大數據技術在林業生態保護中的應用

生態指的是生物在自然環境下生存和發展的狀態及關系，多組生態關系組成的環境可以被稱作生態環境。地球是一個大的生態系統，按地區分布著許許多多小的生態系統，不同地區的生態會在地形、氣候、生物活動等影響下呈現不同的狀態，而系統內生物關系更加和諧、融洽的生態系統可以被貼上“好”的標簽，生物的活動會影響生態，生態也會影響生物的生存，人類作為地球上具備主觀能動性的重要生物，需要在明確生態與人類間相互關系的前提下，充分發揮自己的主觀能動性，利用一切可用的工具和技術來保護生態或修復生態。相關部門工作人員介紹了大數據技術的概念和構成，分別探究了大數據技術在林業生態資源保護和生態環境保護中的應用。

一、大數據技術在林業生態保護中的應用價值

大數據技術是以“大量”“高速”“多樣”“低價值密度”和“真實性”為主要特征的一種信息技術，能快速處理海量且多樣的數據與信息，也能在低價值的數據中挖掘高價值的內容，還能挖掘、分析和處理數據分析中的問題。在信息時代，大數據技術已經被廣泛應用于各個行業和領域，包括林業。在大數據技術的輔助下，人們能快速地從海量低價值數據中提煉與整合出能推動林業行業乃至社會發展的優質數據，進而實現對林業生態保護的“提質”與“提速”。

（一）大數據技術能助力林業資源數據的采集

采集數據是大數據技術最基本的功能，社會每天都會生產出大量的數據，有價值的數據和垃圾數據會被混雜在一起上傳到網絡平臺中，大數據技術能通過傳感器、日志文件、社交媒體、網絡爬蟲等完成有價值的采集。林業的生態保護主要是指對林業資源的保護，獨木不成林，每片森林的占地面積較大，其中包含的林業資源也無法只用肉眼記錄，因此，大數據技術在數據采集方面的功能性就賦予其在林業生態保護工作的重要價值，即能助力林業資源數據的科學采集。

（二）大數據技術能助力林業資源數據的管理

采集數據的目的是更好地處理數據和管理數據，數據是一種用于表示客觀事物的原始素材，聲音、圖形等連續的值和符號、文字等離散的值都是數據原始形態的一種，信息時代的數據在本質上就是各種數字、字母和符號組成的代碼，儲存在電腦、手機等智能設備中，可以借助各種軟件進行快速處理，大數據技術就具備這一功能。結合林業生態保護的需要，大數據技術除了具有科學采集林業資源數據的應用價值外，還兼具能助力林業資源數據管理、方便生態保護工作安排的價值。

（三）大數據技術能助力林業資源變化的直觀呈現

大數據技術之所以能在信息時代受到推崇，主要是因為信息時代數據上傳、分享的成本低。社會每天都會產生大量的數據，繁雜、無序的數據也存在規律，越大的數據量越能準確反映平均情況；越靠近平均線，就能面向更多人做到精準推送。在林業生態保護工作中，借用大數據技術完成對數據的采集和管理后，林業工作者還可以借助大數據分析某個區域內的林業資源在某個時間周期中的變化規律，并用可視化的工具和表現形式直觀呈現，這也就更利于林業工作者工作中的信息交換和對接。

（四）大數據技術能助力林業工作資料的加密保護

進入信息化時代，信息安全問題就成了大眾最關心的問題，在沒有互聯網和大數據的時代，普通人若想查詢一個陌生人的個人信息是不可能的事，而互聯網和大數據的出現則讓這種不可能變成了可能，不僅私人的隱私信息可能因為不規范的線上交往被泄露，工作中的機密資料也可能因為一些難以察覺的細節被泄露。從這一角度出發，大數據技術在數據加密和保護層面的功能性將在林業生態保護工作中發揮關鍵作用，林業工作者可以利用大數據技術來對網絡系統中的工作資料進行加密保護，避免因資料泄露導致的人為破壞。

（五）大數據技術能助力林業生態保護智能模型的構建

人工智能和機器學習是大數據在當下與未來的發展方向，其建構在大量的數據收集、分析、處理和預測上，人工智能是仿人類智能的機器智能，機器學習則是人工智能的一個分支，機器能從大量的真實數據中分析出處理一件事的常規選擇和常用方法，為人類提供解決問題最有效或最正確的方案。在復雜的林業生態保護工作中，人工智能和機器學習對自然規律的分析有助于林業工作者對生態保護智能模型的構建，基于智能模型的預測和演練也能為林業工作者積累更多的理論經驗，進而提高林業工作者對突發事件的處理效率。

