《GB-T 25875-2010草原蝗虫宜生区划分与监测技术导则》专题研究报告

《GB/T25875-2010草原蝗虫宜生区划分与监测技术导则》

专题研究报告目录为何它是草原蝗灾防控的“技术基石”?专家视角解读GB/T25875-2010的制定背景与核心目标宜生区划分如何做到“科学精准”?标准框架下数据准备与宜生指数计算全流程拆解监测技术如何落地见效?标准规定的地面与遥感监测方法实操指南及精度控制实施中的“拦路虎”如何破解?标准应用常见疑点

、

难点及专家解决方案跨境防控如何破局?GB/T25875-2010在跨境草原区域的适配性调整与协同应用术语不厘清何谈精准应用?深度剖析标准核心术语定义及行业应用边界不同草原类型如何适配标准?荒漠与高寒草原宜生区划分的特殊技巧与调整方案数据如何转化为防控依据?标准下监测数据处理

、分析及报告编制的规范流程智慧防控时代如何升级?标准与物联网

、

大数据的融合路径及未来趋势预测标准落地如何保障实效?实施保障机制

、

培训体系及持续改进策略深度解为何它是草原蝗灾防控的“技术基石”？专家视角解读GB/T25875-2010的制定背景与核心目标标准出台前草原蝗灾防控的痛点何在？2010年前，我国草原蝗灾频发，却缺乏统一的宜生区划分与监测技术规范。不同地区采用的调查方法、划分指标各异，导致监测数据缺乏可比性，防控措施针对性不强，既造成防控资源浪费，又难以形成协同防控合力，草原生态与畜牧业生产安全受到严重威胁。这一行业痛点成为标准制定的直接动因。（二）标准的制定主体与核心定位是什么？本标准由中华人民共和国农业部提出，全国畜牧业标准化技术委员会归口，全国畜牧总站、中国农业科学院植物保护研究所联合起草，于2011年1月10日发布、6月1日实施。其核心定位是为草原蝗虫宜生区划分与监测提供统一、科学的技术依据，规范全流程技术要求，支撑精准防控，降低灾害损失。（三）标准的适用范围与核心目标如何界定？适用范围覆盖全国各类草原蝗虫宜生区的划分与监测工作，明确了划分的工作程序、监测内容及基本技术要求，确立了划分原则和类型划分指标。核心目标包括：规范技术流程，提升宜生区划分精度；统一监测标准，保障数据真实性与可比性；为蝗灾预测预警、防控决策提供科学支撑，最终实现草原生态保护与畜牧业可持续发展。12未来5年标准在蝗灾防控中的角色将如何演变？随着蝗灾防控向精准化、智慧化转型，本标准将从“基础规范”向“核心支撑”升级。其核心技术框架将成为智慧防控体系的基础，划分指标与监测方法将与新技术融合优化，同时作为跨境防控协同的技术基准，在全国乃至跨境草原蝗灾防控中发挥更关键的统筹作用。、术语不厘清何谈精准应用？深度剖析标准核心术语定义及行业应用边界何为“草原蝗虫”？标准定义与行业认知有何差异？01标准明确“草原蝗虫”指在草原上发生、分布的直翅目蝗总科和蚱总科昆虫的总称，涵盖所有对草原植被及畜牧业造成影响的蝗类。与行业内部分狭义认知不同，标准定义扩大了涵盖范围，避免因分类遗漏导致监测防控不全面，为全域防控提供了术语依据，确保各类蝗灾隐患均被纳入监测范畴。02（二）“宜生区”的核心判定标准是什么？与“发生区”有何区别？01标准将“宜生区”定义为适宜某种（类）草原蝗虫生长发育，且具备相同或相似生态环境、蝗虫可形成一定种群数量并可能成灾的区域。其核心判定标准是“生态适宜性+种群形成潜力”，区别于“发生区”的“已发生蝗灾”属性。前者侧重“潜在风险”，后者侧重“现实危害”，明确划分可提前锁定高风险区域，提升防控主动性。02（三）“宜生指数”如何量化？其核心作用体现在哪里？宜生指数是表示生态因子对草原蝗虫生长发育和种群发展影响程度的量化值，是宜生区划分的核心量化指标。通过整合气候、植被、土壤等多类生态因子数据，经标准化处理后计算得出，可直观反映不同区域对蝗虫的适宜程度，为宜生区等级划分提供精准数据支撑，避免划分的主观性。术语应用的边界如何把控？避免误用的关键要点是什么？术语应用需严格限定于草原蝗虫宜生区划分与监测场景，不可扩大至农田蝗灾等其他场景。避免误用的关键的是：明确“宜生区”不等同于“成灾区”，“宜生指数”需结合具体蝗种调整，不可跨蝗种通用；同时需关联标准引用的其他术语，确保与GB/T17798等文件的术语定义保持一致，保障技术衔接性。、宜生区划分如何做到“科学精准”？标准框架下数据准备与宜生指数计算全流程拆解（五）

