摘 要 广东省深圳市林业有害生物危害日益严重，其综合防治面临智能识别、种群预测、生物防治、植物源农药应用等方面的诸多挑战。为给深圳市乃至全国林业有害生物综合防治提供参考，深入分析深圳市常见林业有害生物综合防治存在的问题，并针对问题提出研发智能识别与远程诊断技术、优化种群动态预测方法、突破生物防治规模化繁育瓶颈及加快植物源农药研发与应用等改进措施。
关键词 林业有害生物；综合防治；广东省深圳市
中图分类号：S763 文献标志码：C DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2025.06.071
广东省深圳市是我国重要的绿色生态屏障，生物多样性极为丰富。近年来，随着城市化进程的加速和气候变化的加剧，深圳市林业有害生物发生频率不断增加且危害程度不断加重，对林业可持续发展构成了严重威胁。为有效防控林业有害生物，《广东省林业有害生物防治“十四五”规划》等政策相继出台。综合防治是保障林业健康的重要举措，但当前其在智能识别、种群预测、生物防治及植物源农药应用等方面仍面临诸多挑战。笔者将深入分析深圳市常见林业有害生物综合防治存在的问题，并提出相应的改进措施，以期为深圳市乃至全国林业有害生物综合防治提供参考。
1 深圳市林业资源及常见林业有害生物
深圳市作为我国改革开放的前沿阵地，不仅经济发达，而且高度重视生态环境保护，致力于打造国际化绿色生态城市。根据官方发布的数据，深圳市森林覆盖率在40%以上，拥有超过9万hm2的林地面积，其中包括多个国家级自然保护区、森林公园及城市绿地[1]。这些丰富的植被资源不仅可美化城市环境，还可为野生动植物提供栖息地，极大地提升城市的生物多样性。然而，随着城市化进程的快速推进和外来物种的引入，深圳市面临着日益严峻的林业有害生物威胁。常见的林业有害生物主要有红火蚁、白蚁、荔枝椿象及松材线虫等。根据林业部门的统计报告，红火蚁作为一种极具侵略性的外来物种，在深圳市部分区域已形成一定规模的分布；白蚁主要为害木质结构，对古树名木和城市绿化造成一定程度的影响；荔枝椿象是为害荔枝等果树的主要害虫之一，对当地果业产生严重的负面影响；松材线虫通过媒介昆虫传播，引发松材线虫病，导致松树死亡率显著提高。
2 深圳市常见林业有害生物综合防治存在的问题
2.1 智能识别技术有待突破
目前，深圳市在开展常见林业有害生物的智能识别与诊断方面，仍面临较大的技术瓶颈。传统的人工实地勘察和镜检鉴定等方法不仅效率低下，而且难以保证检测结果的准确性。虽然基于图像识别的人工智能技术的研发与应用在近年来取得了一定进展，但由于林业有害生物的生物学特性复杂多样，加之缺乏高质量的训练样本数据，识别模型的泛化能力不足。例如，在利用深度学习算法进行松材线虫病的远程诊断时，受限于松树冠层结构复杂、病害表型差异大等因素，诊断精度往往难以满足实际防控需求。再如，对于白蚁等隐蔽性较强的土壤害虫，现有的可见光和红外相机很难准确捕捉其活动轨迹，从而影响后续的识别分析。
2.2 种群动态预测精度不足
在深圳市林业有害生物防控过程中，种群动态预测是一项极具挑战性的工作。由于有害生物的种群变化受到气候、生境、天敌等诸多因素的综合影响，现有的种群动态模型往往难以准确展示实际种群波动规律[2]。例如，针对红火蚁这一入侵物种，虽然已有学者尝试引入空间扩散项来优化经典Logistic增长模型，但在模拟实际种群扩张过程时，仍难以充分考虑地形、土壤、植被等环境因子的时空异质性影响[2]。类似地，对于松材线虫病这类林间流行病，寄主密度、病原力、媒介昆虫活动等关键参数的动态变化极易受到小气候的影响，导致采用传统SI（Susceptible-Infective）等微分方程模型进行种群进行预测时，难以保证灵敏度和稳定性。
2.3 生物防治规模化繁育受限
