病蟲測報智能化研究進展

張云慧，張 智，劉 杰

（1.中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所，植物病蟲害綜合治理全國重點實驗室，北京 100193；2.北京市植物保護站，北京 100029；3.全國農(nóng)業(yè)技術推廣服務中心，北京 100125）

我國地處東亞季風區(qū)，是一個農(nóng)業(yè)生物災害多發(fā)、頻發(fā)、重發(fā)的國家。近年來，由于全球氣候變暖，農(nóng)業(yè)結構調(diào)整，耕作制度變遷等，農(nóng)作物病蟲害的發(fā)生變得日趨嚴重和復雜，成為影響農(nóng)作物穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)的重要因素。據(jù)統(tǒng)計，近5年我國農(nóng)作物病蟲害年均發(fā)生面積4.3億hm2次，實際造成糧食損失逾2 000萬t，占全國糧食總產(chǎn)量的3.5%左右[1]。精準預報是科學有效防控病蟲危害，實現(xiàn)“蟲口奪糧”，保障國家糧食安全的重要手段和前提[2]。長期以來我國病蟲測報工作主要依靠手查、目測、竹趕、盆拍等傳統(tǒng)工具和手段，自動化、智能化、標準化程度低，工作量大、效率低，是制約現(xiàn)代植保體系建設的主要短板之一[3]。

傳統(tǒng)的病蟲測報是指在病蟲害發(fā)生為害之前，人們根據(jù)研究和實踐所掌握的病蟲發(fā)生消長規(guī)律，對影響病蟲發(fā)生的各種因素進行調(diào)查監(jiān)測，取得數(shù)據(jù)，結合歷年觀測資料和氣象預報，應用多種預測方法進行綜合分析，估計病蟲害未來的發(fā)生期、發(fā)生量、危害程度以及擴散分布與流行趨勢，叫做預測。由縣級以上的植保機構把預測的結果通過廣播、報刊、電視、網(wǎng)站、公眾號等渠道向社會公開，叫做預報。通常稱為“病蟲預測預報”，簡稱“病蟲測報”[4-5]。為規(guī)范農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測與預報工作，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部組織制定了《農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測與預報管理辦法》，自2022年1月24日起施行，對農(nóng)作物病蟲害的監(jiān)測、預警、信息發(fā)布等進行了詳細規(guī)定[6]。自新中國成立以來，我國病蟲測報經(jīng)歷了由傳統(tǒng)經(jīng)驗測報、規(guī)范化測報到精準測報的發(fā)展歷程[7-8]，病蟲測報技術體系逐步建立與完善，病蟲測報工具和監(jiān)測預警手段不斷創(chuàng)新與發(fā)展，病蟲測報在病蟲綠色防控中的指導作用也愈發(fā)突出[9]。本文梳理了我國病蟲測報的發(fā)展歷程，現(xiàn)代信息技術在病蟲測報中的應用及智能化測報工具的研發(fā)，以期為我國病蟲測報的智能化發(fā)展提供新的思路。

1 病蟲測報智能化發(fā)展歷程

病蟲測報是植物保護的基礎性工作，新中國成立以來受到各級政府的高度重視，早在1950年就建立了病蟲情報交換制度。1955年農(nóng)業(yè)部頒布《農(nóng)作物病蟲害預測預報方案》，提出了全國病蟲測報站建設規(guī)劃，推動了病蟲測報站點建設和測報工作的發(fā)展[10]。1963年農(nóng)業(yè)部植保局創(chuàng)編《全國農(nóng)業(yè)病蟲測報電碼》，在全國作為公益電報使用，提高病蟲信息的利用時效[11]。20世紀80年代，“模式電報”開始用于病蟲測報信息的傳遞與交換，在提高病蟲測報的準確性、時效性和系統(tǒng)資料的積累等方面，均發(fā)揮了重要的作用[12]。1980年，病蟲測報專業(yè)期刊《病蟲測報》創(chuàng)刊，為病蟲測報學科的發(fā)展提供了非常重要的交流平臺[13]?？蒲腥藛T也將物候預測法、數(shù)理統(tǒng)計預測法和綜合分析預測法等應用到病蟲信息的預測與發(fā)生趨勢評估中，并在生產(chǎn)中得到了廣泛應用[14-16]。隨著計算機的廣泛應用和人工智能技術的提高，數(shù)學模型、數(shù)據(jù)庫和專家系統(tǒng)等也應用于病蟲預測預報中[17-22]，為病蟲測報的智能化發(fā)展奠定了基礎。