地面抽样数据需涵盖哪些内容？

采集的规范要求是什么？需收集多年地面调查数据，

核心包括抽样样点地理位置

、

蝗虫种类/龄期/数量

、

海拔

、

坡度

、

坡向

、

植被盖度

、

地上生物量

、

草原类型

、

土壤类型及温湿度

、

年

平均气温

、

降水量

、≥10℃有效积温等

。

采集需遵循附录A要求规划路线，

按NY/T

1578采集虫情信息，

NY/T

1233采集生态数据，

确保数据的连续性

、

完整性与规范性。（六）

专题图件的收集范围与格式要求有哪些？需收集行政区划

、

土壤类型

、

草原类型

、地上生物量

、

数字高程

、

温度

、

降水

、

土壤温湿度等基础图件

。格式必须符合GB/T

17798《地理空间数据交换格式》

规定，

确保图件数据可兼容整合

。

图件精度需匹配监测区域尺度，

小区域监测需提升图件分辨率，

避免因图件精度不足影响划分准确性。（七）

地面抽样数据如何量化？

核心量化标准是什么？量化核心是对蝗虫发生程度进行分级赋值，

标准明确按种群数量和为害次数量化：

结合多年调查数据，

将不同蝗种的种群密度

、

为害频率划分为不同等级，

对应赋予具体量化值，

形成统一量化标准

。

同时对植被盖度

、积温等生态因子按数值区间量化，

确保各类数据可直接参与宜生指数计算。（八）

宜生指数计算的核心逻辑是什么？

关键步骤有哪些？核心逻辑是通过加权求和整合各类生态因子的量化值，

权重按因子对蝗虫生长发育的影响程度设定

。

关键步骤：

一是确定核心影响因子及权重；

二是对所有量化数据标准化处理，

消除量纲差异；

三是按公式计算单因子适宜度；四是加权求和得出宜生指数；

最后验证计算结果，

确保与实际虫情相符。（九）

数据准备与计算中的质量控制要点是什么？

如何规避误差？质量控制核心是“数据溯源+交叉验证”：

抽样数据需记录采集时间

、人员

、

设备等溯源信息；

不同年份数据需校准，

消除监测方法差异；

图件数据与地面抽样数

据交叉验证，

修正偏差

。

规避误差需确保样本量充足，

按标准要求设置样地数量，

小区域

(

≤3000hm²)

样地不少于

10个，

大区域（

>66000hm²)

不少于60个。四

、

不同草原类型如何适配标准？

荒漠与高寒草原宜生区划分的特殊技巧与调整方案（十）

荒漠草原的生态特征对划分有何影响？

指标阈值如何调整？荒漠草原干旱少雨

、

植被稀疏

、

土壤含水量低，

核心影响是蝗虫种群依赖绿洲等水源区分布

。

需调整土壤含水量

、

植被盖度指标阈值，

降低适宜性判定标准；

划分时重点标注绿洲

、

河谷等关键区域，

宜生区范围聚焦水源周边，

避免按常规草原指标导致划分偏差，

提升对干旱环境的适配性。（十一）

高寒草原划分的核心难点是什么？

如何针对性突破？核心难点是气候寒冷导致数据采集难，

且蝗虫生育期短

、耐寒性差异大

。

突破技巧：

划分侧重≥10℃有效积温

、

耐寒植被盖度等核心指标；

数据采集选择夏季短生育期集中开展，

配备防寒监测设备；

结合遥感反演积温数据，

补充地面调查不足；

按垂直分布带设置样地，

确保覆盖不同海拔的生态差异。（十二）

山地草原如何处理地形差异？

分层划分的技巧是什么？山地草原地形复杂

、

垂直分异明显，

需采用“分层抽样+垂直分区”划分技巧

。

按海拔

、

坡向分层设置样地，

每一层级视为独立监测单元，

分别计算宜生指数；

利用GIS

技术叠加地形数据，

修正不同坡度

、

坡向的指标权重，

如阳坡提升温度因子权重，阴坡提升湿度因子权重，

确保划分贴合地形差异。（十三）

不同草原类型划分结果如何整合？

统一校验的标准是什么？整合需建立统一数据接口，

将不同草原类型的宜生指数标准化至同一区间

。

统一校验标准：

一是同区域相邻草原类型的宜生区边界需平滑过渡，

无突兀断层；

二是划分结果需与历史蝗灾发生数据比对，

高宜生区需与历史重灾区高度契合；

三是邀请多领域专家评审，

确保跨类型划分的合理性与统一性。五

、

监测技术如何落地见效？

标准规定的地面与遥感监测方法实操指南及精度控制（十四）

地面调查线路如何规划？

核心原则是什么？规划核心原则是“全域覆盖+重点聚焦”