深圳市在利用生物防治手段控制林业有害生物时，往往面临天敌昆虫规模化繁育的瓶颈。1）许多天敌昆虫对环境条件有着非常严格的要求，人工模拟其生长发育所需的温湿度、光照等条件存在较大难度。以寄生蜂为例，其寄主范围相对狭窄，且寄生专一性很强。这就需要建立精准的饲养繁育工艺参数，并针对不同地区的气候条件进行动态优化调整。2）许多天敌昆虫具有难以突破的生殖节律性[3]。例如，赤眼蜂等重要的卵寄生性天敌，通常对日照时间有特定的需求，只有满足需求才能实现正常交配产卵，这无疑增加了工厂化饲养的难度。天敌昆虫种群的遗传多样性也是影响生物防治的关键因素。过度采集野外种群，不仅易引起遗传瓶颈效应，导致防治效果下降，还可能破坏当地的生态平衡。而实验室内长期的定向选育，虽然有利于提高防治效率，但可能导致种群适应性减弱，不利于天敌昆虫种群在自然环境中的持续建立。
2.4 植物源农药应用滞后
与化学合成农药相比，植物源农药因其来源天然、对非靶标生物安全等优点，在林业有害生物防治中得到了应用。然而，在实际应用中，植物源农药仍面临研发滞后、应用受限等问题。1）高效活性成分的分离纯化是植物源农药研发的关键环节。然而，许多植物次生代谢产物结构复杂，极性大小不一，采用传统的层析、结晶等分离方法往往难以实现植物源农药规模化制备。以印楝素为例，作为一种广谱的植物源杀虫剂，其在印楝树果实中的含量很低，提取分离过程涉及去脂、萃取、柱层析、制备液相色谱等多个步骤，操作烦琐，成本较高[4]。2）植物源农药在环境中的降解动态研究相对薄弱。尽管大部分植物源农药在自然环境中降解速度较快，但一些高极性或疏水性很强的活性物质，在土壤中的迁移转化规律尚不明确，有可能通过残留蓄积对土壤动物等非靶标生物产生负面影响。
3 深圳市常见林业有害生物综合防治对策
3.1 研发智能识别与远程诊断技术
为突破智能识别技术在林业有害生物防控中的瓶颈，深圳市急需从优化识别模型、扩充训练数据、创新诊断方法等方面着手。1）在识别模型优化方面，可考虑引入迁移学习等策略，充分利用已有的大规模公开数据集如ImageNet对模型进行预训练，再针对具体的有害生物种类进行微调，不仅可缓解小样本问题，还可显著提升模型的泛化能力[5]。针对松材线虫病等复杂背景下的病害识别，可尝试将深度学习与遥感、光谱分析等技术相结合，通过多源数据融合实现更加精准的诊断。例如，利用高光谱数据对松树冠层进行光谱解混和病斑提取，再结合地物分类算法对病株进行自动识别和定位，可大幅提高诊断的精度和效率。2）在训练样本采集方面，可充分发挥志愿者的力量，通过开发移动APP等方式，鼓励更多林业工作者和爱好者参与数据采集和标注[6]。同时，可借助数字孪生、虚拟样本合成等技术，在保证生物学特征的基础上，人工拓展训练样本的丰富度和多样性。3）针对隐蔽性害虫的识别难题，可在红外相机的基础上，创新开发基于振动、声音的新型监测装置，实现对土壤害虫的早期预警。而在多害虫的复合识别方面，则可尝试发展基于元学习的框架，通过“学习如何学习”的方式，使识别模型快速适应新的有害生物种类，获得从少量样本中学习的能力。
3.2 优化种群动态预测方法
为提高林业有害生物种群动态预测的精度，深圳市需要从优化模型结构、融合多源数据、增强参数估计等方面入手。1）针对红火蚁等入侵物种，可考虑引入反应扩散方程，并利用元胞自动机、多智能体等计算机仿真方法，对其扩散过程进行时空动态模拟。2）可借助高分辨率遥感影像，提取地形、植被、水文等景观要素，构建景观阻力面，引入最小累积阻力模型，对有害生物的扩散路径进行情景模拟和风险预警[7]。3）在模型参数估计方面，可充分利用物联网、移动互联等新技术，构建林业有害生物监测预警一体化平台，实现多源异构数据的自动采集、传输和融合。例如，在监测松材线虫病时，可利用无人机搭载高光谱相机，对疑似病株进行航空遥感监测，并结合地面调查数据，利用机器学习算法对监测数据进行智能分析和特征提取。进而基于贝叶斯推断、马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）等方法，实现种群动态模型关键参数的实时在线估计和更新。
3.3 突破生物防治规模化繁育瓶颈