20世紀90年代，科研和農(nóng)技推廣人員開始探索現(xiàn)代信息技術在病蟲測報領域中的應用，全國農(nóng)業(yè)技術推廣服務中心將計算機網(wǎng)絡技術與測報專業(yè)技術有機結合，建成了“全國病蟲測報信息計算機網(wǎng)絡傳輸與管理系統(tǒng)Pest-Net”，病蟲信息的傳遞速度和利用率得到了進一步提升，初步實現(xiàn)測報系統(tǒng)內(nèi)部信息資源的共享[22-24]。一些新型自動、半自動測報工具如光電自動控制測報燈、昆蟲自動誘集器、電動孢子捕捉儀等相繼研發(fā)并在生產(chǎn)上推廣應用，提高了測報水平和工作效率，推動了測報工具智能化進程[25-26]。進入21世紀以來，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、深度學習、人工智能等現(xiàn)代信息技術加速了病蟲測報智能化的發(fā)展，自動化、智能化新型測報工具和監(jiān)測預警系統(tǒng)的研發(fā)大大提高了病蟲測報獲取數(shù)據(jù)的準確性和時效性[27]。智能識別蟲情測報燈[28]、害蟲性誘實時監(jiān)控和自動計數(shù)系統(tǒng)[29]、基于物聯(lián)網(wǎng)的馬鈴薯晚疫病實時監(jiān)測預警系統(tǒng)[30]、小麥赤霉病自動監(jiān)測預警系統(tǒng)[31]、害蟲遠程實時監(jiān)測預警系統(tǒng)[32]等的推廣應用，提升了我國病蟲測報裝備水平，初步實現(xiàn)了病蟲監(jiān)測的自動化和預警的智能化。

2 病蟲測報智能化研究進展

隨著互聯(lián)網(wǎng)+、深度學習、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術的發(fā)展，為病蟲測報智能化的大數(shù)據(jù)分析和信息挖掘提供了強有力的技術手段，促進了新型測報工具研發(fā)、病蟲測報信息系統(tǒng)建設等方面的快速發(fā)展。

2.1 快速智能偵測病蟲遙感技術

遙感技術作為一種大范圍快速獲取農(nóng)田時空連續(xù)信息的途徑，被廣泛用于病蟲害監(jiān)測預警和損失評估。在農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測應用中，由于衛(wèi)星遙感影像分辨率低，難以識別農(nóng)作物病蟲害的詳細特征，具有很大的局限性，而基于無人機的植物病蟲害遙感監(jiān)測，為病蟲害信息獲取和精準防控提供了支撐[33]。無人機遙感具有將傳統(tǒng)位點監(jiān)測、航空監(jiān)測和衛(wèi)星遙感監(jiān)測等相結合的明顯優(yōu)勢，可獲得高空間分辨率、高時間分辨率、高光譜分辨率影像。隨著信息技術的發(fā)展獲取數(shù)據(jù)的方式也由無人機搭載可見光相機，到近幾年多采用多光譜相機、高光譜相機乃至熱紅外成像儀，獲取低空遙感影像，采用機器學習方法等進行農(nóng)情解析。在獲得病蟲害光譜特征的基礎上，建立病蟲害與光譜關系模型，并將模型反演到無人機圖像和衛(wèi)星遙感圖像上，可以實現(xiàn)大范圍的病蟲害監(jiān)測[34]。例如郭偉等[35]利用搭載在無人機平臺的成像高光譜儀獲取棉株冠層成像高光譜遙感數(shù)據(jù)，結合地面調(diào)查數(shù)據(jù)，建立棉葉螨為害等級最優(yōu)監(jiān)測模型，生成研究區(qū)域棉葉螨為害情況空間分布圖，為棉葉螨的精準防治提供參考。Liu等[36-37]從距地面不同高度處獲取的無人機航拍小麥白粉病的數(shù)字圖像，發(fā)現(xiàn)圖像參數(shù)lgR與病情指數(shù)或者產(chǎn)量在不同年度、不同高度間均存在較高的相關性，該圖像數(shù)字參數(shù)用來監(jiān)測白粉病和預測產(chǎn)量是完全可行的。周小杰等[38]利用無人機載多光譜遙感影像數(shù)據(jù)，通過圖像處理、分類識別和定位等方法，對松材線蟲病引起的松樹病害和病死樹木進行識別提取，監(jiān)測精度達到了90%，可為松材線蟲病的早期治理和治理后效果評估提供技術支撐。

