甘肃小陇山国家级自然保护区智慧林业建设策略

王歌阳

甘肃小陇山国家级自然保护区管护中心，甘肃 天水 741020

0 引言

随着社会的不断发展，人们对自然资源的保护与管理面临着更为复杂的挑战。而智慧林业作为一种新的发展方式，逐渐成为生态保护和实现可持续发展的关键［1］。在过去的研究中，学者们已深入探讨了不同保护区的智慧林业建设案例，分析了遥感技术、物联网技术、数据分析与人工智能技术等在智慧林业中的应用，逐步揭示了智慧林业在生态保护、资源管理等方面的潜力。然而，尽管当前我国智慧林业建设已取得了一定的成果，但在数据整合、技术创新、跨领域合作等方面仍存在挑战和不足之处。基于此，笔者对甘肃小陇山国家级自然保护区智慧林业建设进行深入探讨，以期为保护区管理者和决策者提供更具体、更具操作性的策略建议，为该保护区的可持续发展和生态保护提供科学支撑。

1 甘肃小陇山国家级自然保护区概况

1.1 地理位置和地貌特征

甘肃小陇山国家级自然保护区地处甘肃省陇南市徽县与两当县的交界处，位于中秦岭的西端、嘉陵江上游，地理坐标为东经106°13′10″～106°33′06″、北纬33°35′12″～33°45′11″，东与陕西省凤县、勉县接壤，南与陕西省略阳县毗邻，西面、北面以嘉陵江为界。甘肃小陇山国家级自然保护区总面积为31 938.0 hm2，共划分为核心区、缓冲区和实验区3 个区域，其面积分别为12 123.0、9 834.4、9 980.6 hm2［2］。

甘肃小陇山国家级自然保护区地处我国暖温带落叶阔叶林区域与亚热带常绿阔叶林区域的分界处，同时位于暖温带南部落叶栎林亚地带和北亚热带常绿、落叶阔叶混交林地带的交汇带。其独特的地理位置和气候特点赋予了保护区丰富多彩的植被景观。保护区内地形错综复杂，山峦峻陡，丘陵起伏，坡向各异，海拔跨度较大，从低至高呈现出逐渐变化的生态景观。

1.2 动植物资源

甘肃小陇山国家级自然保护区温暖湿润的气候条件为各种动植物的生存繁衍提供了宝贵的环境条件，有利于保护生物多样性。

1.2.1 动物资源

甘肃小陇山国家级自然保护区内分布着丰富的动物资源，是多种动物的栖息地和迁徙通道。其中，脊椎动物包括鱼类、两栖动物、爬行动物、鸟类和哺乳动物，总计31 目78 科325 种。同时，保护区内的昆虫种类相当丰富，共计14 目153 科1 611 种［3］。

1.2.2 植物资源

甘肃小陇山国家级自然保护区内分布有暖温带、亚热带和温带的多种植物，如红豆杉、银杏、秦岭冷杉、大果青杄等，组成了一个生态多样的宝库。根据2023年甘肃小陇山国家级自然保护区管护中心工作报告，保护区有药用植物117科469种；种子植物1 255种，其中有20种受国家重点保护。

丰富的动植物资源赋予了甘肃小陇山国家级自然保护区独特的生态价值和科研价值，同时促使保护区加快推动智慧林业建设步伐，以更好地保护和管理其珍贵的自然资源。

2 智慧林业建设中采用的先进技术

2.1 遥感技术

遥感技术通过卫星获取遥感数据，可实现对保护区内地貌、植物与动物分布等信息的高效远程获取与分析［4］。

第一，管理者可基于遥感技术实现对森利资源的监测。管理者借助遥感技术获得的高分辨率影像，能够深入剖析保护区地貌特征与动植物分布。通过影像解译与分类，管理者能够详细了解不同区域的植被类型、生长状况等信息。同时，对多期遥感影像的利用，可实现对保护区内植被变化和土地利用变化的监测与评估。管理者基于遥感技术获得的数据，可实现对保护区生态系统的全面监测，如湿地变化、水域扩展和植被恢复等情况，这对于评估生态系统的健康状态至关重要。

第二，遥感技术在火灾监测方面有独到之处，其能够通过对火点的识别和火情分析及时提供火灾发生位置与规模等信息，协助保护区迅速采取火灾扑救措施。

2.2 物联网技术

第一，物联网技术通过将各类传感器、智能终端设备和网络连接在一起，实现对保护区内环境的实时监测、数据收集及远程控制。例如，在保护区内广泛布设传感器，监测大气质量、水质、土壤质量等关键环境参数［5］。管理者可利用物联网技术将监测数据即时传输至中央控制系统，实现对环境变化的及时监控和预警，从而确保保护区生态系统的稳定。

第二，物联网技术可以用于野生动物栖息地的管理。管理者通过设置传感器，可以了解野生动物的行为、数量和分布情况。远程监控功能赋予保护区管理者及时了解野生动物生存状态的能力，使其可以采取相应的保护措施。

第三，保护区还在关键位置布置火灾传感器，实现对火险的实时监测。一旦发现火灾风险，物联网系统能够自动发出警报，提示管理者采取紧急行动。

2.3 数据分析与人工智能技术

数据分析与人工智能技术能够深度挖掘和分析大量数据，为保护区管理者提供深入的洞察和决策支持［6］。

第一，该技术通过将利用遥感、物联网等技术的获取数据进行整合、清洗等处理，可建立起可靠的数据基础，为后续分析提供准确的支持。管理者可利用历史数据构建生态系统模型，并运用人工智能技术进行预测分析，从而为保护区的管理提供科学依据。

