全程追踪病虫害自动测报准且快0隐脉杜鹃

全程追踪病虫害自动测报准且快

原题：病虫害是咋预测出来的

监控数虫子模型算趋势

一说起病虫测报，传统概念中的场景往往是测报人员手拿小本，站在田间数虫子，然而现代植保早已进入信息化阶段。数据自动传输、智能分析，信息化让病虫害监测预警准确率更高，发布更及时，为减轻灾害损失，保障粮食安全发挥了更大的作用。

今年病虫害总体呈偏重发生态势预计今年晚稻中后期病虫总体呈偏重至大发生态势……每一条看似简单的预报结果，背后都有大量的数据采集和分析工作——

——追踪病虫害发生全过程——

本报记者李竟涵

采集

从测报员一只一只数虫子到远程全自动实时监控

数量的多少是判断病虫害发生流行程度的主要指标之一。全国农业技术推广服务中心病虫害测报处处长刘万才告诉记者，过去想知道虫量有多少只能通过测报员一只只查，病虫害大发生时一晚上可能就有几十万只虫子，工作强度大，数据还容易丢失。而现在物联网、计算机等现代化信息技术的应用，让监测数据的自动采集成为现实。

自动虫情测报灯就是基层测报员的最新法宝之一。虽然外表和防治用的杀虫灯相同，但诱芯却完全不同，测报灯要求性诱剂的释放速度均衡，以保证计数的准确性。它能够自动统计虫量多少，数据还能随时随地读取。还有远程实时监控系统，可以说是测报员的千里眼，能实时再现田间场景，不在现场也能随时监控田间情况。

监控的自动化不仅省时省力，准确性也更高。马铃薯晚疫病是我国农作物病虫害自动实时监控的首例成功范例。目前我国马铃薯晚疫病年发生面积3000~4000万亩，约占种植面积的40%，严重时可造成70%~80%的产量损失。而田间湿度和温度是决定其发生流行最重要的气象条件，对田间气候实时监控能有效指导晚疫病防治。

自动实时监控的核心设备是一台田间小气候仪。刘万才介绍说，气侯仪能实时采集田间各类气象因素（空气温湿度、土壤温湿度、光照度、降雨量、蒸发量、气压、风速、风向），并自动传输、入库、统计分析，再结合晚疫病流行规律，建立预测模型，就能比较准确地预测其发病流行情况。

目前，该技术已在重庆、甘肃、贵州、内蒙古等省区示范推广，实现了监测数据的自动网络传输、模拟预警。2012年、2013年甘肃省晚疫病连续两年大流行，植保部门利用数字化监测预警系统结合田间调查，有效提高了预报的时效性和准确性。

分析

从甘肃的小麦条锈病株得出第二年河南、山东的病情

准确测报是病虫害防治的基础，然而怎样未卜先知，提前预测出未来的病虫发生情况呢？刘万才说，秘诀就在病虫害的监测和预测模型。

条锈病是小麦上的一种主要病害，在新中国历史上有三次大发生，1950年造成60亿公斤粮食损失，相当于减产45%，1964年造成粮食损失32亿公斤，1990年造成粮食损失12亿公斤。而现在，已成功地将其损失控制在每年2~3亿公斤。

之所以能制服条锈病，正是因为摸清了其流行规律，建立起了预测模型。条锈病在我国境内传播会先后经过越夏易变区、冬季繁殖区和春季流行区，其中主要越夏区在甘肃陇南和川西北地区，秋季到达湖北、湖南南部、陕西关中等冬季繁殖区，在这两个区域不会造成什么损失，直到第二年春天进入河南、山东等主产麦区才开始流行为害。因此，掌握越夏区等前期传播情况，就能基本了解来年小麦主产区该如何防治条锈病。

结合气候因素和发生流行规律，还能对迁飞性害虫进行动态监测预警。例如稻飞虱、稻纵卷叶螟等一般是4~5月份从越南、老挝等地飞入我国，首先在华南、江南和西南南部稻区登陆，再向北迁移。因此每年3月份，广东、广西、福建等地就要开始进行虫情监测，为全国的水稻病虫害防控把好第一关。

除了依据规律的经验预测，通过电脑模型进行数据分析也很重要。地理信息系统（gis）的引入，让病虫害的变化趋势有了更科学直观的推演方法。

通过gis，可以直观推演未来一周的病虫害发生动态。刘万才在电脑上向记者展示，电脑屏幕上是一张全国地图，地图上通过不同颜色标识出不同区域的病虫发生轻重。拉动地图上的一条横线，就像卷起一扇百叶窗，病虫发生变化趋势一目了然：颜色变深的区域未来病虫发生将更为严重，颜色变浅的则会减轻。

发布

从上世纪80年代的老式电报机到今天的手机移动端

刘万才从事病虫测报工作已经有20多年了，从刚参加工作到现在，他有种鸟枪换炮的感慨。

上世纪80年代，为了更快上报病虫信息，一台老式电报机是每个测报站的标配，每发一条数据都要一个个字查电报代码。1996~1998年，全国病虫测报信息计算机网络传输与管理系统开通，虽然还是电话拨号上网，但病虫信息也可以通过网络传输了。2003~2005年，农作物有害生物监控信息系统被开发出来。2009年底，更注重实用性的重大病虫害数字化监测预警系统上线运行，采取网上填报和移动端填报相结合的方式，无论测报员在哪里，只要有一台手机就能实时上传病虫信息。

目前，监测预警系统共有151张报表6176项填报内容，其中831项由系统自动计算。过去好多宝贵的历史数据都没积累起来，病虫预测模型离开数据不行。刘万才介绍，2000~2014年的水稻、小麦、棉花、玉米病虫害测报资料数据库已建成，约有120多万张表1500多万数据；2009~2014年重大病虫害发生与防治信息已入库，实现了年度间数据系统的自动处理和比较。

