浅析江苏进境植物疫情截获时间的驼峰效应

夏冰袁琪

（1.常熟出入境检验检疫局 江苏常熟 215500；2.吴江出入境检验检疫局）

1 前言

随着全球化的不断加深，世界各国饱受外来入侵物种的侵害，根据世界自然保护联盟（IUCN）的报告，外来入侵物种给全球造成的经济损失每年超过4 000 亿美元[1]。

我国是遭受外来入侵物种危害最严重的国家之一。目前，我国确认的外来入侵物种已达618种，其中大面积发生、危害严重的达100多种[1]。据统计，我国95%以上的入侵物种由人为引入或带入。检验检疫部门是守护国门、保障我国国境生物安全的重要力量。2017年1-3月，江苏检验检疫部门从进境货物、旅客携带物、邮寄物、运输工具等物品中截获各类有害生物1 280多种、27 000多种次。

本文基于江苏植物疫情数据和江苏检验检疫报检数据等信息，运用大数据统计分析方法，对植物疫情、截获时间、业务种类、进口来源地区等4个要素进行关联性分析，发现江苏植物疫情截获时间的“驼峰效应”，并以此对江苏植物疫情的截获提供指导性意见，便于植物检疫人员以此开展风险分析。

2 数据情况

2.1 数据概况

本文所使用植物疫情数据共 397 830条，数据源于“江苏出入境检验检疫局疫情上报系统”。数据覆盖时间为2012年12月—2016年3月。其中，2012年及2013年为“江苏局疫情上报系统”测试及试用期，数据存量较小。基于时间序列分析的特点，本文着重对2014年和2015年江苏植物疫情数据进行重点分析。

本文使用的其他数据，包括江苏出入境货物检验检疫业务数据、江苏各口岸航班次数和出入境人数等。

2.2 数据分类

按疫情重要性，江苏进境植物疫情数据可分为“检疫性有害生物疫情”和“非检疫性有害生物疫情”。其中，检出检疫性有害生物321种、45 332条，非检疫性有害生物3190种、352498条。具体见表1。

表1 江苏进境植物疫情总体情况

按检疫对象，江苏进境植物疫情可分为“货检”“木包装检疫”“运输工具检疫”“集装箱检疫”“旅检”和“邮检”六大类。其中货检占比份额最大，旅检和邮检份额最小。具体情况如表2所示。

表2 江苏局进境植检疫情专业种类情况

3 疫情时间序列分析

3.1 总体情况时间分析

对2014年和2015年江苏进境植物疫情数据按月份进行统计、分析，绘制折线图，如图1所示。

由图1发现，2014年和2015年2条折线图形吻合度较高，而且2条折线的走势形态也大致相同。图中2月份是全年疫情截获的最低值，而3月份是上半年疫情截获的高峰。而随着温度的升高，8月、9月、10月为疫情的高发期，11月、12月的数据有较大的回落。

同时，对2014年和2015年的江苏进境植物检疫性有害生物疫情数据进行分析，发现其总体走势和形态与图1具有相似的特点。

图1 2014年和2015年江苏进境植物疫情统计结果

3.2 江苏进境货物总数对疫情时间分析的影响

假设每一个时期每个检验检疫人员通过查验，截获疫情的能力是一致的，那么，本部分考虑检验检疫人员查验批次的数量对疫情时间分析的影响。

因此，本文对江苏进境植物疫情数据进行疫情发生率计算，完成归一化处理，并进行比较。

3.2.1 疫情发生率计算

疫情发生率rki应为疫情截获数量eki与进境货物检验检疫总数Qki的比值。其中，疫情截获数量eki来源于 “江苏出入境检验检疫局疫情上报系统”，检验检疫机构查验总数Qki来源于江苏检验检疫局通关数据。

3.2.2 归一化处理

疫情发生率Sig（rki）应为疫情发生率rki与年度最小疫情发生率min（rki）的差和年度最大疫情发生率 max（rki）与年度最小疫情发生率 min（rki）的差的比值[2]。

3.2.3 总体疫情发生率时间分析

通过对2014年和2015年疫情发生率进行归一化处理，如图2所示。

图2 2014年和2015年江苏进境植物疫情发生率归一化图

由图2可知，2014年和2015年疫情发生率的走势大致相同，在上半年3月份和下半年8、9、10月份出现疫情高峰。

这说明，在不考虑查验人员检疫水平、稳定性以及查验次数的情况下，江苏进境植物疫情的发生时间，在全年内会出现两个高峰区域，上半年出现在3月份，下半年出现在8、9、10月。

3.3 疫情来源区域对疫情时间分析的影响

按月份对各疫情来源区划进行时间分析。本文选取了有代表性的北半球的欧洲、南半球的澳大利亚及巴西和横跨赤道的非洲地区进行研究。具体情况见图3。

图3 源自欧洲、澳大利亚、巴西和非洲的进境植检疫情时间分析图

由图3可知，疫情来源地为北半球的欧洲、南半球的澳大利亚和巴西，以及赤道横穿身跨南北半球的非洲的时间分析图走势均出现了相同的特点，即上半年和下半年出现疫情发生高峰，下半年的高峰要明显高于上半年。

