CN103345588A - 一种野生中药资源蕴藏量的计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种野生中药资源蕴藏量的计算方法,包括基础算法和补充算法;通过对所调查的行政区域内单位面积蕴藏量W的各种影响因素的加权值确定,计算方法客观、准确,为我国可持续利用野生中药资源,客观、真实、全面的掌握野生中药材的蕴藏量提供了计算支持。
Description
技术领域
本发明涉及一种中药材统计方法,尤其涉及一种野生中药资源蕴藏量的计算方法。
背景技术
我国是世界最大的野生药材资源国,为可持续利用野生中药资源,客观、真实、全面地掌握野生中药材的蕴藏量至关重要。目前计算野生药材蕴藏量的研究多在传统植物蕴藏量算法基础上展开,虽然野生中药分属于植物科属,但品种差异大,药用方式多样,对蕴藏量的精度要求要高于一般植物调查。
中药资源蕴藏量计算方法,按照现有教科书及相关文献提供的方法,目前中药蕴藏量基本采用传统植物蕴藏量算法,算法如下式
上式中县域内蕴藏量(G县)=单位面积蕴藏量(U均)*分布面积(S分),蕴藏量的单位为“kg”。1000用于单位换算。U均为县域内所有样方单位面积蕴藏量的均值,单位为g/m2;S分为县域内资源的分布面积,单位为km2。栽培品种:S分为栽培面积,通过调查获得。野生情况:S分为分布面积,通过对调查区域的面积(S调查区域)加权获得,f为权重,通过人工赋值得到,所附的值需要说明理由。G方为样方内中药资源的蕴藏量,用株数(N)*资源个体的平均重量(G均)得到。G均通过采挖5株个体(中等大小,分布在不同样方内),称重求均值得到,单位克(g)。
可以看出传统植物蕴藏量算法通过单位面积产量与栽培面积之积求出,该算法具有简单快速的特点,易于代码实现的优点。同时也存在相应的缺点:首先,以县代表区域为面积单位计算所有药材蕴藏量,计算粒度粗,对广布品种计算方便,但稀有品种会存在较大误差,特别是一些珍稀品种会造成数据的过度放大;其次,代表区域面积定义模糊,S分为实际生长面积还是分布面积不够明确,在实际操作会受人为因素的影响,样方抽样会因为方式的不同产生较大计算误差;再者,药材的重量,存在干重和鲜重的差别,会收到生长和采收期不同的影响。最后,权重人为给定,且给定方式没有阐述,计算结果存在较大人为因素干扰。
综上,现有植物蕴藏量算法存在如下缺点:
a)以县为单位计算所有药材蕴藏量,计算粒度粗,无法得知某种品种药材的蕴藏量。
b)栽培面积定义模糊,S分是为实际栽培面积还是分布面积。
c)药材蕴藏量考虑的是整株药材的重量,没有计算用药部位药材重量。
d)权重人为给定,不够客观,且给定方式还没有明确,存在较大变动性。
发明内容
本发明旨在提供一种野生中药资源蕴藏量的计算方法,计算方法客观、准确,为我国可持续利用野生中药资源,客观、真实、全面的掌握野生中药材的蕴藏量提供了计算支持。
为达到上述目的,本发明是采用以下技术方案实现的:
本发明公开的野生中药资源蕴藏量的计算方法,包括基础算法和补充算法;
所述基础算法为:行政区域内的某品种药材蕴藏量为该品种药材在所调查的行政区域内的单位面积蕴藏量与该品种药材在所调查的行政区域内适宜生长区域的总面积的乘积,其表达式如下:
式中:G为行政区域内的某品种药材蕴藏量,单位为kg;W为该品种药材在所调查的行政区域内的单位面积蕴藏量,单位为g/m2,为该品种药材在所调查的行政区域内适宜生长区域的总面积,单位为m2。
所述补充算法包括单位面积蕴藏量W的计算方法和该品种药材适宜生长区域的总面积S的计算方法,
所述基础算法中的该品种药材在所调查的行政区域内的单位面积蕴藏量W的计算方法如下:
式中,n是正整数,代表所调查行政区域内的样方数;Ni为第i个样方内该品种药用植物株数;UN为该品种药材药用部位单位重量植物株数;Qi为第i个样方的面积。
所述该品种药材适宜生长区域的总面积S的计算方法如下:
进一步的,所述第j个野生区域的权重fj的计算方法如下:
fj=C×TP×GV1+C×PP×GV2+C×ST×GV3+C×RH×GV4+
T×HT×GV5+T×EP×GV6+
M×NT×GV7+M×PH×GV8+M×MC×GV9+
H×MS×HGV1+H×FO×HGV2
式中:C为气候因素权重值、T为地形因素权重值、M为土壤因素权重值、H为人为因素权重值,TP为温度加权值、PP为降水量加权值、ST为日照时数加权值、RH为相对湿度加权值,HT为海拔加权值、EP为坡向加权值,NT为土壤养分加权值、PH为土壤酸碱度加权值、MC为土壤微生物加权值,MS为过度开采加权值、FO为产地占用加权值,C=0.40、T=0.15、M=0.35、H=0.10,TP=0.35、PP=0.32、ST=0.18、RH=0.15,HT=0.60、EP=0.40,NT=0.60、PH=0.30、MC=0.10,MS=0.60、FO=0.40。GVk为生态环境影响因子与药材最佳生长环境的相似度等级加权值,其中k为1到9的正整数,GVk的赋值方式为:相似,GVk=1,基本相似,GVk=0.5,完全不相似,GVk=0;HGV1为人为影响因子对药材开采度等级加权值,HGV2为产地占用度等级加权值,HGV1、HGV2的赋值方式为:没有影响,HGV1=1、HGV2=1,有一定影响,HGV1=0.5、HGV2=0.5,严重影响,HGV1=0、HGV2=0。
优选的,C、T、M、H的初始值均为0.25,TP、PP、ST、RH的初始值均为0.25,HT、EP的初始值均为0.5,NT、PH、MC的初始值均为1/3。
优选的,C=0.40、T=0.15、M=0.35、H=0.10,TP=0.35、PP=0.32、ST=0.18、RH=0.15,HT=0.60、EP=0.40,NT=0.60、PH=0.30、MC=0.10,MS=0.60、FO=0.40。
进一步的,还包括内部校验方法1和/或内部校验方法2;
所述内部校验方法1为:分别获取基础算法和补充算法结果,利用比对筛选差异明显的数据,进行校验分析,获取有价值数据,修正影响因子等级赋值;
所述内部校验方法2为:按不同区域和采收时间的同一品种蕴藏量结果进行比对,筛选差异排序前15%的数据,进行对各加权值的迭代平均,专家赋值,最终获取各加权值数值。
进一步的,还包括外部校验方法:采用最近3年的区域市场交易量和企业种植数据对蕴藏量数据进行进一步修正,迭代更新各加权值数值。
本发明公开的野生中药资源蕴藏量的计算方法,计算方法客观、准确,为我国可持续利用野生中药资源,客观、真实、全面的掌握野生中药材的蕴藏量提供了计算支持。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下对本发明进行进一步详细说明。
公开的野生中药资源蕴藏量的计算方法,包括基础算法和补充算法;
基础算法为:行政区域内的某品种药材蕴藏量为该品种药材在所调查的行政区域内的单位面积蕴藏量与该品种药材在所调查的行政区域内适宜生长区域的总面积的乘积,其表达式如下:
式中:G为所调查的行政区域内的该品种药材蕴藏量,单位为kg;W为该品种药材在所调查的行政区域内的单位面积蕴藏量,单位为g/m2,为该品种药材在所调查的行政区域内适宜生长区域的总面积,单位为m2。
