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    淺析江蘇進(jìn)境植物疫情截獲時(shí)間的駝峰效應(yīng)

    2018-06-20 06:23:44夏冰袁琪
    關(guān)鍵詞:植物疫情分析

    夏冰袁琪

    (1.常熟出入境檢驗(yàn)檢疫局 江蘇常熟 215500;2.吳江出入境檢驗(yàn)檢疫局)

    1 前言

    隨著全球化的不斷加深,世界各國(guó)飽受外來(lái)入侵物種的侵害,根據(jù)世界自然保護(hù)聯(lián)盟(IUCN)的報(bào)告,外來(lái)入侵物種給全球造成的經(jīng)濟(jì)損失每年超過(guò)4 000 億美元[1]。

    我國(guó)是遭受外來(lái)入侵物種危害最嚴(yán)重的國(guó)家之一。目前,我國(guó)確認(rèn)的外來(lái)入侵物種已達(dá)618種,其中大面積發(fā)生、危害嚴(yán)重的達(dá)100多種[1]。據(jù)統(tǒng)計(jì),我國(guó)95%以上的入侵物種由人為引入或帶入。檢驗(yàn)檢疫部門(mén)是守護(hù)國(guó)門(mén)、保障我國(guó)國(guó)境生物安全的重要力量。2017年1-3月,江蘇檢驗(yàn)檢疫部門(mén)從進(jìn)境貨物、旅客攜帶物、郵寄物、運(yùn)輸工具等物品中截獲各類(lèi)有害生物1 280多種、27 000多種次。

    本文基于江蘇植物疫情數(shù)據(jù)和江蘇檢驗(yàn)檢疫報(bào)檢數(shù)據(jù)等信息,運(yùn)用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法,對(duì)植物疫情、截獲時(shí)間、業(yè)務(wù)種類(lèi)、進(jìn)口來(lái)源地區(qū)等4個(gè)要素進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析,發(fā)現(xiàn)江蘇植物疫情截獲時(shí)間的“駝峰效應(yīng)”,并以此對(duì)江蘇植物疫情的截獲提供指導(dǎo)性意見(jiàn),便于植物檢疫人員以此開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)分析。

    2 數(shù)據(jù)情況

    2.1 數(shù)據(jù)概況

    本文所使用植物疫情數(shù)據(jù)共 397 830條,數(shù)據(jù)源于“江蘇出入境檢驗(yàn)檢疫局疫情上報(bào)系統(tǒng)”。數(shù)據(jù)覆蓋時(shí)間為2012年12月—2016年3月。其中,2012年及2013年為“江蘇局疫情上報(bào)系統(tǒng)”測(cè)試及試用期,數(shù)據(jù)存量較小?;跁r(shí)間序列分析的特點(diǎn),本文著重對(duì)2014年和2015年江蘇植物疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行重點(diǎn)分析。

    本文使用的其他數(shù)據(jù),包括江蘇出入境貨物檢驗(yàn)檢疫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、江蘇各口岸航班次數(shù)和出入境人數(shù)等。

    2.2 數(shù)據(jù)分類(lèi)

    按疫情重要性,江蘇進(jìn)境植物疫情數(shù)據(jù)可分為“檢疫性有害生物疫情”和“非檢疫性有害生物疫情”。其中,檢出檢疫性有害生物321種、45 332條,非檢疫性有害生物3190種、352498條。具體見(jiàn)表1。

    表1 江蘇進(jìn)境植物疫情總體情況

    按檢疫對(duì)象,江蘇進(jìn)境植物疫情可分為“貨檢”“木包裝檢疫”“運(yùn)輸工具檢疫”“集裝箱檢疫”“旅檢”和“郵檢”六大類(lèi)。其中貨檢占比份額最大,旅檢和郵檢份額最小。具體情況如表2所示。

    表2 江蘇局進(jìn)境植檢疫情專(zhuān)業(yè)種類(lèi)情況

    3 疫情時(shí)間序列分析

    3.1 總體情況時(shí)間分析

    對(duì)2014年和2015年江蘇進(jìn)境植物疫情數(shù)據(jù)按月份進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析,繪制折線(xiàn)圖,如圖1所示。

