大數(shù)據(jù)驅動的天敵資源調(diào)查與監(jiān)測體系構建研究

呂佳樂 徐學農(nóng)*

（1.中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所，北京 100193；2.國家天敵等昆蟲資源數(shù)據(jù)中心，北京 100193）

1 引言

化學投入品的大量誤用與濫用，導致農(nóng)產(chǎn)品安全、生態(tài)與環(huán)境安全等一系列問題變得越來越尖銳。在有害生物治理上，生物防治因環(huán)境與生態(tài)友好、對農(nóng)產(chǎn)品安全等倍受青睞[1]。天敵在減少害蟲爆發(fā)和維持自然平衡中發(fā)揮著重大作用。天敵資源在自然界廣泛存在，我國上世紀后期曾開展過比較全面的農(nóng)業(yè)昆蟲普查工作，早在70 年代，中國科學院動物研究所等就編寫了《天敵昆蟲圖冊》一書[2]，書中列入了比較常見的昆蟲天敵共7 目435 種。1996 年，農(nóng)業(yè)出版社出版了《中國農(nóng)業(yè)百科全書昆蟲卷》[3]，其中也對生物防治理念和常見天敵作了相關論述。這些早期工作作為摸清我國天敵資源家底的起步性工作，具有很高的理論價值。但除了物種信息外，還需要進一步掌握天敵資源的發(fā)生分布、其與植物害蟲以及各類環(huán)境因子的互作關系等，才有可能進一步明確其適用條件，為實際應用奠定基礎。近年來，天敵資源調(diào)查以區(qū)域性為主，尤其是針對一些重大害蟲問題的特定調(diào)查，如針對煙蚜、馬鈴薯葉甲、柑橘木虱（黃龍病病原宿主）、草地貪夜蛾等防治的天敵資源調(diào)查[4-8]。總體來說，目前相關研究呈現(xiàn)散點化，標準化、規(guī)模化程度不足。

在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的昆蟲監(jiān)測方面，國際國內(nèi)都有一些對害蟲進行長期監(jiān)測的案例。例如英國洛桑實驗站建立的蚜蟲監(jiān)測系統(tǒng)，在英國境內(nèi)設置15 個監(jiān)測點，采用標準化吸蟲塔，從1964 年起，依照春夏秋每天檢查一次、冬季每周檢查一次的頻率，已經(jīng)持續(xù)監(jiān)測50 余年。通過監(jiān)測所獲的的數(shù)據(jù)經(jīng)分析后，在蚜蟲發(fā)生測報、殺蟲劑抗性研究、種群動態(tài)相關基礎研究等方面都產(chǎn)生了大量科研成果[9-10]。在我國，也有以全國農(nóng)技中心及其下屬機構、監(jiān)測點為主體開展的害蟲測報體系。但天敵資源相關的長期監(jiān)測工作較少。一個主要原因是天敵資源不同于寄主作物明確并發(fā)生集中的害蟲，其自身及靶標害蟲、寄主作物都具有多樣性，在田間密度也相對較低?，F(xiàn)有的調(diào)查工作多依賴于少數(shù)專業(yè)技術人員開展，樣本量極低、工作量巨大，對于天敵的發(fā)生、分布規(guī)律等捕捉不夠全面、數(shù)據(jù)比較零散。此外，天敵在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中與各類生物、非生物因子都存在復雜的互作關系，傳統(tǒng)方法在各類因子的記錄上都進行了極大的簡化，一些在分析天敵的物種、發(fā)生分布、互作等方面非常重要的因素往往被忽略。