隨著無人機傳感器技術的更新，遙感圖像分析處理技術的進步，以無人機為代表的快速智能偵測病蟲遙感監(jiān)測技術將不斷在生產(chǎn)中得以推廣應用。下一步應加強病蟲害特征光譜選擇算法研究，建立專屬病蟲害光譜數(shù)據(jù)庫，開發(fā)專一的病蟲害監(jiān)測傳感器以及研發(fā)病蟲害數(shù)據(jù)處理平臺，為病蟲測報的信息化、智能化提供有力的技術支撐[39]。

2.2 網(wǎng)絡化自動化昆蟲雷達

昆蟲雷達是利用電磁波探測空中自由飛行昆蟲的一種卓越工具，利用雷達的定向和測距性質(zhì)可以計算出昆蟲遷飛的時間、高度、密度、速度等參數(shù)。在歐美國家，雷達遙感技術在20世紀60年代就已被用于遷飛性害蟲測報中。1968年英國昆蟲學家Rainey成功研制世界上第一臺昆蟲雷達，對遷飛性害蟲如沙漠蝗蟲進行監(jiān)測[40]。澳大利亞1971年建成昆蟲雷達，用于對本土蝗蟲、棉鈴蟲遷飛路徑監(jiān)測研究，并通過電話線和互聯(lián)網(wǎng)將2臺昆蟲雷達組成雷達監(jiān)測網(wǎng)絡，初步實現(xiàn)了昆蟲雷達的聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測[41]。1978年美國農(nóng)業(yè)部建成本國第一部掃描昆蟲雷達，并利用船載雷達和機載雷達對美洲棉鈴蟲、蚜蟲的遷飛過程進行了跟蹤監(jiān)測[42]。2014年，日本國立農(nóng)研機構Akira Otuka研究員借鑒英國昆蟲雷達技術，建成了日本第一部昆蟲雷達，主要對稻飛虱、稻縱卷葉螟、粘蟲等害蟲跨海遷入日本的基本規(guī)律開展研究。2019年以色列海法大學從我國購置了一臺垂直監(jiān)測昆蟲雷達，主要對地中海東部昆蟲的遷飛行為進行研究。

國內(nèi)對昆蟲雷達研究起步較晚，1984年我國建成了第一臺昆蟲雷達，歷經(jīng)40年的發(fā)展，我國科研工作者通過與生產(chǎn)企業(yè)的密切合作，在提升雷達目標的識別能力、自動化、智能化監(jiān)測等方面取得了開拓性的進展，昆蟲雷達由數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析費時費力的人工值守，到自動運行和數(shù)據(jù)采集與分析自動化，實現(xiàn)了昆蟲雷達從研究走向應用的變遷[43-44]。近年來，隨著信息技術在農(nóng)業(yè)領域的應用，帶動了昆蟲雷達技術上的革新。無錫立洋電子科技有限公司與北京市植物保護站、中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所等單位合作針對掃描昆蟲雷達和垂直監(jiān)測昆蟲雷達存在的不足，研發(fā)了一套利用信號收發(fā)、采集及終端處理系統(tǒng)實現(xiàn)掃描昆蟲雷達運轉(zhuǎn)模式與垂直監(jiān)測昆蟲雷達運轉(zhuǎn)模式相融合的雙模式昆蟲雷達[45]，后期通過調(diào)整雷達的脈沖寬度，又增加了天氣雷達的功能，實現(xiàn)了三融合。2020年我國自主研發(fā)的垂直監(jiān)測昆蟲雷達首次出口以色列，隨后昆蟲雷達研究的開創(chuàng)者——英國，也開始從我國進口昆蟲雷達，這標志著我國昆蟲雷達技術躋身世界先進行列。針對復雜環(huán)境下的遷飛軌跡分析的難點問題，中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所與北京理工大學合作，建成了高分辨率全極化昆蟲雷達系統(tǒng)，實現(xiàn)昆蟲體重、體軸方向等生物學參數(shù)的測量，距離分辨率高達0.2 m，大幅提升昆蟲生物學參數(shù)測量精度[46]。佳多科工貿(mào)有限責任公司與中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所合作研發(fā)昆蟲雷達偵誘系統(tǒng)，通過雷達系統(tǒng)實時監(jiān)測的信息，遠程命令高空昆蟲控誘設備自動選取特定光源進行空中有效阻截，達到良好的昆蟲防控效果。