我们有八九台大型服务器专门用来做数据的存储展示和病虫测报，为此还租用了50m的专用光纤，还有一套专门的备份系统保障数据安全。提到这些，刘万才很自豪。

重大病虫害预警信息的及时发布也很重要。预报的发布要恰到其时，不能太早，也不能太晚。刘万才说。2000年前，信息发布以纸质媒体为主，2000年后开始引入广播、电视。而近年来网络、手机、微信等新媒体的应用不仅让发布渠道更为多元化，还可以通过短信、微信平台定向发布病虫害信息，例如稻飞虱信息主要向南方农民发布，粘虫信息则主要向北方农民发布。

——病情相似结果为啥不同——

本报记者杨丹丹

2014年春夏之交，安徽省植保总站预测科工作人员邱坤通过该省农作物病虫害监测预警信息系统监测发现，这一年的各项气象指标与2010年小麦赤霉病大面积爆发前的数据非常相似。在实地调研证实了相关指标和征兆后，植保部门第一时间发布了相关预警和防治信息。随后的几个月内，多县区小麦呈现出赤霉病发病前兆。由于预警提前、防治及时，当年的小麦赤霉病得到有效控制。

都是赤霉病，四年后为何结果不同？立下大功的正是安徽省农作物病虫害监测预警信息系统，它由安徽省植保总站与安徽农业大学植保学院、计算机学院三方合作开发，如今已成为该省粮食生产的守护眼。究竟它有着怎样的功能呢？

划分生态区：数据整合更科学

安徽省是我国粮食生产大省，近年小麦、水稻种植面积达7000多万亩，主要病虫重发频率高，造成损失大。病虫害监测预警是解决作物病虫害危害的重要途径，但是，病虫害预测预报受多种因素影响，其模糊性、不确定性使得这些系统依靠单一模型和方法难以取得好的效果，同时，在平台构建与维护方面，往往依托单纯的软件公司开发，在持久维护和领域结合方面都存在着问题，同时平台信息发布到终端用户也受限于最后一公里问题。

因此，探索新的省级植保平台运行模式，能够与全省三级植保系统业务流程紧密结合，具有智能化、定量与定性结合和移动便携信息采集和发布终端的病虫害监测预警系统十分必要。

为此，我们以全省主要农作物病虫害数据库为基础构建了‘安徽省农作物病虫害监测预警平台’。该平台已在全省植保系统推广使用4年，采集数据和知识达30万条，实现了麦、稻20余种主要病虫监测数据的实时传输和及时测报，为病虫害防治决策的制定提供了重要依据。安徽省植保总站副站长曹明坤介绍说。

平台的一大亮点是实现了数据整合的生态区化，根据安徽省农作物种植分布和地形地质结构特点，将全省分为九个生态区。结合植保系统的现状，采用信息化平台，把病虫数据按生态区整合，数据的规范性和一致性有了很大的改善。过去主要是各个县（区）植保站人工采样、上报数据，这样难免造成病虫监测数据的不均衡、缺失和不完整。但是同一生态区病虫害往往表现出发生情况的一致性，按生态区划分就基本解决了数据整合问题。

多算法结合：应用中还需不断校正

邱坤告诉记者，安徽省农作物病虫害监测预警平台结构预测预报模块是安徽省农作物病虫害监测预警系统中的重要模块。植保人员可通过预测预报模块对所属植保站进行提前预测，有利于指导农民防治病虫害的发生，减少一些不必要的损失。

比如我们在7月份根据平台数据监测发现稻飞虱发生指数偏低。在植保过程减少了施药次数，达到了有效控药。邱坤称，平台目前主要使用两种方案，一种是cbr算法（气象相似年算法），一种是定量和定性结合的gahp（群层次分析法）的预测方法，摆脱单纯依赖单一数理模型的做法。气象相似年算法就是利用时间窗选择的气象数据，用户通过简单的设置，由平台自动计算出该时间窗对应的历史上的相似年数据，并给出当时的病虫害发生情况。

模式是辅助手段，我们在应用中需要不断校正，提高预测的准确率。邱坤告诉记者，目前，全省县级植保站均通过该系统上报水稻、小麦病虫动态监测数据以及病虫年度发生情况数据。大多数站近20年病虫发生数据已录入该系统，采集数据和知识达50万条。

目前，整个平台分为站内消息数据上报、数据查询、预测预报、在线会诊、系统管理6大模块，还将添加在线分类识别功能、gahp预测预报功能等新的功能。除了不断提高预测的准确率，以后还要补充防治技术的运用这一块内容。邱坤表示。

——数说——

重大病虫害数字化监测预警系统

6176

系统实现了由电报、电话、电子邮件向网络化填报、自动化收集管理的转变，采用网上填报和移动端填报结合的方式，开发完成包括水稻、小麦、棉花、玉米等作物重大病虫害等数据上报表格共151张6176项填报内容，其中831项由系统自动计算。

64

通过系统可对病虫原始数据进行多元化分析处理，包括专题分析、自定义分析、flex地图分析、gis地理分析等，其中专题分析形成涉及18种重大病虫害的64个病虫害分析专题图；gis分析能在真实的全国地图上对数据进行处理分析。

120万

2000~2014年的水稻、小麦、棉花、玉米病虫害测报资料数据库已建成，约有120多万张表1500多万数据；2009~2014年重大病虫害发生与防治信息已入库，实现了年度间数据系统自动处理和比较。

85%

目前，国家系统平台及20多个省级系统已在1340多个病虫测报区域站（监测点）推广使用，测报站点覆盖率达85%以上。

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