過去十年中，大數(shù)據(jù)領域飛速發(fā)展，為復雜數(shù)據(jù)的采集與處理提供了新的思路[11-12]，大數(shù)據(jù)技術在農(nóng)業(yè)領域也得到應用[13-14]。目前的天敵資源監(jiān)測模式，不論普查或針對性調(diào)查所獲得的數(shù)據(jù)都非常有限。在數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)復雜度上的簡化，極大地削弱了數(shù)據(jù)價值。要解決這個問題，必須突破傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)昆蟲監(jiān)測的局限，充分利用大數(shù)據(jù)技術，建立自動化標準化程度高、覆蓋數(shù)據(jù)類型廣泛、且操作簡單易行、人力依賴性低的監(jiān)測方法體系，同時加強數(shù)據(jù)融合和關聯(lián)分析。本文圍繞天敵長期監(jiān)測需求，采用大數(shù)據(jù)思維，構建了天敵資源調(diào)查與監(jiān)測體系，并在國家天敵昆蟲資源數(shù)據(jù)中心積極實踐，取得了初步成效。

2 大數(shù)據(jù)驅動的天敵資源調(diào)查與監(jiān)測體系構建方法

2.1 數(shù)據(jù)采集

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)是農(nóng)業(yè)領域全要素、全時、全域、全樣本的數(shù)據(jù)集合，并應用大數(shù)據(jù)理念、技術和方法來處理這些數(shù)據(jù)集合。要實現(xiàn)天敵資源調(diào)查從傳統(tǒng)方法向大數(shù)據(jù)思路的轉變，即要實現(xiàn)天敵資源領域由樣本數(shù)據(jù)到全局數(shù)據(jù)的轉變。這個轉變包括以下四方面：（1）調(diào)查人員從專業(yè)人員到廣大涉農(nóng)人員的轉變；（2）數(shù)據(jù)采集從傳統(tǒng)手工方法到自動化方法的轉變；（3）數(shù)據(jù)上報由定時定點監(jiān)測到基于對象的開放式上報的轉變；（4）系統(tǒng)運作由集中管理向去中心化的轉變（圖1）。數(shù)據(jù)采集的自動化，是調(diào)查人員能夠降低門檻、擴大范圍的基本條件，而數(shù)據(jù)上報變?yōu)榛趯ο蟮拈_放式上報，是管理能夠實現(xiàn)去中心化的必要前提。

當然，監(jiān)測點和監(jiān)測人員范圍的擴大，都是一個從專到泛、逐步滲透的過程。即使在前期試點階段，也需要在全國范圍內(nèi)廣泛布點，在大尺度上實現(xiàn)全面覆蓋；后期再隨著方法和體系的成熟與完善，逐步提升網(wǎng)格的精細化水平，實現(xiàn)從面向專業(yè)人士到面向所有涉農(nóng)人員（農(nóng)民種植戶）等的轉型。

在數(shù)據(jù)采集上，需要逐步由傳統(tǒng)手動方法向客觀性高、信息量大的數(shù)據(jù)采集方法過度，重視圖像、DNA 等信息。以圖片信息為例，天敵的生態(tài)照片直接包含了物種信息、蟲態(tài)信息、寄主作物信息等，采集地環(huán)境照片包含了寄主作物物種、生育期、密度、生長狀態(tài)等，甚至包括采集地的天氣情況等信息，所含信息量遠遠大于少數(shù)參數(shù)所能夠記錄的。此外，用手機等工具在拍攝照片時可以自動記錄采集地的經(jīng)緯度、海拔以及精確的采集時間。

2.2 監(jiān)測方法

隨著智能手機的普及，對田間見到的天敵物種進行拍照已經(jīng)成為快速、準確收集天敵信息的“捷徑”。而馬來氏網(wǎng)于20世紀30年代被發(fā)明，后經(jīng)改良，已經(jīng)在世界范圍內(nèi)被廣泛應用于昆蟲標本收集。其操作簡單、采集效率高，尤其適用于雙翅目、膜翅目昆蟲收集，每個樣品中往往可獲得標本數(shù)百上千頭[15-16]。雙翅目、膜翅目天敵恰巧是傳統(tǒng)監(jiān)測工作的采集難點。