    由圖1發(fā)現(xiàn),2014年和2015年2條折線(xiàn)圖形吻合度較高,而且2條折線(xiàn)的走勢(shì)形態(tài)也大致相同。圖中2月份是全年疫情截獲的最低值,而3月份是上半年疫情截獲的高峰。而隨著溫度的升高,8月、9月、10月為疫情的高發(fā)期,11月、12月的數(shù)據(jù)有較大的回落。

    同時(shí),對(duì)2014年和2015年的江蘇進(jìn)境植物檢疫性有害生物疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)其總體走勢(shì)和形態(tài)與圖1具有相似的特點(diǎn)。

    圖1 2014年和2015年江蘇進(jìn)境植物疫情統(tǒng)計(jì)結(jié)果

    3.2 江蘇進(jìn)境貨物總數(shù)對(duì)疫情時(shí)間分析的影響

    假設(shè)每一個(gè)時(shí)期每個(gè)檢驗(yàn)檢疫人員通過(guò)查驗(yàn),截獲疫情的能力是一致的,那么,本部分考慮檢驗(yàn)檢疫人員查驗(yàn)批次的數(shù)量對(duì)疫情時(shí)間分析的影響。

    因此,本文對(duì)江蘇進(jìn)境植物疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行疫情發(fā)生率計(jì)算,完成歸一化處理,并進(jìn)行比較。

    3.2.1 疫情發(fā)生率計(jì)算

    疫情發(fā)生率rki應(yīng)為疫情截獲數(shù)量eki與進(jìn)境貨物檢驗(yàn)檢疫總數(shù)Qki的比值。其中,疫情截獲數(shù)量eki來(lái)源于 “江蘇出入境檢驗(yàn)檢疫局疫情上報(bào)系統(tǒng)”,檢驗(yàn)檢疫機(jī)構(gòu)查驗(yàn)總數(shù)Qki來(lái)源于江蘇檢驗(yàn)檢疫局通關(guān)數(shù)據(jù)。

    3.2.2 歸一化處理

    疫情發(fā)生率Sig(rki)應(yīng)為疫情發(fā)生率rki與年度最小疫情發(fā)生率min(rki)的差和年度最大疫情發(fā)生率 max(rki)與年度最小疫情發(fā)生率 min(rki)的差的比值[2]。

    3.2.3 總體疫情發(fā)生率時(shí)間分析

    通過(guò)對(duì)2014年和2015年疫情發(fā)生率進(jìn)行歸一化處理,如圖2所示。

    圖2 2014年和2015年江蘇進(jìn)境植物疫情發(fā)生率歸一化圖

    由圖2可知,2014年和2015年疫情發(fā)生率的走勢(shì)大致相同,在上半年3月份和下半年8、9、10月份出現(xiàn)疫情高峰。

    這說(shuō)明,在不考慮查驗(yàn)人員檢疫水平、穩(wěn)定性以及查驗(yàn)次數(shù)的情況下,江蘇進(jìn)境植物疫情的發(fā)生時(shí)間,在全年內(nèi)會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)高峰區(qū)域,上半年出現(xiàn)在3月份,下半年出現(xiàn)在8、9、10月。

    3.3 疫情來(lái)源區(qū)域?qū)σ咔闀r(shí)間分析的影響

    按月份對(duì)各疫情來(lái)源區(qū)劃進(jìn)行時(shí)間分析。本文選取了有代表性的北半球的歐洲、南半球的澳大利亞及巴西和橫跨赤道的非洲地區(qū)進(jìn)行研究。具體情況見(jiàn)圖3。

    圖3 源自歐洲、澳大利亞、巴西和非洲的進(jìn)境植檢疫情時(shí)間分析圖

    由圖3可知,疫情來(lái)源地為北半球的歐洲、南半球的澳大利亞和巴西,以及赤道橫穿身跨南北半球的非洲的時(shí)間分析圖走勢(shì)均出現(xiàn)了相同的特點(diǎn),即上半年和下半年出現(xiàn)疫情發(fā)生高峰,下半年的高峰要明顯高于上半年。

