夏冰袁琪

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

1 前言

隨著全球化的不斷加深，世界各國飽受外來入侵物種的侵害，根據(jù)世界自然保護聯(lián)盟（IUCN）的報告，外來入侵物種給全球造成的經(jīng)濟損失每年超過4 000 億美元[1]。

我國是遭受外來入侵物種危害最嚴(yán)重的國家之一。目前，我國確認的外來入侵物種已達618種，其中大面積發(fā)生、危害嚴(yán)重的達100多種[1]。據(jù)統(tǒng)計，我國95%以上的入侵物種由人為引入或帶入。檢驗檢疫部門是守護國門、保障我國國境生物安全的重要力量。2017年1-3月，江蘇檢驗檢疫部門從進境貨物、旅客攜帶物、郵寄物、運輸工具等物品中截獲各類有害生物1 280多種、27 000多種次。

本文基于江蘇植物疫情數(shù)據(jù)和江蘇檢驗檢疫報檢數(shù)據(jù)等信息，運用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法，對植物疫情、截獲時間、業(yè)務(wù)種類、進口來源地區(qū)等4個要素進行關(guān)聯(lián)性分析，發(fā)現(xiàn)江蘇植物疫情截獲時間的“駝峰效應(yīng)”，并以此對江蘇植物疫情的截獲提供指導(dǎo)性意見，便于植物檢疫人員以此開展風(fēng)險分析。

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“江蘇出入境檢驗檢疫局疫情上報系統(tǒng)”。數(shù)據(jù)覆蓋時間為2012年12月—2016年3月。其中，2012年及2013年為“江蘇局疫情上報系統(tǒng)”測試及試用期，數(shù)據(jù)存量較小。基于時間序列分析的特點，本文著重對2014年和2015年江蘇植物疫情數(shù)據(jù)進行重點分析。

本文使用的其他數(shù)據(jù)，包括江蘇出入境貨物檢驗檢疫業(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

按疫情重要性，江蘇進境植物疫情數(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。具體見表1。

表1 江蘇進境植物疫情總體情況

按檢疫對象，江蘇進境植物疫情可分為“貨檢”“木包裝檢疫”“運輸工具檢疫”“集裝箱檢疫”“旅檢”和“郵檢”六大類。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 江蘇局進境植檢疫情專業(yè)種類情況

3 疫情時間序列分析

3.1 總體情況時間分析

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

由圖1發(fā)現(xiàn)，2014年和2015年2條折線圖形吻合度較高，而且2條折線的走勢形態(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，對2014年和2015年的江蘇進境植物檢疫性有害生物疫情數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)其總體走勢和形態(tài)與圖1具有相似的特點。

圖1 2014年和2015年江蘇進境植物疫情統(tǒng)計結(jié)果

3.2 江蘇進境貨物總數(shù)對疫情時間分析的影響

假設(shè)每一個時期每個檢驗檢疫人員通過查驗，截獲疫情的能力是一致的，那么，本部分考慮檢驗檢疫人員查驗批次的數(shù)量對疫情時間分析的影響。

因此，本文對江蘇進境植物疫情數(shù)據(jù)進行疫情發(fā)生率計算，完成歸一化處理，并進行比較。

3.2.1 疫情發(fā)生率計算

疫情發(fā)生率rki應(yīng)為疫情截獲數(shù)量eki與進境貨物檢驗檢疫總數(shù)Qki的比值。其中，疫情截獲數(shù)量eki來源于 “江蘇出入境檢驗檢疫局疫情上報系統(tǒng)”，檢驗檢疫機構(gòu)查驗總數(shù)Qki來源于江蘇檢驗檢疫局通關(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)生率時間分析

通過對2014年和2015年疫情發(fā)生率進行歸一化處理，如圖2所示。

圖2 2014年和2015年江蘇進境植物疫情發(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。

這說明，在不考慮查驗人員檢疫水平、穩(wěn)定性以及查驗次數(shù)的情況下，江蘇進境植物疫情的發(fā)生時間，在全年內(nèi)會出現(xiàn)兩個高峰區(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 疫情來源區(qū)域?qū)σ咔闀r間分析的影響