采用以上方法收集數(shù)據(jù)，簡便客觀，數(shù)據(jù)信息量大。并可以輔助解決天敵昆蟲資源調(diào)查與監(jiān)測中的主要難題——物種鑒定。依托于大量的圖片和標本信息，可進一步結合人工鑒定、圖像識別、DNA條形碼分析等技術[17]，開發(fā)全方位、多角度、人工與自動化方式相結合的天敵物種識別系統(tǒng)。其中圖像識別、DNA條形碼分析等都是依賴于大數(shù)據(jù)的信息化分析方法。

3.1 天敵資源調(diào)查與監(jiān)測體系布局

天敵資源調(diào)查與監(jiān)測得到的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過電子化過程被存儲、分析和應用。針對全局數(shù)據(jù)采集和去中心管理的需求，大數(shù)據(jù)驅動的天敵資源調(diào)查與監(jiān)測體系需要類似于電子商務的線上線下相結合的社會化平臺來支撐。電子商務的特征之一是整體性，其能夠規(guī)范事務處理的工作流程，將人工操作和電子信息處理集成為一個不可分割的整體[18-19]，這種線上線下一體化的整體性特質(zhì)，也為實現(xiàn)天敵資源信息的規(guī)范化、全面客觀采集提供了思路（表1），符合最終實現(xiàn)去中心化管理的需求。

對于天敵這一在不同地區(qū)、不同農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中普遍存在卻又多樣性程度很高的“商品”類型來說，可以借鑒電子商務中“綜合商城”模型，如淘寶，其本身不進行銷售，但提供了完備的銷售平臺。在天敵信息采集過程中，也要采用相似的平臺。由平臺負責制訂標準、構建體系和平臺，并根據(jù)不同層級技術人員、涉農(nóng)人員等設置使用權限。這一平臺是開放的、不斷完善和豐富的。數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者同時也是數(shù)據(jù)的使用者。相關人員在自己的權限范圍內(nèi)，既可以作為“賣方”按照平臺要求提供本地天敵資源相關信息，也可以作為“買方”根據(jù)實際需求檢索、下載、分析所需要的天敵數(shù)據(jù)。

2.3 數(shù)據(jù)管理平臺

3 大數(shù)據(jù)驅動的天敵資源調(diào)查與監(jiān)測體系建設實踐

2017 年，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布《農(nóng)業(yè)部關于啟動農(nóng)業(yè)基礎性長期性科技工作的通知》，啟動農(nóng)業(yè)基礎性長期性科技工作，建立一個數(shù)據(jù)總中心與十個分領域數(shù)據(jù)中心，其中包括了天敵等昆蟲資源數(shù)據(jù)中心。天敵等昆蟲資源數(shù)據(jù)中心依托中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所建設，設置以地市級農(nóng)科院及三院部分下屬單位為主要依托單位的實驗站117 個，實驗站的布局覆蓋我國除港澳臺外所有省市自治區(qū)。每個省份至少有1 個依托于省級農(nóng)科院的實驗站，并根據(jù)實際能力建立依托于市級農(nóng)科院的實驗站，其中江蘇、新疆、黑龍江等省份實驗站數(shù)量較多。中心于2018 年正式啟動了調(diào)查與監(jiān)測工作。

主要監(jiān)測對象為瓢蟲和植綏螨。瓢蟲是生防價值最早被發(fā)現(xiàn)和利用的天敵昆蟲之一[20]，我國瓢蟲資源非常豐富，根據(jù)《中國瓢蟲原色圖鑒》中，共記錄725 種，其中非植食性的瓢蟲（具有生物防治潛力）580 種，該書中共記錄279 種。實際上種類數(shù)量更多[21]。捕食螨是葉螨、薊馬、粉虱等小型多發(fā)、重發(fā)害蟲的重要天敵。且其規(guī)?；曫B(yǎng)歷史悠久、方法成熟度高，是世界范圍內(nèi)品種最豐富、產(chǎn)量最高的天敵類型之一，是極其重要的天敵資源[22-23]。世界范圍內(nèi)共有植綏螨2300 余種，在我國有記錄的有300 多種，其中應多為捕食螨。中心同時鼓勵實驗站開展本地優(yōu)勢天敵資源調(diào)查。