    3.4 檢疫對(duì)象對(duì)疫情時(shí)間分析的影響

    按月份對(duì)2014年和2015年江蘇檢驗(yàn)檢疫局貨檢疫情數(shù)據(jù)和江蘇各口岸旅檢數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,如圖4所示。

    圖4 2014—2015年江蘇貨檢和旅檢植物疫情數(shù)據(jù)圖

    由圖4可知,江蘇貨檢和旅檢疫情的截獲時(shí)間均呈現(xiàn)出全年2個(gè)波峰的特點(diǎn)。即上半年3月份為小波峰,下半年8、9、10月份出現(xiàn)疫情截獲的大高峰。

    值得注意的是,在圖4中,貨檢疫情數(shù)據(jù)在12月份升高是受到檢驗(yàn)檢疫績(jī)效考核的影響。

    4 時(shí)間序列的“駝峰效應(yīng)”

    通過(guò)2014年和2015年江蘇進(jìn)境植物疫情截獲時(shí)間序列、進(jìn)境貨物檢驗(yàn)檢疫總數(shù)、疫情來(lái)源區(qū)域和檢疫專(zhuān)業(yè)對(duì)植物疫情截獲時(shí)間的影響等等進(jìn)行分析,均發(fā)現(xiàn)截獲疫情的時(shí)間序列在1年內(nèi)出雙峰態(tài)勢(shì),即上半年3月份,下半年8、9、10月各出現(xiàn)1次疫情截獲高峰,其中3月份的為小高峰,下半年的為大高峰。本文將之稱(chēng)為“駝峰效應(yīng)”。“駝峰效應(yīng)”示意圖如圖5所示。

    圖5 江蘇進(jìn)境植物疫情時(shí)間分析之“駝峰效應(yīng)”示意圖

    由圖5可知,“駝峰效應(yīng)”主要反映出江蘇進(jìn)境植物疫情截獲時(shí)間上的雙峰特性。雙峰的出現(xiàn)正好位于春季和秋季,尤其以秋季為主。

    由疫情來(lái)源區(qū)域(南北半球)的時(shí)間分析來(lái)看,時(shí)間序列走勢(shì)沒(méi)有明顯的異常,這是因?yàn)楸卑肭虻拇杭緞偤檬悄习肭虻那锛?,而北半球的秋季剛好是南半球的春季?/p>

    以高發(fā)有害生物疫情的生活習(xí)性來(lái)看,其常發(fā)生在較為溫暖的時(shí)期,這也與進(jìn)境植物疫情高發(fā)于春秋兩季的特點(diǎn)相吻合。詳情見(jiàn)表3。

    表3 一些江蘇高發(fā)進(jìn)境有害生物的生活習(xí)性情況

    5 高發(fā)疫情截獲時(shí)間的“駝峰效應(yīng)”分析

    5.1 高發(fā)疫情時(shí)間分析

    對(duì)江蘇進(jìn)境植物疫情總體數(shù)據(jù)和檢疫性有害生物疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得到江蘇進(jìn)境植物疫情截獲情況圖(前20位),如圖6所示。

    圖6 江蘇局進(jìn)境植物疫情截獲情況圖(前20位)

    由圖6可知,在截獲的3 511種江蘇進(jìn)境植物疫情中,赤擬谷盜數(shù)量最多,占比1.98%,其次是蠼螋科、步甲科、鋸谷盜和小蠹科。江蘇進(jìn)境植檢疫情總體上較為平穩(wěn),無(wú)較為突出的或重大疫情發(fā)生。