2017年，國家發(fā)展改革委、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、質(zhì)檢總局、國家林業(yè)局聯(lián)合印發(fā)的《全國動植物保護能力提升工程建設規(guī)劃（2017—2025年）》中明確，將在2017—2025年間建設15個空中遷飛性害蟲雷達監(jiān)測站，在相關項目的支持下多個雷達監(jiān)測站成功組建并投入生產(chǎn)應用[47]，創(chuàng)建了以昆蟲雷達監(jiān)測為核心，融合昆蟲遷飛的天氣背景、物候信息的害蟲遷飛路徑模擬系統(tǒng)，初步實現(xiàn)蟲源地—遷飛路徑—降落危害地的自動化預警[48]。在中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所的組織協(xié)調(diào)下，全國昆蟲雷達網(wǎng)已經(jīng)著手構建，目前已經(jīng)在草地貪夜蛾、粘蟲等重大遷飛性害蟲的遷飛通道上部署了20多部不同類型的昆蟲雷達，并進行聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測，初步構建了基于昆蟲雷達的重大遷飛性害蟲天—空—地一體化監(jiān)測預警平臺。

2.3 智能化監(jiān)測工具

隨著我國農(nóng)業(yè)種植結構的調(diào)整，土地規(guī)?；C械化種植是未來的發(fā)展趨勢，依靠“眼觀手查”的傳統(tǒng)測報方法越來越不適應現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求，開發(fā)自動化、智能化和信息化程度高的新型測報工具迫在眉睫[27]。在國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的引領下，深度學習和人工智能技術快速發(fā)展，為研發(fā)自動化、智能化測報工具提供了技術支持[49]。

2.3.1 智能蟲情監(jiān)測設備

我國從2000年開始研發(fā)和推廣應用自動蟲情測報燈，通過光電自動控制開關、接蟲袋每日自動轉(zhuǎn)換、紅外線蟲體處理等技術達到自動監(jiān)測蟲情的目的[50]，逐步取代了傳統(tǒng)的簡易測報燈。2013年以來，以佳多科工貿(mào)有限責任公司為代表的企業(yè)相繼研發(fā)了基于物聯(lián)網(wǎng)的病蟲害實時監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)了對田間病蟲害和田間物候信息的遠程實時監(jiān)測[51]。2017年，我國啟動植物保護能力提升工程項目，支持各地盡快構建現(xiàn)代化監(jiān)測預警網(wǎng)絡，改善監(jiān)測手段，提高自動化、信息化水平。在深度學習、人工智能技術的支持下，智能蟲情測報燈應運而生，在原有自動化監(jiān)測的基礎上，增加了誘集昆蟲定期拍攝，昆蟲種類自動識別、計數(shù)和信息自動傳輸?shù)戎悄鼙O(jiān)測功能[8]。近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、AI、云計算技術的迅速發(fā)展和工業(yè)級高清攝像頭、相機的應用，病蟲害識別的自動化、智能化水平得以進一步提升，以托普云農(nóng)科技股份有限公司、佳多科工貿(mào)有限責任公司、北京依科曼生物技術股份有限公司等為代表的企業(yè)相繼開發(fā)出新型智能蟲情測報燈，對常見病蟲害的識別率達到80%以上。新型智能蟲情測報燈在病蟲害信息自動獲取、識別的基礎上，增加了病蟲害危害程度的自動評估和未來發(fā)生趨勢的預測[52]，初步實現(xiàn)了病蟲測報監(jiān)測自動化、預報智能化和服務信息化，推動了農(nóng)作物病蟲害精準測報的發(fā)展。