表1 商品信息與天敵信息的對應關系Table 1 Correspondence between commodity information and natural enemy information

在監(jiān)測方法上，針對主要調(diào)查對象，一方面優(yōu)化、標準化傳統(tǒng)調(diào)查方法，另一方面建立圖像信息采集等采樣新方法，為進一步建立圖像識別等打好基礎。此外，實驗站全部開展馬來氏網(wǎng)昆蟲標本收集。馬來氏網(wǎng)昆蟲標本收集不設靶標性地監(jiān)測對象，根據(jù)標本實際來判斷當?shù)靥鞌车奈锓N與發(fā)生。

3.2 天敵資源調(diào)查與監(jiān)測體系構建

大數(shù)據(jù)驅動的天敵資源調(diào)查與監(jiān)測體系的構建不可能一蹴而就，必然要經(jīng)歷一個逐步實現(xiàn)的過程。初步可以將這一過程分為三個階段。

第一階段為起步期，主要目標是根據(jù)總體思路制定方案，初步形成天敵資源調(diào)查與監(jiān)測體系的大框架。在參與監(jiān)測人員方面，組建由專業(yè)技術水平相對最強的人員（如各地市級農(nóng)科院相關專業(yè)技術人員）構成的團隊，作為第一批數(shù)據(jù)貢獻者。在監(jiān)測對象上，從最有代表性的天敵開始監(jiān)測。在監(jiān)測方法上，采取傳統(tǒng)方法與標準化自動化采集方法相結合。在數(shù)據(jù)分析上，由于數(shù)據(jù)量的局限，仍然以傳統(tǒng)人工分析為主（圖2A）。并通過對不同方法所采集到數(shù)據(jù)進行比較來優(yōu)化、完善標準化自動化信息采集方法，提出相關標準與規(guī)范。為下一階段擴大監(jiān)測對象范圍、優(yōu)化監(jiān)測方法建立通路。

第二階段為專業(yè)領域內(nèi)部成熟期。這一時期，第一階段參與工作的監(jiān)測人員已經(jīng)能夠以較為成熟的方法、針對最具代表性的天敵類型穩(wěn)定開展監(jiān)測工作，構成了監(jiān)測體系的基本盤。所積累的數(shù)據(jù)也已經(jīng)可以嘗試用大數(shù)據(jù)思路開展初步分析。在此基礎上，工作范圍將實現(xiàn)拓展，面向更多的監(jiān)測對象和農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)類型，分別形成具有高度可行性的、集信息采集存儲與分析于一體的自動化標準化實施方案，并頒布相關標準與規(guī)范。一方面通過簡潔客觀的標準與規(guī)范降低數(shù)據(jù)貢獻者的準入門檻，另一方面由第一階段參與人員就相關知識與運作模式向周圍涉農(nóng)人員推廣、科普，為下一階段擴大數(shù)據(jù)貢獻者和使用者的范圍做好準備。

第三階段為全面擴展期。在這一時期，體系將實現(xiàn)數(shù)據(jù)貢獻者從少數(shù)專業(yè)技術人員擴展到廣大涉農(nóng)人員的轉型，也是真正實現(xiàn)天敵大數(shù)據(jù)的關鍵時期。數(shù)據(jù)的收集與上報除了依賴前兩階段形成的基本盤人員負責的定時定點調(diào)查外，繼而拓展基于對象的開放性上報模塊。非專業(yè)技術人員的用戶可根據(jù)田間實際隨時上報天敵及環(huán)境等照片信息，由系統(tǒng)自動提取天敵物種及相關信息，并與系統(tǒng)中已有信息自動關聯(lián)。同時在系統(tǒng)內(nèi)部建立數(shù)據(jù)質(zhì)量自動評價機制，體系逐步實現(xiàn)去中心化。底層數(shù)據(jù)依次與農(nóng)業(yè)其他領域基礎數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)產(chǎn)品及農(nóng)事管理產(chǎn)品供銷等領域打通，由此實現(xiàn)數(shù)據(jù)應用價值的提升（圖2B）。