二、大數據技術在林業生態資源保護中的應用實踐

（一）利用大數據技術管理林業生態資源信息數據

對林業生態資源的保護一直存在空間范圍大和信息數據多且繁雜的問題，林業工作者在開展資源保護工作時，常因為對所負責地區林業資源了解的不全面和認知的不完善而作出錯誤的判斷，在數據收集和整理方面投入過多的人力又顯得有些浪費，所以對林業生態資源的保護不僅達不到理想的目標，還可能產生反效果。基于此，利用大數據技術建立信息化數據庫就成了一種必要，由上級管理部門牽頭構建的數據庫不僅能幫助一線林業工作者整理自己負責地區的林業資源數據，還可以將全國乃至全世界范圍內可以搜集到的相關數據都整理到一起。在信息化數據庫的輔助下，林業工作者們可以快速建立對所負責地區實際林業資源的完整認知，進而作出準確的判斷。

（二）利用大數據技術監測林業生態資源變化趨勢

林業生態資源包含森林資源、土地資源、生物資源和環境資源等，其中，森林資源不僅是最重要的林業生態資源，還是林業生態資源中的核心資源。森林資源的變化與土地資源、生物資源和環境資源的變化存在直接的聯系，森林既可以為動物提供棲息地，又可以為植物提供生長環境，還可以起到保持水土、防洪減災、凈化空氣、美化環境的重要作用。同時，森林資源受損后也會對生物多樣性和生態環境造成負面影響，但這種影響存在一定的滯后性，在很多時候都不會第一時間反映出來，難以預先防范。因此，大數據技術也需要應用到對林業生態資源變化趨勢的監測上，遙感數據和衛星影像數據都可以支持林業工作者對林業生態資源變化趨勢的實時監測和實時分析。

（三）利用大數據技術制訂林業生態資源應用規劃

森林資源是一種可再生資源，只是再生的周期較長，中途的損耗率較大，不合理的林地規劃還可能造成損耗率的進一步提高，影響森林資源的再生。一旦森林資源再生的時間規律被打破，無法與損耗形成平衡，就會對生物資源和環境資源造成不可逆的損害，因此，林業工作者對林業生態資源的保護也需要從對林地的合理規劃出發。科學合理的林地規劃不僅能提高林地的利用率，還能提高林業生產效率和保障林業的可持續發展。若想實現科學合理的林地規劃，林業工作者需要對林地資源的類型特征、植被覆蓋情況和樹木的生長要求、生長需求建立全面的認知，在這方面，大數據技術能發揮重要的輔助作用。林業工作者可以利用大數據技術分析既有數據，再根據已知的規律合理規劃林地利用方向。

（四）利用大數據技術搭建林業生態資源預測模型

對林業生態資源的保護不能只看當下，還要看基于當前數據的推演，每個嚴重的問題在爆發之前會有一些容易被忽視的預兆，如果小問題沒有得到充分重視，堆積起來就會引發大問題。在實際工作中，光重視“節流”無法解決根本問題，在“節流”的同時“開源”才是從根本上解決問題的關鍵，但是若想做到“有效開源”并不容易，沒有破釜沉舟的勇氣很難突破既定的框架和桎梏，而盲目的破釜沉舟則可能造成不好的效果。基于此，林業工作者就需要將大數據技術應用于林業生態資源預測模型的搭建方面，即在采取措施前先利用大數據技術搭建貼合實際的預測模型，借模型預測來推演未來可能發生的問題，或者借模型預測來總結林業生態資源可能的發展情況，只有了解更多可能，才能臨危不亂。

三、大數據技術在林業生態環境保護中的應用實踐

（一）大數據技術在森林防火工作中的應用

1.利用大數據技術綜合分析數據，以建立預警機制。森林火災的發生既可能是人為因素導致的，又可能是自然因素導致的，加強教育是防治人為因素導致森林火災的主要方式，借助教育來提高人的素質和完善人的認知，以消除森林火災的隱患。若想防治自然因素導致的森林火災，除了及時清理可燃物外，還要實時觀測氣象、氣流等可能引發森林火災和可能擴大森林火災范圍的數據，并開展綜合的分析。除人為的縱火以外，長時間的高溫、日照和干旱是森林火災發生的主要原因，雖然林業工作者不可能通過直接改變天氣的方式防治森林火災，但可以在遇到可能導致森林火災的天氣時，采取其他的應對措施降低起火的概率。基于這種需要，林業工作者們可以利用大數據技術實時收集與中和分析氣象、氣候數據，以建立有效的預警機制。

2.利用大數據技術調配護林人員，以制定應急措施。在森林防火工作中，預防是關鍵，借助科學的預防措施降低火災發生的概率是森林防火的重中之重。但是，林業工作者們為森林防火工作制訂的計劃中不能只有預防，如果森林火災真的發生了，林業工作者也要及時制訂可行的滅火計劃，并結合實際火情實施計劃和調整計劃，從而最大限度地降低火災造成的損害。基于這種需要，林業工作者們需要先利用大數據分析發生過森林火災的相關數據，尤其是在火災發生后，相關人員選擇的滅火方式及達成的效果，結合實際數據，分析能讓林業工作者們針對不同救火方式所起的作用建立清晰的認知，然后，林業工作者還要利用大數據開展對具體地區的具體分析，合理調配護林人員進行巡防和應急處理。