用昆蟲性信息素監(jiān)測和防控害蟲是20世紀60年代發(fā)展起來的一種害蟲綠色防控技術，具有高效、無污染、不殺傷天敵等優(yōu)點。近年來，信息技術也促進了智能化性誘測報設備的研發(fā)，利用昆蟲性信息素專一性、敏感性的特點，結合圖像識別、自動計數(shù)、遠程通訊等物聯(lián)網(wǎng)技術研發(fā)的害蟲性誘智能測報系統(tǒng)（裝備），具有專一性強和自動化水平高的特點，尤其適合趨光性弱的昆蟲[29]。以寧波紐康生物技術有限公司、北京中捷四方生物科技股份有限公司、深圳百樂寶生物農(nóng)業(yè)科技有限公司等為代表的公司相繼研發(fā)出了二化螟、稻縱卷葉螟、玉米螟、草地貪夜蛾、棉鈴蟲、斜紋夜蛾、小菜蛾等智能性誘監(jiān)測設備。自2021年起，江蘇省在全省范圍內(nèi)開展稻縱卷葉螟、草地貪夜蛾、斜紋夜蛾智能性誘監(jiān)測設備“聚點成網(wǎng)”工作，構建了省內(nèi)智能性誘監(jiān)測系統(tǒng)網(wǎng)絡，田間運用初顯成效，為實現(xiàn)精準監(jiān)測、高效防控奠定了基礎[53]。全國農(nóng)業(yè)技術推廣服務中心開發(fā)了面向全國的農(nóng)作物重大害蟲性誘智能測報系統(tǒng)，通過智能性誘設備的自動監(jiān)測、實時傳輸，實現(xiàn)了全國農(nóng)作物重大害蟲自動智能聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測。截至2022年2月，全國部署安裝各類智能測報系統(tǒng)（設備）4 600多臺套，自動記錄積累了7年的田間監(jiān)測數(shù)據(jù)，極大提高了重大害蟲監(jiān)測預警的準確性、時效性和智能性[54]。

為規(guī)范病蟲害監(jiān)測工具，提高病蟲測報工作的科學性，2022年全國農(nóng)業(yè)技術推廣服務中心組織制定了《農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測設備技術參數(shù)與性能要求》行業(yè)標準，規(guī)范了常用監(jiān)測設備的技術參數(shù)和性能要求[55]。為推動病蟲測報工作智能化、數(shù)字化、精準化發(fā)展，為基層測報站點選好配好病蟲監(jiān)測設備提供參考，2023年全國農(nóng)業(yè)技術推廣服務中心組織相關企業(yè)對生產(chǎn)的智能化監(jiān)測設備的圖像自動識別與自動計數(shù)準確率、性誘誘蟲能力和自動計數(shù)準確率進行現(xiàn)場測試，評比生產(chǎn)中智能監(jiān)測設備的優(yōu)勢和不足，促進了智能蟲情監(jiān)測設備行業(yè)的健康有序發(fā)展。

2.3.2 田間智能采集設備

為提高病蟲數(shù)據(jù)采集和傳輸效率，近年來，全國農(nóng)業(yè)技術推廣服務中心聯(lián)合多家企業(yè)開發(fā)了多種田間移動采集設備，并在生產(chǎn)中投入應用，推進病蟲測報自動化和信息化的進程。通過邊研發(fā)邊推廣應用的“農(nóng)作物重大病蟲害數(shù)字化監(jiān)測預警系統(tǒng)”，田間調(diào)查數(shù)據(jù)可通過手機端直接上傳到國家農(nóng)作物重大病蟲害數(shù)字化監(jiān)測預警系統(tǒng)平臺，極大地提高了病蟲信息傳輸效率，在重大遷飛性、流行性病蟲害的監(jiān)測預警中發(fā)揮了重要作用[56]。基于大數(shù)據(jù)、人工智能和深度學習技術的病蟲害移動智能采集設備——“智寶”，集田間數(shù)據(jù)自動采集、分類識別、分析上報于一體，可實現(xiàn)病蟲害的自動精準識別、自動計數(shù)、病蟲害發(fā)生嚴重程度智能評估，并將病蟲害發(fā)生地點、發(fā)生程度和微環(huán)境因子等數(shù)據(jù)實時自動采集和上報，并可對病蟲發(fā)生趨勢進行輔助分析預測[57]。2023年中國水稻研究所與企業(yè)合作研發(fā)了病蟲害AR智能測報儀，AR眼鏡可以進行病蟲害圖像和視頻的采集，語音控制智能識別與計數(shù)，使病蟲害測報調(diào)查簡單、高效、精準、數(shù)據(jù)可追溯，與傳統(tǒng)人工識別計數(shù)、紙筆記錄相比，使用AR眼鏡測報大幅降低了專業(yè)技能依賴度，提高了工作效率。隨著信息技術的發(fā)展、病蟲害鑒定識別能力的提升、數(shù)據(jù)的積累和算法的改進，田間智能采集設備也會得到快速發(fā)展，在重大病蟲害自動化、智能化監(jiān)測預警中發(fā)揮更加重要的作用。

