青藏高原草地承载力空间演变特征及其预警

为研究青藏高原草地承载力的空间演变特征并对其进行预警，以已有的青藏高原净初级生产力数据为基础，核算了该地区的草地理论载畜量及演变趋势，并结合县域实际存栏量，划定了草地承载力的预警等级。结果表明：（1）青藏高原草地承载力整体呈东高西低的格局，其中高寒草原和高寒草甸是该地区草地承载力的主要组成部分；（2）2000-2015年，青藏高原理论载畜量由8614.89万羊单位增至9451.53万羊单位；（3）青藏高原整体处于超载状态，2000-2010年超载状况加剧，至2015年超载状况稍有缓解，草畜平衡指数由67.88%增至79.90%，再降至67.91%。目前亟需优先控制72个红色预警县（超载状态正在加剧）的牲畜存栏量，避免超载状况进一步恶化。未来需要通过控制牲畜存栏量、调整畜牧区发展布局和提高草地生产力等多项措施的结合来改善青藏高原地区的草地承载状况，维持草地生态系统的可持续发展。     

重庆市生态风险预警等级划分及演化趋势模拟

生态风险预警等级评估和演化趋势模拟，可为生态风险管理提供可靠的辅助决策。以重庆市为研究对象，基于驱动力-压力-状态-影响-响应模型，构建重庆市生态风险预警指标体系，采用正态云模型和集对分析法，定量分析重庆市生态风险时空分异特征和演化趋势。研究结果表明：（1）2013-2019年，重庆市生态风险值呈"上升-下降"的波动趋势，综合生态风险隶属于重警等级，生态风险综合值从0.295下降到0.278，生态环境逐年好转；（2）重庆市生态风险有下降、不变、先上升后降低、先降低后上升以及一直升高5种演化趋势，分别占比39%、16%、5%、21%、24%；（3）重庆市生态风险转移分为两个方向，2013-2016年生态风险空间分异性增大，中警、轻警和无警风险等级不断向东北、东南和西部四周分散转移；2016-2019年生态风险分布格局变化较小，重警风险区在东部聚集；（4）演化趋势模拟结果表明，未来重庆市生态风险降低的区县有13个，占比34%，生态环境有向好发展的趋势；生态风险上升的区县有25个，占比66%，生态环境会有所恶化，但是恶化程度较低。将生态风险等级划分与预警演化趋势相结合，能为城市生态风险管理提供科学依据。     

我国入侵昆虫研究进展

我国是世界上受外来入侵生物影响最为严重的国家之一。生物入侵已经成为威胁我国粮食安全、生态安全、经济安全的重要制约因子。调查发现,我国近20年入侵昆虫占已知入侵生物的70%,已对国家经济社会安全构成持续威胁。近年来,随着全球变化加快,入侵昆虫疫情不断突发,入侵昆虫扩散分布格局变化加剧。为此,总结梳理了建国70年以来入侵昆虫分布扩散特点、基础与应用研究进展,分析了未来面临的挑战,提出了相关管理建议。     

滨海快速城市化地区土地生态安全评价与预警——以曹妃甸新区为例

对滨海快速城市化地区进行土地生态安全评价和预警是保障土地可持续利用和有效维护土地生态安全的重要内容.基于“压力-状态-响应”(P-S-R)模型,构建了滨海快速城市化地区土地生态安全评价指标体系.借助遥感数据和GIS方法,以1 km×1 km网格为评价单元并通过空间插值,获取了基于像元大小30 m×30 m的曹妃甸新区2005和2013年土地生态安全评价结果.并采用分类树方法对未来曹妃甸新区土地生态安全(LES)进行预警,共分为4种预警类型：安全但有退化趋势预警、亚安全且缓慢退化预警、亚安全且快速退化预警、不安全预警.结果表明：曹妃甸新区2005年土地生态安全平均值为0.55,处于中等安全水平,而2013年为0.52,处于中下安全水平,区域土地生态安全呈下降趋势.曹妃甸新区不安全预警及亚安全且快速退化预警区域主要分布在城市建设用地快速扩展区域,说明城市建设用地的快速扩张是导致区域土地生态安全恶化的最主要因素.工业区、十里海和南堡盐场3个乡镇处于高度危险预警状态,其不安全预警、亚安全且快速退化预警及亚安全且缓慢退化预警3者之和分别占其总面积的58.3%、98.9%和81.2%,未来应加强这些区域的土地生态管理调控.研究结果可为曹妃甸新区土地规划和生态保护提供一定参考.     

基于变权模型的舟山群岛生态安全预警

生态安全预警是生态安全研究的重要内容,对维护区域生态安全具有重要的指示意义.本文以浙江省舟山群岛为例,基于驱动力、压力、状态、影响、响应(DPSIR)框架模型构建了生态安全预警指标体系,使用变权模型对2000-2012年舟山市生态安全的预警等级进行测度,并使用马尔科夫预测方法对2013-2018年生态安全警情进行了预测.结果表明:变权模型能够有效地满足舟山群岛生态安全动态预警研究需要;2000-2012年,舟山群岛生态安全预警指数由0.286波动上升至0.484,警度等级从“重警”演变为“中警”,指示灯由“橙灯”演化为“黄灯”;2013-2018年,舟山群岛生态安全预警等级预测结果为“中警”,指示灯为“黄灯”.研究结果可为维护舟山群岛生态安全提供参考.     