3.利用大數據技術綜合評估損失，以指導后續修繕。森林防火工作的實踐需要實行“三步走”的戰略，第一步是預防，第二步是火情處理，第三步是后續修繕。與其他類型的火災不同，森林火災容易復燃，除地形復雜、植被茂密和氣候多變的自然原因外，明火被撲滅后的陰燃現象也是森林火災復燃的常見原因。樹木本身是可燃物，如果起火后火源沒有被完全撲滅，就可能在人們反應不過來的時候二次復燃，并在復燃后快速蔓延到沒有被波及的相鄰林區。因此，林業工作者在利用大數據技術開展森林防火工作時，還要著眼后續的損失評估和修繕。一方面，利用大數據技術來綜合評估損失，以科學地開展“復健”工作；另一方面，利用大數據技術來進行立體化監測，以科學評測森林火險和森林火災等級，并更好地安排防復燃的森林巡防工作。

（二）大數據技術在森林防蟲害工作中的應用

1.利用大數據技術采集與整合數據，以構建預測模型。蟲害會影響樹木的生長與存活，放任有害生物的無限制繁衍會嚴重影響森林資源的可持續發展。第一，因為害蟲對樹木自內向外的啃噬會直接導致樹木的空心化，空心的樹木起火的概率更高。第二，因為害蟲的啃噬會切斷樹木從根系向枝葉的營養傳輸通道，進而導致樹木失去凈化空氣的功能屬性。在蟲害嚴重的林區，遠看和從外表看“生機勃勃”的林木資源實際上已經喪失了生機，很難再產生更多有用的價值。

因此，林業工作者在應用大數據技術開展林業生態保護工作時，需要先利用大數據來采集與整合各林區受蟲害情況的具體數據、不同樹木可能受到的具體蟲害數據。不同有害生物在林區活躍的時段，以建立更貼近現實情況和實際需要的蟲害預測與防治模型。以云杉為例，林業工作者們需要先整體分析這種植物容易被哪些有害生物寄生，如云杉葉銹病、落葉松球蚜、云杉落針病、中華鼢鼠、云杉線小卷蛾、云杉球果小卷蛾、云杉美景勺銹病等，結合具體病蟲害建立其能反映真實數據的預測模型，林業工作者們可以利用對應的公式進行分析和推算，以探尋解決問題的路徑。

2.利用大數據技術分析與評估數據，以總結應對措施。對森林病蟲害的防治需要有針對性，先識別病蟲害類型，再參考被寄生樹木的特性開展防治工作。在防治病蟲害的同時，要避免對樹木的根系造成不可逆轉的傷害，畢竟除蟲的目的是保護森林資源和生態環境，而不僅僅是消滅害蟲。因此，林業工作者們在明確不同類型的樹木容易被哪些有害生物寄生以后，還要進一步對具體問題展開具體分析，結合具體病蟲害的誘發因素和發生規律總結預防和治理的具體措施。

林業工作者在應用大數據技術開展林業生態保護工作的時候，還需要利用大數據技術分析與評估各地區的病蟲害數據。例如，利用遙感數據和衛星影像概括某一種病蟲害在林區里具體的空間分布情況，或者利用遙感數據和衛星影像來識別某一個林區正在發生哪一種病蟲害。預測模型能幫助林業工作者們了解不同病蟲害發生的原因和可能造成的為害，對病蟲害數據的深入挖掘和具體分析則能幫助林業工作者們了解蟲害的實際情況，全面、具體的數據分析是針對性防治森林病蟲害的前提，基于真實數據的大數據分析則是針對性防治病蟲害的導向，能有效促進林業的可持續發展。

四、結語

綜上所述，大數據技術是信息時代一種應用價值高、應用范圍十分廣闊的信息技術，已經被廣泛應用到各個行業和領域，也已經在應用中基本展現出自身的價值，為人們對社會運行的維護和社會發展的推進提供了支持和便利。就林業生態保護工作而言，大數據技術既能助推林業生態資源的保護，又能助推林業生態環境的保護。在林業生態資源的保護方面，相關管理部門和工作人員不僅可以利用大數據技術管理林業生態資源信息數據，還可以利用大數據技術檢測林業生態資源的變化趨勢，以及制訂林業生態資源應用規劃和搭建林業生態資源預測模型。在林業生態環境的保護方面，相關管理部門和工作人員可以利用依托大數據技術建立的預警機制、制定的應急措施和給出的后續處理方案落實森林防火工作，再利用依托大數據技術構建的預測模型、總結和應對措施，落實森林防蟲害工作。

作者簡介：白康樂（1986—），男，甘肅靜寧人，本科，工程師，主要從事林業工程研究。