生物防治是深圳市林业有害生物综合治理的重要手段，但规模化繁育天敌昆虫面临诸多技术瓶颈。为突破这一难题，可从优化人工气候室设计、创新饲料配方与投喂方式、调控光周期等方面着手。1）针对天敌昆虫生长发育的环境敏感性，可借鉴现代温室的设计理念，利用物联网实现温湿度、光照等环境要素的精准调控。通过构建生态模拟舱，优化内部生境，为天敌昆虫营造近似野外的生存条件，以期显著提高其抗逆性和野外释放后的持续控害能力。2）在饲料研制方面，可充分利用代谢组学、基因工程等生物技术，定向优化寄主植物的营养成分，并模拟寄主植物释放的挥发物，诱导天敌产卵。这不仅可替代人工饲料，降低生产成本，还可提高天敌昆虫对寄主的搜索利用效率。3）针对繁殖节律性问题，可充分利用现代分子生物学技术，从调控光周期和生物钟着手。例如，可利用基因编辑技术敲除或过表达光周期节律基因，从而解除生殖发育对日照时间的依赖，使生物能够在更广泛的日照条件下进行正常的生殖活动。再如，可通过表观遗传修饰调控下丘脑-垂体-性腺轴，人为诱导螟黄赤眼蜂提前进入繁殖期。此外，为保障天敌昆虫质量和遗传多样性，可充分利用群体遗传学理论，对野生种群进行抽样评估，优选高适合度的种群进行驯化驯养。通过定期补充野外基因，并结合基因芯片技术进行遗传多样性评估，动态平衡选育强度和遗传改良目标，避免实验室种群近交衰退。
3.4 加快植物源农药研发与应用
在加快植物源农药研发及应用进程中，深圳市急需进行多学科交叉融合，突破关键技术瓶颈。针对活性成分提取分离效率低的问题，可发展毛状根培养等植物细胞培养技术，在生物反应器中诱导药用植物的毛状根高效生长并分泌目标活性物质，从而实现植物源农药连续化、规模化制备。同时，应用植物基因工程育种技术将显著提升植物源农药原料的产量和品质。在活性成分的分离纯化方面，微流控芯片与仿生材料的结合为实现植物源农药自动化、智能化分离制备提供了新思路。例如，可开发蛋白质印迹材料修饰的微流控芯片，利用模板印迹位点对活性物质实现专一性识别与亲和富集，大幅提高分离效率与纯度。
在植物源农药环境风险评估方面，可构建集靶标及非靶标分析于一体的多残留检测方法，实现对农药活性成分在土壤和水体中赋存状态和环境归趋的精准刻画。同时，通过代谢组学等多组学联用，可深入分析植物源农药对土壤动物的慢性毒理效应，并在分子水平阐明作用机制。而基于污染物－环境－生物的农药生态风险评价框架，则有助于实现对农药生态毒性效应的系统评估和净化阈值的精准预测。
另外，纳米载体与新型助剂的研制是化解当前应用瓶颈的关键。可借助离子溶胶凝胶法制备介孔二氧化硅纳米载药系统，利用多级孔道结构实现药物分子的可控装载与缓释。针对易挥发的植物精油类农药，则可通过静电纺丝构建核壳结构的高分子纤维膜，利用功能高分子外壳对挥发性农药进行包埋，从而显著降低农药损失，延长药效持续时间。
4 结语
林业有害生物综合防治是一项复杂的系统工程，需要多学科交叉融合，不断创新防控理念和技术手段。笔者针对深圳市林业有害生物防治存在的问题，提出了一系列改进措施，旨在为深圳市林业有害生物精准防控和生态治理提供新思路。
参考文献：
[1] 孔鹏.林业有害生物防治检疫现状及措施分析[J].河南农业，2024（12）：52-54.
[2] 刘永安，黄文泽，梁晓平.油樟种植及其林业有害生物控制技术[J].农村科学实验，2024（12）：127-129.
[3] 张心和.基于生物技术的林业有害生物防控[J].农业开发与装备，2024（5）：106-108.
[4] 李振莉.林业有害生物防治存在问题及对策研究[J].山西林业，2024（S1）：82-83.
[5] 罗文.深圳市森林督查工作存在的问题与对策[J].花卉，2019（16）：160-161.
[6] 张蕾.林业有害生物防治对森林生态环境建设的作用[J].新农业，2023（17）：36-37.
[7] 国飞.林业有害生物防控中央预算内投资基础设施建设项目实施情况调研报告[J].国家林业和草原局管理干部学院学报，2023，22（S1）：21-28.
（责任编辑：张春雨）
作者简介：周德立（1997—），本科，助理工程师，主要从事植物保护。E-mail：1113455833@qq.com。