按月份對各疫情來源區(qū)劃進行時間分析。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)進行研究。具體情況見圖3。

圖3 源自歐洲、澳大利亞、巴西和非洲的進境植檢疫情時間分析圖

由圖3可知，疫情來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間分析圖走勢均出現(xiàn)了相同的特點，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 檢疫對象對疫情時間分析的影響

按月份對2014年和2015年江蘇檢驗檢疫局貨檢疫情數(shù)據(jù)和江蘇各口岸旅檢數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，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間均呈現(xiàn)出全年2個波峰的特點。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檢疫績效考核的影響。

4 時間序列的“駝峰效應(yīng)”

通過2014年和2015年江蘇進境植物疫情截獲時間序列、進境貨物檢驗檢疫總數(shù)、疫情來源區(qū)域和檢疫專業(yè)對植物疫情截獲時間的影響等等進行分析，均發(fā)現(xiàn)截獲疫情的時間序列在1年內(nèi)出雙峰態(tài)勢，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。本文將之稱為“駝峰效應(yīng)”?！榜劮逍?yīng)”示意圖如圖5所示。

圖5 江蘇進境植物疫情時間分析之“駝峰效應(yīng)”示意圖

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

由疫情來源區(qū)域（南北半球）的時間分析來看，時間序列走勢沒有明顯的異常，這是因為北半球的春季剛好是南半球的秋季，而北半球的秋季剛好是南半球的春季。

以高發(fā)有害生物疫情的生活習(xí)性來看，其常發(fā)生在較為溫暖的時期，這也與進境植物疫情高發(fā)于春秋兩季的特點相吻合。詳情見表3。

表3 一些江蘇高發(fā)進境有害生物的生活習(xí)性情況

5 高發(fā)疫情截獲時間的“駝峰效應(yīng)”分析

5.1 高發(fā)疫情時間分析

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

圖6 江蘇局進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。江蘇進境植檢疫情總體上較為平穩(wěn)，無較為突出的或重大疫情發(fā)生。

圖6中中對長小蠹、材小蠹屬（非中國種）、長小蠹屬（非中國種）、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，中對長小蠹數(shù)量最多，其次是材小蠹屬（非中國種）、長小蠹屬（非中國種）、四紋豆象和橡膠材小蠹。前5種檢疫性疫情占比達35.75%，前20種疫情共占比76.50%。這說明，江蘇進境檢疫性疫情較為集中，無某一類疫情較為突出，有利于檢驗檢疫人員開展風(fēng)險評估工作，加強風(fēng)險應(yīng)對。

對高發(fā)的疫情步甲科、中對長小蠹、材小蠹屬（非中國種）、橡膠材小蠹進行截獲時間分析，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”的疫情截獲時間呈現(xiàn)單峰態(tài)勢，峰值出現(xiàn)在6、7月份（夏季）；“蜘蛛科”的疫情截獲時間高峰也主要出現(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間態(tài)勢剛好相反。

蚊科、三裂葉豚草的疫情截獲時間分析圖如圖8所示。

圖8 蚊科、三裂葉豚草的疫情截獲時間分析圖

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

6 小結(jié)

本文基于江蘇進境植物疫情數(shù)據(jù)和江蘇檢驗檢疫通關(guān)數(shù)據(jù)，對江蘇進境植物疫情的截獲時間進行了時序分析，分別從總體、疫情發(fā)生率、疫情來源區(qū)域、檢疫專業(yè)等多個角度進行研究，發(fā)現(xiàn)了疫情發(fā)生時間序列符合“駝峰效應(yīng)”；并從高發(fā)疫情的生活習(xí)性、高發(fā)疫情的時間分析等角度進行驗證?！榜劮逍?yīng)”的發(fā)現(xiàn)有助于檢驗檢疫部門加強對進境有害生物的深入研究，從風(fēng)險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)部門提供新的思路和辦法。

[1]駱陽.180多種外來生物悄悄入侵浙江[N].青年時報，2017-04-21（1）.

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

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