补充算法包括单位面积蕴藏量W的计算方法和该品种药材适宜生长区域的总面积S的计算方法,
基础算法中的该品种药材在所调查的行政区域内的单位面积蕴藏量W的计算方法如下:
式中,n是正整数,代表所调查行政区域内的样方数;Ni为第i个样方内该品种药用植物株数;UN为该品种药材药用部位单位重量植物株数;Qi为第i个样方的面积。
该品种药材适宜生长区域的总面积S的计算方法如下:
进一步的,所述第j个野生区域的权重fj的计算方法如下:
fj=C×TP×GV1+C×PP×GV2+C×ST×GV3+C×RH×GV4+
T×HT×GV5+T×EP×GV6+
M×NT×GV7+M×PH×GV8+M×MC×GV9+
H×MS×HGV1+H×FO×HGV2
式中:C为气候因素权重值、T为地形因素权重值、M为土壤因素权重值、H为人为因素权重值,C、T、M、H的值均大于0且小于1,还满足C+T+M+H=1;TP为温度加权值、PP为降水量加权值、ST为日照时数加权值、RH为相对湿度加权值,TP、PP、ST、RH的值均大于0切小于1,还满足TP+PP+ST+RH=1;HT为海拔加权值、EP为坡向加权值,HT、EP的值均大于0切小于1,还满足HT+EP=1;NT为土壤养分加权值、PH为土壤酸碱度加权值、MC为土壤微生物加权值,NT、PH、MC的值均大于0切小于1,还满足NT+PH+MC=1;MS为过度开采加权值、FO为产地占用加权值,MS、FO的值均大于0切小于1,还满足MS+FO=1;GVk为生态环境影响因子与药材最佳生长环境的相似度等级加权值,其中k为1到9的正整数,GVk的赋值方式为:相似,GVk=1,基本相似,GVk=0.5,完全不相似,GVk=0;HGV1为人为影响因子对药材开采度等级加权值,HGV2为产地占用度等级加权值,HGV1、HGV2的赋值方式为:没有影响,HGV1=1、HGV2=1,有一定影响,HGV1=0.5、HGV2=0.5,严重影响,HGV1=0、HGV2=0。
实际运用中,气候资源数据来源于全国气象站点2012年的逐月地面气象数据,按国家认可的方法计算所得的数据,包括四个指标、平均温度,相对湿度,降水量,日照时数;
地形数据来源于基础地理信息信息数据库,包括两个指标:海拔,坡向;
土壤数据采用1:4000000第3次全国土壤普查的土壤数据,包括三个指标养分,酸碱度,微生物;
人为因子指人类行为和主观因素造成药材资源枯竭或者生长地消失,包括两个指标过度开采,产地占用;
进一步的,还包括内部校验方法1和/或内部校验方法2;
内部校验方法1为:分别获取基础算法和补充算法结果,利用比对筛选差异明显的数据,进行校验分析,获取有价值数据,修正影响因子等级赋值;
内部校验方法2为:按不同区域和采收时间的同一品种蕴藏量结果进行比对,筛选差异排序前15%的数据,进行对各加权值的迭代平均,专家赋值,最终获取各加权值数值。
进一步的,还包括外部校验方法:采用最近3年的区域市场交易量和企业种植数据对蕴藏量数据进行进一步修正,迭代更新各加权值数值。
当然,本发明还可有其它多种实施例,在不背离本发明精神及其实质的情况下,熟悉本领域的技术人员可根据本发明作出各种相应的改变和变形,但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (7)
1.一种野生中药资源蕴藏量的计算方法,其特征在于:包括基础算法和补充算法;
所述基础算法为:行政区域内的某品种药材蕴藏量为该品种药材在所调查的行政区域内的单位面积蕴藏量与该品种药材在所调查的行政区域内适宜生长区域的总面积的乘积,其表达式如下:
式中:G为行政区域内的某品种药材蕴藏量,单位为kg;W为该品种药材在所调查的行政区域内的单位面积蕴藏量,单位为g/m2,为该品种药材在所调查的行政区域内适宜生长区域的总面积,单位为m2。
所述补充算法包括单位面积蕴藏量W的计算方法和该品种药材适宜生长区域的总面积S的计算方法,
所述基础算法中的该品种药材在所调查的行政区域内的单位面积蕴藏量W的计算方法如下:
式中,n是正整数,代表所调查行政区域内的样方数;Ni为第i个样方内该品种药用植物株数;UN为该品种药材药用部位单位重量植物株数;Qi为第i个样方的面积。
所述该品种药材适宜生长区域的总面积S的计算方法如下:
2.根据权利要求l所述的野生中药资源蕴藏量的计算方法,其特征在于:所述第j个野生区域的权重fj的计算方法如下:
fj=C×TP×GV1+C×PP×GV2+C×ST×GV3+C×RH×GV4+
T×HT×GV5+T×EP×GV6+
M×NT×GV7+M×PH×GV8+M×MC×GV9+
H×MS×HGV1+H×FO×HGV2
式中:C为气候因素权重值、T为地形因素权重值、M为土壤因素权重值、H为人为因素权重值,C、T、M、H的值均大于0切小于1,还满足C+T+M+H=1;TP为温度加权值、PP为降水量加权值、ST为日照时数加权值、RH为相对湿度加权值,TP、PP、ST、RH的值均大于0切小于1,还满足TP+PP+ST+RH=1;HT为海拔加权值、EP为坡向加权值,HT、EP的值均大于0切小于1,还满足HT+EP=1;NT为土壤养分加权值、PH为土壤酸碱度加权值、MC为土壤微生物加权值,NT、PH、MC的值均大于0切小于1,还满足NT+PH+MC=1;MS为过度开采加权值、FO为产地占用加权值,MS、FO的值均大于0切小于1,还满足MS+FO=1;GVk为生态环境影响因子与药材最佳生长环境的相似度等级加权值,其中k为l到9的正整数,GVk的赋值方式为:相似,GVk=1,基本相似,GVk=0.5,完全不相似,GVk=0;HGV1为人为影响因子对药材开采度等级加权值,HGV2为产地占用度等级加权值,HGV1、HGV2的赋值方式为:没有影响,HGV1=1、HGV2=1,有一定影响,HGV1=0.5、HGV2=0.5,严重影响,HGV1=0、HGV2=0。
3.根据权利要求2所述的野生中药资源蕴藏量的计算方法,其特征在于:C、T、M、H的初始值均为0.25,TP、PP、ST、RH的初始值均为0.25,HT、EP的初始值均为0.5,NT、PH、MC的初始值均为1/3。
4.根据权利要求2所述的野生中药资源蕴藏量的计算方法,其特征在于:C=0.40、T=0.15、M=0.35、H=0.10,TP=0.35、PP=0.32、ST=0.18、RH=0.15,HT=0.60、EP=0.40,NT=0.60、PH=0.30、MC=0.10,MS=0.60、FO=0.40。
5.根据权利要求3或4所述的野生中药资源蕴藏量的计算方法,其特征在于:还包括内部校验方法1和/或内部校验方法2;
所述内部校验方法1为:分别获取基础算法和补充算法结果,利用比对筛选差异明显的数据,进行校验分析,获取有价值数据,修正影响因子等级赋值;
所述内部校验方法2为:按不同区域和采收时间的同一品种蕴藏量结果进行比对,筛选差异排序前15%的数据,进行对各加权值的迭代平均,专家赋值,最终获取各加权值数值。
6.根据权利要求3或4所述的野生中药资源蕴藏量的计算方法,其特征在于:还包括外部校验方法:采用最近3年的区域市场交易量和企业种植数据对蕴藏量数据进行进一步修正,迭代更新各加权值数值。
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