第二，该技术使物种识别与监测变得更加智能化。基于图像识别技术，监测系统可自动识别和监测动植物，进而便于管理者掌握物种数量、活动轨迹等重要信息。

第三，该技术使得对火灾风险的评估与预测进一步优化。管理者通过对历史火灾数据和气象的数据分析，能够制订更为有效的火灾防控方案。

3 甘肃小陇山国家级自然保护区智慧林业建设策略

3.1 加大技术引进与研发力度

在甘肃小陇山国家级自然保护区智慧林业建设过程中，加大技术引进与研发力度是关键，可为保护区的可持续发展和生态保护提供坚实支撑。

第一，保护区需要引进高分辨率遥感监测系统，以全面而精准地监测保护区内的各个要素。保护区应建立时间序列的遥感影像数据库，为保护区生态环境监测提供准确的信息。

第二，保护区可利用物联网技术，实现对环境参数的及时采集、传输和存储，可监测大气质量、土壤质量等关键环境要素。物联网可为保护区管理决策提供实时支持，使管理者能够迅速了解保护区的环境状况，以做出更加科学的决策。

第三，为深入掌握生态系统的运行规律，保护区可采用数据驱动的生态模型进行研究与预测。管理者可借助历史监测数据和先进的数据分析技术，建立针对保护区生态系统的模型，从而预测植被生长趋势、物种分布变化等关键生态指标。

总之，甘肃小陇山国家级自然保护区的智慧林业建设应以技术创新为基石，通过应用高分辨率遥感监测系统、物联网和数据驱动的生态模型等，可为保护区的未来发展提供有力支撑，也为生态保护事业注入新的活力。

3.2 强化数据管理

在甘肃小陇山国家级自然保护区智慧林业建设过程中，数据整合与存储是至关重要的环节，直接影响保护区生态保护和可持续发展目标的实现。

第一，数据整合涉及对不同数据源信息进行标准化和清洗，以确保数据的准确性和一致性。保护区应采用一致的数据格式和单位，以有效解决因数据来源多样而带来的混乱。数据标准化在保障数据质量的同时，还可为后续的分析和应用提供支持。

第二，在数据存储方面，保护区可以选择满足其需求的数据库，并充分发挥云存储技术的优势，如此不仅能保证数据的安全存储，还具备弹性扩展的能力，可以满足日益增长的数据存储和分析需求。同时，保护区可引入大数据处理技术，为数据管理提供强有力的支持，特别是对于海量数据处理和复杂分析任务。

第三，在数据安全与隐私保护方面，保护区应对数据进行加密处理，使其只能被授权人解密访问，从而防止数据在传输和存储过程中被恶意获取。同时，保护区应建立身份认证机制，使其能够验证用户的身份，确保只有合法的用户才能访问敏感数据（例如，让用户通过用户名密码、指纹识别等方式登录账号），进而保障数据的合法使用。此外，保护区可以通过访问控制限制用户权限（根据用户的角色和需求，分配不同的访问权限），防止未经授权的用户获取敏感数据，并定期审查和监测数据的访问情况，及时发现异常操作，加强数据的安全性。

第四，为了确保数据的时效性和准确性，保护区应建立数据更新和维护机制。另外，不断维护和优化数据管理平台，确保其功能和性能始终处于良好状态，可为智慧林业建设决策提供支持。

通过以上策略的有机融合实施，甘肃小陇山国家级自然保护区得以有效整合和管理多源数据，从而为智慧林业建设、生态保护和可持续发展提供有力支持。

3.3 加强智慧林业跨领域合作

在甘肃小陇山国家级自然保护区智慧林业建设过程中，加强跨领域合作是实现可持续发展的关键举措之一。保护区通过与不同领域的专家、机构和企业合作，可以融合各方专业知识和技术，共同推动智慧林业建设。

第一，保护区可以与相关学科的专家建立合作关系，共同探讨智慧林业建设的技术和方法。智慧林业涵盖生态学、林学等多个学科领域，生态学专家可以分析动植物分布情况，信息技术专家可以开发数据处理和分析工具。

第二，保护区可与科研机构合作，以获得更深入的研究成果，为其管理和决策提供科学依据。科研机构通常具有丰富的科研成果和资源，可为保护区提供专业的技术支持，合作内容包括数据共享、技术研发等。

第三，保护区可与企业合作，共同开发数据处理软件、智能监测设备等。企业在技术、资金等方面具有优势，可为保护区智慧林业建设提供支持，而保护区则可为企业提供实地测试和应用场景，双方合作可在智慧林业建设中实现优势互补。

跨领域合作是甘肃小陇山国家级自然保护区智慧林业建设的重要途径。保护区通过与不同领域的合作伙伴合作，可以整合资源、创新技术、提升管理效能，共同推动智慧林业建设，从而实现生态保护和可持续发展的双重目标。

4 结束语

探究甘肃小陇山国家级自然保护区智慧林业建设策略，可为保护区的生态保护和可持续发展提供有力支持。保护区通过运用遥感技术、物联网技术和数据分析等先进技术，能够实现对生态环境和野生动植物资源的全面监测和分析，从而为保护区管理决策的制定提供科学依据。跨领域合作会为智慧林业建设注入新的活力，通过将不同领域的专业知识和技术融合，共同推动保护区的可持续发展。