后黃卷蛾和雙條長翅卷蛾的成蟲為例說明具體的檢索策略和過程。這3 種卷蛾主要通過幼蟲危害香榧的幼苗、新梢、嫩葉、花蕾、幼果及成熟果等，危害嚴(yán)重時可導(dǎo)致幼苗枯萎死亡，花、葉、果實被啃食。盡管危害癥狀比較典型，但因其外部形態(tài)比較相似，導(dǎo)致林農(nóng)和基層技術(shù)人員很難精準(zhǔn)辨別其種類。我們總結(jié)出這3 種卷蛾比較直觀且易于區(qū)分的形態(tài)特征，可通過翅進(jìn)行辨別:香榧細(xì)小卷蛾最顯著的特征是前翅前緣有10 組白色斜紋，擬后黃卷蛾雄蛾前翅頂角附近的端紋是黑褐色，雙條長翅卷蛾前翅前緣及翅端有2 條褐紋。針對這3 種卷蛾的鑒定，可以在系統(tǒng)中的“為害方式”、“為害部位”、“為害蟲態(tài)”這3 個1 級特征所衍生出來的特征狀態(tài)進(jìn)行分別檢索，且可相互佐證(圖3)。

圖3 為害香榧的3 種主要卷蛾科成蟲的檢索策略

2.2 香榧病蟲害信息服務(wù)板塊的確立 雖然多角度檢索可以滿足用戶大部分的信息獲取需要，但是在實際的生產(chǎn)操作過程中可能會遇到數(shù)據(jù)庫里沒有的信息，此時“留言板”和“行業(yè)資訊”模塊將有助于解決這一問題(圖4)。

圖4 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與工作模式圖

3 結(jié)論與討論

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)的全面普及，微信已擁有十多億用戶，微信及其公眾號已成為信息交流與服務(wù)的重要平臺，其龐大的用戶群使微信成為各行業(yè)發(fā)展的重要紐帶。本系統(tǒng)的開發(fā)基于微信平臺來實現(xiàn)，優(yōu)點主要體現(xiàn)在以下幾方面:1)多角度檢索功能克服了傳統(tǒng)生物學(xué)檢索常采取二項式或等距式，且檢索表規(guī)定檢索途徑唯一，無法跳過或忽略某些不明確特征的缺點，使用戶即使在不具備專業(yè)知識的情況下，也可以選擇自己熟悉的方式進(jìn)行檢索。2)交流互動功能，實現(xiàn)了用戶與系統(tǒng)專家的即時互動，使用戶可以得到更好的使用體驗。3)即時信息服務(wù)功能，實現(xiàn)了用戶獲取最新行業(yè)資訊的要求，搭建起信息與用戶之間的橋梁。4)本系統(tǒng)通過搭建微信平臺進(jìn)行傳播，擺脫了電腦和即時性差的網(wǎng)頁，且不論是普通的榧農(nóng)還是專業(yè)的森保技術(shù)人員，都可以快速操作。5)本系統(tǒng)通過搭建第三方開放性工具可以根據(jù)需要自主進(jìn)行模塊的設(shè)計、檢索策略的設(shè)計等，克服了“定制式”系統(tǒng)的局限性。

系統(tǒng)自開發(fā)實現(xiàn)以來，受到了廣泛的關(guān)注和好評，日活躍用戶不斷增加，我們將會對該系統(tǒng)進(jìn)行大力推廣。同時，我們也將根據(jù)最新的林業(yè)科研成果和一線林農(nóng)的反饋，及時更新基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，以解決林技推廣服務(wù)最后一公里的問題。