3.2 天敵資源調(diào)查與監(jiān)測的初步成效

截止目前，天敵等昆蟲資源數(shù)據(jù)中心已收集到數(shù)據(jù)總量約142GB，天敵生態(tài)照片、標本照片及生境照片近萬張，馬來氏網(wǎng)樣品2600余瓶。

對2018—2019 年度收集到的數(shù)據(jù)開展初步分析可以看出，天敵資源分布在2 綱（昆蟲綱、蛛形綱）11 個目中，具體為：膜翅目（22 科/總科）、蜘蛛目（13 科）、蜱螨目（12 科）、雙翅目（7 科）、半翅目（5 科）、鞘翅目（4 科）、蜻蜓目（3 總科）、螳 螂 目（1 科）、纓 翅 目（1 科）、革 翅 目（1科）（表2）。

以重點監(jiān)測對象瓢蟲為例開展初步分析，2018—2019 年間，共監(jiān)測到58 種瓢蟲（表3）。其中異色瓢蟲、龜紋瓢蟲、七星瓢蟲、多異瓢蟲、六斑月瓢蟲和二星瓢蟲各有10 家以上實驗站監(jiān)測到，自然形成第一梯隊“常見瓢蟲”。

以龜紋瓢蟲為例，其在東部沿海地區(qū)和中部各省份廣泛分布，但在西部的新疆、西藏、青海、甘肅西部、四川、云南等省份沒有發(fā)現(xiàn)。在其主要分布地區(qū)內(nèi)，龜紋瓢蟲是最常見的瓢蟲之一。表4 顯示了其在各類作物上的發(fā)生月份?；旧?，其在作物的生長季節(jié)均有發(fā)生，沒有明顯的季節(jié)性差異。

表2 2018-2019年監(jiān)測到的天敵資源類群Table 2 Groups of natural enemies observed in 2018 and 2019

表3 2018—2019年監(jiān)測到的瓢蟲種類Table 3 Coccinellids observed in 2018 and 2019

表4 龜紋瓢蟲在不同作物上發(fā)生季節(jié)分布Table 4 Seasonal distributions of Propylaea japonica on different crops

續(xù)表

總體上看，天敵資源調(diào)查與監(jiān)測體系的構建目前處于第一階段的中后期，但已取得了初步成效，建設實踐表明，大數(shù)據(jù)驅動的天敵資源調(diào)查與監(jiān)測體系的設計具有可行性，并表現(xiàn)出旺盛的生命力。

4 總結與展望

天敵等昆蟲資源相關信息是農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)方面相對較新的領域。天敵數(shù)據(jù)如何“變大”？傳統(tǒng)的依靠少數(shù)專業(yè)人士采樣調(diào)查的數(shù)據(jù)收集方式，很快就會遇到數(shù)據(jù)的復雜度、詳細度以及人力成本等方面的瓶頸。要突破這一瓶頸，必須實現(xiàn)自動化信息采集與涉農(nóng)人員廣泛加入。國家天敵等昆蟲資源數(shù)據(jù)中心基于大數(shù)據(jù)思路開展天敵資源調(diào)查與監(jiān)測體系的構建實踐，強化了體系的頂層設計，建立了高效的執(zhí)行團隊，體系已經(jīng)正常運行3 年，并取得了初步成效。下一步需要對參與本項工作的人員建立分層級、論貢獻的穩(wěn)定支持機制，按期建設這個體系，以保障這項工作長期、穩(wěn)定運行，使之成為農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中如何建立活體物種資源信息系統(tǒng)的有益嘗試。