，

需结合草原类型

、地形特点及蝗虫历史发生情况设计

。

线路必须穿越主要地貌单元和草原类型，

垂直分布明显区域按垂

直方向设置；同时重点覆盖历史重灾区

、

宜生区边界等关键区域，

确保线路既覆盖全域，

又突出重点，

提升监测的代表性与效率。（十五）

样地与样点设置的规范要求是什么？

数量如何确定？样地按随机原则设置，

间距不大于10km，

垂直分布带每带至少

1个样地，

每个样地设3-6个样点，

虫情调查每样点重复3次

。

样地数量按区域面积确定：≤3000hm²≥10个，

3000-7000hm²≥15个，

7000-13000hm²≥20个，

13000-33000hm²≥30个，

33000-66000hm²≥50个，

>66000hm²≥60个，

确保样本代表性。（十六）

遥感监测如何与地面监测结合？

技术衔接要点是什么？采用“遥感大范围筛查+地面精准核验”模式：

遥感技术用于获取大尺度植被盖度

、地表温度等数据，

识别宜生区大致范围；

地面监测聚焦遥感识别的高风险区域，精准采集虫情数据

。衔接要点：

统一数据坐标系与时间节点，

遥感数据分辨率需匹配地面样地尺度；

用地面数据校准遥感反演结果，

提升监测精度。（十七）

监测精度不足的常见原因有哪些？

针对性解决对策是什么？常见原因包括样方设置不合理

、

遥感解译误差

、

设备精度不足

、

数据校准缺失

。

对策：

优化样方布局，

增加校验样方；

采用多源遥感数据融合，

提升解译准确性；定期校准监测设备，

确保数据采集精度；

建立“遥感-地面”数据交叉校准机制，

用实测数据修正模型误差，

提升整体监测精度。六

、

数据如何转化为防控依据？

标准下监测数据处理

、分析及报告编制的规范流程（十八）

监测数据处理的核心步骤是什么？

需遵循哪些规范？核心步骤包括数据整理

、

清洗

、

标准化与整合

。

需剔除异常数据，

补充缺失数据；

按标准要求统一数据格式与量纲，

确保不同来源数据可比对；

结合附录B要

求整合图件与文本数据，

建立结构化数据库

。

处理过程需记录操作日志，

确保数据可溯源，

符合GB/T

17798

等引用文件的数据处理规范。（十九）

数据如何分析才能支撑防控决策？

核心分析维度有哪些？核心分析维度包括宜生区等级分析

、种群动态分析

、

趋势预测分析

。

通过宜生指数分级明确高风险区域；

结合多年数据分析蝗虫种群数量变化规律；

关联气候

、植被等因子分析发生趋势

。分析需聚焦“风险定位+趋势预判”