3.4 检疫对象对疫情时间分析的影响

按月份对2014年和2015年江苏检验检疫局货检疫情数据和江苏各口岸旅检数据进行统计分析，如图4所示。

图4 2014—2015年江苏货检和旅检植物疫情数据图

由图4可知，江苏货检和旅检疫情的截获时间均呈现出全年2个波峰的特点。即上半年3月份为小波峰，下半年8、9、10月份出现疫情截获的大高峰。

值得注意的是，在图4中，货检疫情数据在12月份升高是受到检验检疫绩效考核的影响。

4 时间序列的“驼峰效应”

通过2014年和2015年江苏进境植物疫情截获时间序列、进境货物检验检疫总数、疫情来源区域和检疫专业对植物疫情截获时间的影响等等进行分析，均发现截获疫情的时间序列在1年内出双峰态势，即上半年3月份，下半年8、9、10月各出现1次疫情截获高峰，其中3月份的为小高峰，下半年的为大高峰。本文将之称为“驼峰效应”。“驼峰效应”示意图如图5所示。

图5 江苏进境植物疫情时间分析之“驼峰效应”示意图

由图5可知，“驼峰效应”主要反映出江苏进境植物疫情截获时间上的双峰特性。双峰的出现正好位于春季和秋季，尤其以秋季为主。

由疫情来源区域（南北半球）的时间分析来看，时间序列走势没有明显的异常，这是因为北半球的春季刚好是南半球的秋季，而北半球的秋季刚好是南半球的春季。

以高发有害生物疫情的生活习性来看，其常发生在较为温暖的时期，这也与进境植物疫情高发于春秋两季的特点相吻合。详情见表3。

表3 一些江苏高发进境有害生物的生活习性情况

5 高发疫情截获时间的“驼峰效应”分析

5.1 高发疫情时间分析

对江苏进境植物疫情总体数据和检疫性有害生物疫情数据进行统计分析，得到江苏进境植物疫情截获情况图（前20位），如图6所示。

图6 江苏局进境植物疫情截获情况图（前20位）

由图6可知，在截获的3 511种江苏进境植物疫情中，赤拟谷盗数量最多，占比1.98%，其次是蠼螋科、步甲科、锯谷盗和小蠹科。江苏进境植检疫情总体上较为平稳，无较为突出的或重大疫情发生。

图6中中对长小蠹、材小蠹属（非中国种）、长小蠹属（非中国种）、四纹豆象是检疫性有害生物。

在江苏已截获的321种检疫性有害生物疫情中，中对长小蠹数量最多，其次是材小蠹属（非中国种）、长小蠹属（非中国种）、四纹豆象和橡胶材小蠹。前5种检疫性疫情占比达35.75%，前20种疫情共占比76.50%。这说明，江苏进境检疫性疫情较为集中，无某一类疫情较为突出，有利于检验检疫人员开展风险评估工作，加强风险应对。

对高发的疫情步甲科、中对长小蠹、材小蠹属（非中国种）、橡胶材小蠹进行截获时间分析，结果如图7所示。

图7 4种高发的植物疫情截获时间分析图

由图7可知，4种高发的有害生物疫情图均呈现出明显的“驼峰效应”。

5.2 一些高发疫情截获时间的特殊情况分析

由于生物习性等多种原因，一些截获频次较高的有害生物疫情时间分析图也出现了明显区别于“驼峰效应”的特性。

如“蚊科”的疫情截获时间呈现单峰态势，峰值出现在6、7月份（夏季）；“蜘蛛科”的疫情截获时间高峰也主要出现7、8、9月份（夏季）；三裂叶豚草的截获时间高峰出现在11、12、1月（冬季），而刺蒺藜草的与三裂叶豚草的时间态势刚好相反。

蚊科、三裂叶豚草的疫情截获时间分析图如图8所示。

图8 蚊科、三裂叶豚草的疫情截获时间分析图

因此，虽然江苏进境植检疫情截获时间整体呈现出“驼峰效应”，但很多高发的有害生物疫情各有特性，江苏植物检疫部门应在重点把握大部分疫情发生时间符合“驼峰效应”的基础上，根据不同的有害生物，“因疫而异”地针对性处置。

6 小结

本文基于江苏进境植物疫情数据和江苏检验检疫通关数据，对江苏进境植物疫情的截获时间进行了时序分析，分别从总体、疫情发生率、疫情来源区域、检疫专业等多个角度进行研究，发现了疫情发生时间序列符合“驼峰效应”；并从高发疫情的生活习性、高发疫情的时间分析等角度进行验证。“驼峰效应”的发现有助于检验检疫部门加强对进境有害生物的深入研究，从风险管理的角度提升植物检疫的工作效率和工作水平，帮助有关部门提供新的思路和办法。

[1]骆阳.180多种外来生物悄悄入侵浙江[N].青年时报，2017-04-21（1）.

[2]闫振宇，陶建平，徐家鹏.养殖农户报告动物疫情行为意愿及影响因素分析[J]. 中国农业大学学报，2012，17（3）：185-191.

[3]李瑞法，柳之光，楚伟，等.我国进境植物疫情截获量的时序特征及预测[J]. 植物检疫，2016，30（04）：1-5.