蚜虫新型预警网络的构建及其绿色防控技术研究

在公益性行业（农业）科研专项的支持下,项目组在我国大豆和小麦主产区进行了蚜虫监测预警及绿色防控技术的研究。构建了基于吸虫塔的蚜虫监测预警网络系统,在蚜虫基础生物学研究、天敌资源普查及其控蚜作用研究的基础上,研发了多项以生物防治为主体的蚜虫绿色防控技术,包括天敌人工助迁、人工饲养天敌释放、作物邻间作措施、物理防控、隐蔽性施药等。相关技术措施在我国的东北、华北等大豆蚜、麦蚜为害严重的大豆产区和小麦主产区共建立了4个规模较大的试验示范区,取得了较好的综合效益。     

改良早期预警评分对转院转运工作影响的临床研究

目的 研究改良早期预警（MEWS）评分对转院转运工作的影响.方法 在转院转运工作中应用MEWS评分系统对患者进行病情评估,对比其应用前（对照组）、应用后（研究组）转院患者转运途中病情恶化的发生率、患者或家属满意度及医生、护士对实施MEWS评分转运管理模式前（对照组）、后（研究组）满意度的变化.结果 转院患者转运途中病情恶化发生率由应用前（对照组）的10.63%降至应用后（研究组）的3.74%,应用前、后比较差异有显著统计学意义（P＜0.01）;患方满意度则由96%提高至99%,医护人员对实施MEWS评分转运管理模式前、后的满意度由应用前的83.3%提高至应用后的95%,应用前、后比较均有显著性意义（P＜0.05）.结论 MEWS评分能对转院患者的病情进行比较客观、准确的评估,提高了医务人员的质量和医疗干预意识,从而有效降低转院患者转运途中的病情恶化发生率和提高院前医患双方的满意度,是转院转运工作中简便、快捷、客观、实用的病情评估方法和模式,值得推广应用.     

MEWS系统在指导院前急性脑血管意外急救的临床应用

目的 探讨应用改良早期预警（MEWS）评分指导急性脑血管意外院前急救的临床价值.方法 将院前急救中临床诊断为急性脑血管意外的患者分为常规病情评估急救组（对照组）和进行现场MEWS评分指导急救组（实验组）,并比较两组患者的病死率及好转出院率.结果 对照组病死率为17.23%,好转出院率为82.77%;实验组病死率为8.76%,好转出院率为91.24%.两组比较,差异有统计学意义（P＜0.05）.结论 急性脑血管意外患者院前应用MEWS评分进行病情评估和指导急救,能降低患者的病死率及提高好转出院率,具有较好的应用价值,值得在院前脑血管意外急救中推广应用.     

农业农村部、海关总署、国家林草局联合制定预案 科学有效应对境内外蝗虫威胁

近日,农业农村部、海关总署、国家林草局三部门联合制定印发《沙漠蝗及国内蝗虫监测防控预案》.《预案》指出,虽然专家分析认为,沙漠蝗迁飞入侵我国的几率很小,但仍须从底线思维和风险意识出发,统筹做好境内外蝗虫防治工作.各地要按照主动预防、内外结合、分类施策、有效处置的总体要求,坚持“两手抓”,既严防境外沙漠蝗入侵危害,又继续做好国内蝗虫防治,加强监测预警,全面排查蝗灾隐患,突出区域治理和科学防控,做到早发现、早预警、早防治.     

基于植保大数据的病虫害移动智能采集新设备

为提高农作物重大病虫害发生信息自动化、智能化采集能力,全面提升监测预警水平,笔者基于大数据、人工智能和深度学习技术,研发了一款农作物病虫害移动智能采集设备——智宝,主要实现了3个方面的功能:一是病虫害发生信息自动采集上报.通过该产品进行人工拍照,可实现对田间农作物重大病虫害发生图像、发生位置、发生数量、微环境因子等数据的实时采集和上报.二是自动识别计数.基于植保大数据与人工智能技术,通过构建病虫害自动识别系统,可实现重大病虫害精准识别与分析,只要拍摄照片,即可快速、精确地识别病虫害种类,并自动计数、上报到指定的测报系统.三是自动分析判别分级.针对拍摄采集上报的重大病虫害发生信息,系统可在自动识别和计数的基础上,进一步对病虫害发生严重程度进行智能判别分级,甚至根据相关预测模型,对病虫害的发生趋势进行辅助分析预测,提出预测建议.通过2016—2019年组织多地植保机构进行试验改进,该技术产品日趋成熟,有望在未来的农作物病虫害发生信息采集和预测预报工作中推广使用.