，

输出高风险区域分布图

、

发生高峰期预测等成果，

直接支撑防控方案制定。（二十）

监测报告的核心内容与格式要求是什么？报告需含监测目标

、

区域（附分布图与地理位置）、

内容

、

结果（含数据

、精度验证

、

图表

、

监测人及时间）、现状分析

、趋势分析

、

建议

、

撰写者信息等核心内容

。

可撰总报告或分报告，

格式需严格遵循附录C要求，

图表需规范标注，

数据需精准无误，

建议需具针对性与可操作性。（二十一）

报告如何提交与应用？

不同受众的报告侧重点有何不同？报告需按规定时限提交至相关主管部门，同步归档备案

。

面向防控执行部门的报告侧重高风险区域细节

、

监测点位

、

防控建议；

面向决策部门的报告侧重整体趋势

、

风险等级评估

、

宏观防控策略；

面向科研部门的报告侧重数据来源

、

分析方法

、精度验证，

确保不同受众需求均被满足。七

、

实施中的“拦路虎”如何破解？

标准应用常见疑点

、难点及专家解决方案（二十二）

宜生区为何需要动态调整？

触发调整的条件是什么？因气候异常

、

植被退化

、

草原利用方式变化等会改变蝗虫生存环境，

宜生区范围与等级需动态调整

。

触发条件包括：

连续2年气候异常（如极端干旱/降水）

；植被盖度变化超20%；

草原类型发生改变；

蝗虫种群结构出现显著变化；

监测精度验证误差超允许范围。（二十三）

动态调整的核心方法是什么？

如何保障调整的科学性？核心方法是“原有数据+新增监测数据”对比分析：

收集调整周期内的新增监测数据，

与历史数据比对，

重新核算宜生指数权重，

局部修订宜生区范围

。保障科学性需：

新增数据采集规范与历史一致；

采用同一计算模型；

邀请专家评审调整方案；

与历史蝗灾数据验证，

确保调整后结果更贴合实际。（二十四）

部门间协作不畅如何破解？

协同机制构建要点是什么？破解需构建“

多部门联动+信息共享”机制

。

要点包括：明确农业

、林业

、

气象

、

生态环境等部门职责，

农业部门牵头统筹；

建立统一数据共享平台，

整合各部门监测数据；

定期召开协同会议，同步监测与防控进度；

将协作成效纳入考核，

完善激励机制，

避免数据壁垒与责任推诿。（二十五）

资源投入不足与培训缺失如何应对？

实操建议有哪些？应对需“政策扶持+能力提升”双管齐下

。

建议争取专项防控资金，

优先保障监测设备更新与数据采集经费；

开展分层培训，

对基层技术人员重点培训抽样

、

数据采集实操技能，

对管理人员解读标准核心要求；

编制简易操作手册，

简化复杂流程，

提升基层人员应用能力，

确保标准落地。八

、

智慧防控时代如何升级？

标准与物联网

、

大数据的融合路径及未来趋势预测（二十六）

物联网设备如何融入标准监测体系？

应用场景有哪些？将虫情测报灯

、

土壤温湿度传感器

、

植被传感器

、

小型气象站等物联网设备接入监测体系，

实时采集数据并直连平台，

替代部分人工调查

。核心应用场景：

绿洲

、核心牧区等重点区域的24

小时连续监测；

土壤温湿度

、

植被盖度等因子的实时动态监测；

蝗虫发生高峰期的自动预警，

提升监测效率与时效性。（二十七）

大数据技术如何优化宜生指数计算？

预测精度能提升多少？利用大数据平台整合多源数据，

包括历史监测数据

、

气象预警数据

、

植被遥感数据等，

构建更精准的宜生指数计算模型

。

通过数据挖掘发现新影响因子（如越冬

期累计降水），优化权重赋值

。

实践表明，

融合大数据后预测准确率可提升至90%以上，

较传统方法提升10-15个百分点。（二十八）

标准未来修订的核心方向是什么？

将新增哪些技术内容？核心修订方向是“适配智慧防控+强化跨境协同”

。

可能新增内容：

物联网设备布设规范与数据接入标准；

大数据分析的技术要求与模型参数；

无人机遥感监测的

操作流程与精度标准；

跨境监测数据交换格式与指标统一标准；

不同蝗种的专属宜生指数计算方法，

提升标准的时代性。（二十九）

智慧防控下基层技术人员需具备哪些新技能？

培训重点是什么？需掌握物联网设备操作与维护

、

数据平台使用

、基础数据分析

、

无人机操作等新技能

。

培训重点：

物联网设备校准与故障排除；

大数据平台的数据查询与基础分

析功能；

无人机航线规划与遥感数据初步解译；

智慧监测与传统方法的结合技巧，

确保基层人员适配技术升级需求。九

、

跨境防控如何破局？

GB/T25875-2010在跨境草原区域的适配性调整与协同应用（三十）

跨境草原防控的核心痛点是什么？

标准适配性问题有哪些？核心痛点是跨境区域气候

、

植被相似，

但监测数据格式

、指标阈值

、

方法各异，

协同防控困难

。标准适配性问题包括：

不同国家数据格式不兼容，

难以整合分析；指标阈值未结合跨境特有蝗种调整；

监测周期不同步，

无法形成协同预警，

需针对性调整以提升适用性。（三十一）

数据接口如何统一？

跨境数据共享的关键要点是什么？统一数据接口需以GB/T

17798为基础，

协商制定跨境数据交换专用标准，明确数据格式

、

编码规则

、

传输协议

。

关键要点：

建立跨境数据共享平台，明确数据

共享范围与权限；

制定数据安全与保密规则，

保护各方数据权益；同步监测周期与数据上报时间，

确保数据时效性与协同性。（三十二）

指标阈值如何调整？

适配跨境蝗种的技巧是什么？指标阈值调整需结合跨境区域特有蝗种的生态习性，

开展联合试验监测，

确定适配当地环境的指标范围

。技巧：

重点调整温度

、

降水

、

植被盖度等核心因子的阈值；

参考蒙古高原等跨境区域的研究成果，

如产卵期土壤湿度

、

越冬期累计降水的权重；

建立跨境蝗种专属宜生指数计算模型，

提升针对性。（三十三）

如何构建跨境协同防控机制？

标准如何发挥支撑作用？构建需建立跨境防控合作协议，明确各方职责

、

监测分工

、

预警通报机制

。标准可作为协同防控的技术基准，

支撑各方统一监测方法

、

数据格式

、

宜生区划分标准；

其监测报告格式可作为跨境预警通报的统一模板