    圖6中中對(duì)長(zhǎng)小蠹、材小蠹屬(非中國(guó)種)、長(zhǎng)小蠹屬(非中國(guó)種)、四紋豆象是檢疫性有害生物。

    在江蘇已截獲的321種檢疫性有害生物疫情中,中對(duì)長(zhǎng)小蠹數(shù)量最多,其次是材小蠹屬(非中國(guó)種)、長(zhǎng)小蠹屬(非中國(guó)種)、四紋豆象和橡膠材小蠹。前5種檢疫性疫情占比達(dá)35.75%,前20種疫情共占比76.50%。這說(shuō)明,江蘇進(jìn)境檢疫性疫情較為集中,無(wú)某一類(lèi)疫情較為突出,有利于檢驗(yàn)檢疫人員開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作,加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)。

    對(duì)高發(fā)的疫情步甲科、中對(duì)長(zhǎng)小蠹、材小蠹屬(非中國(guó)種)、橡膠材小蠹進(jìn)行截獲時(shí)間分析,結(jié)果如圖7所示。

    圖7 4種高發(fā)的植物疫情截獲時(shí)間分析圖

    由圖7可知,4種高發(fā)的有害生物疫情圖均呈現(xiàn)出明顯的“駝峰效應(yīng)”。

    5.2 一些高發(fā)疫情截獲時(shí)間的特殊情況分析

    由于生物習(xí)性等多種原因,一些截獲頻次較高的有害生物疫情時(shí)間分析圖也出現(xiàn)了明顯區(qū)別于“駝峰效應(yīng)”的特性。

    如“蚊科”的疫情截獲時(shí)間呈現(xiàn)單峰態(tài)勢(shì),峰值出現(xiàn)在6、7月份(夏季);“蜘蛛科”的疫情截獲時(shí)間高峰也主要出現(xiàn)7、8、9月份(夏季);三裂葉豚草的截獲時(shí)間高峰出現(xiàn)在11、12、1月(冬季),而刺蒺藜草的與三裂葉豚草的時(shí)間態(tài)勢(shì)剛好相反。

    蚊科、三裂葉豚草的疫情截獲時(shí)間分析圖如圖8所示。

    圖8 蚊科、三裂葉豚草的疫情截獲時(shí)間分析圖

    因此,雖然江蘇進(jìn)境植檢疫情截獲時(shí)間整體呈現(xiàn)出“駝峰效應(yīng)”,但很多高發(fā)的有害生物疫情各有特性,江蘇植物檢疫部門(mén)應(yīng)在重點(diǎn)把握大部分疫情發(fā)生時(shí)間符合“駝峰效應(yīng)”的基礎(chǔ)上,根據(jù)不同的有害生物,“因疫而異”地針對(duì)性處置。

    6 小結(jié)

    本文基于江蘇進(jìn)境植物疫情數(shù)據(jù)和江蘇檢驗(yàn)檢疫通關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)江蘇進(jìn)境植物疫情的截獲時(shí)間進(jìn)行了時(shí)序分析,分別從總體、疫情發(fā)生率、疫情來(lái)源區(qū)域、檢疫專(zhuān)業(yè)等多個(gè)角度進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)了疫情發(fā)生時(shí)間序列符合“駝峰效應(yīng)”;并從高發(fā)疫情的生活習(xí)性、高發(fā)疫情的時(shí)間分析等角度進(jìn)行驗(yàn)證?!榜劮逍?yīng)”的發(fā)現(xiàn)有助于檢驗(yàn)檢疫部門(mén)加強(qiáng)對(duì)進(jìn)境有害生物的深入研究,從風(fēng)險(xiǎn)管理的角度提升植物檢疫的工作效率和工作水平,幫助有關(guān)部門(mén)提供新的思路和辦法。

    [1]駱陽(yáng).180多種外來(lái)生物悄悄入侵浙江[N].青年時(shí)報(bào),2017-04-21(1).

    [2]閆振宇,陶建平,徐家鵬.養(yǎng)殖農(nóng)戶(hù)報(bào)告動(dòng)物疫情行為意愿及影響因素分析[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2012,17(3):185-191.

    [3]李瑞法,柳之光,楚偉,等.我國(guó)進(jìn)境植物疫情截獲量的時(shí)序特征及預(yù)測(cè)[J]. 植物檢疫,2016,30(04):1-5.

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