2.3.3 智能識別APP

病蟲害的準確識別是進行種群動態(tài)監(jiān)測，揭示災變規(guī)律和科學指導防控的基礎。目前病蟲害田間和燈下的鑒定和識別工作主要依靠少數(shù)植保專家和農(nóng)技人員，而具有農(nóng)作物病蟲害診斷知識的植保專家人數(shù)有限，也沒有足夠的時間和精力深入一線指導，基層經(jīng)驗豐富的農(nóng)技人員也面臨青黃不接的局面。因此，亟需便捷的農(nóng)作物病蟲害智能識別工具，以提高病蟲測報的準確率[58]。隨著智能手機的普及和通信技術、圖像處理技術、模式識別技術在病蟲害診斷領域中的應用，利用手機拍攝病蟲害并進行實時識別已成為研究的熱點[59]。

中國科學院合肥智能機械研究所和全國農(nóng)業(yè)技術推廣服務中心等單位基于圖像處理技術和深度學習方法合作開發(fā)了一款用于農(nóng)作物病蟲害智能識別的“隨識APP”，通過拍照或上傳圖像可實現(xiàn)農(nóng)作物主要病蟲害的識別，識別率為66%～90%，并可獲取相應病蟲害的防治決策和服務信息[3,49]。杭州睿坤科技有限公司基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術，通過大數(shù)據(jù)和AI深度學習技術，建立的作物病蟲害識別系統(tǒng)，開發(fā)了“慧植農(nóng)當家APP”，可以精準快速地識別病蟲害，主要病蟲害的田間識別準確率達90%以上，該企業(yè)還針對植保體系的現(xiàn)狀與需求研發(fā)了軟硬件結合的智慧田間植保調(diào)查服務系統(tǒng)“睿寶”系列。中國農(nóng)業(yè)大學與企業(yè)合作開發(fā)了“植保家APP”，可以對39種作物的212種重要病蟲進行識別[60]。北京綠富隆農(nóng)業(yè)科技發(fā)展有限公司聯(lián)合中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所等多家科研單位，合作研發(fā)“烽火惠農(nóng)APP”，并開發(fā)智能植保服務平臺搭載病蟲草害智能識別、植保知識、專家咨詢、防治服務四大功能，運用圖像深度學習算法，構建出準確率高的自動識別模型。隨著病蟲害智能化識別準確率的提高，智能識別有望替代專業(yè)化人工診斷，將會大大提高病蟲害監(jiān)測預警和科學防控水平[58]。

3 智能化病蟲測報系統(tǒng)的應用實踐

3.1 病害智能化實時預警系統(tǒng)

物聯(lián)網(wǎng)技術促進了病害實時預警系統(tǒng)的開發(fā)、推廣和應用。2008年，在全國農(nóng)業(yè)技術推廣服務中心的支持下，重慶市首次引進比利時馬鈴薯晚疫病實時監(jiān)測預警系統(tǒng)并進行本土化開發(fā)。2014年全國農(nóng)業(yè)技術推廣服務中心開發(fā)建成了基于農(nóng)田小氣候自動觀測儀，物聯(lián)網(wǎng)技術和專業(yè)預警系統(tǒng)的中國馬鈴薯晚疫病實時監(jiān)測預警系統(tǒng)，目前已在全國馬鈴薯主產(chǎn)區(qū)得到了廣泛的推廣應用，實現(xiàn)了馬鈴薯晚疫病的全國聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測，大大提高了馬鈴薯晚疫病預警的時效性和準確性[30]。西北農(nóng)林科技大學胡小平教授團隊研制了小麥赤霉病自動監(jiān)測預警系統(tǒng)，該系統(tǒng)由小麥赤霉病預報器和預警軟件平臺組成，利用該系統(tǒng)可實時獲取麥田環(huán)境因子數(shù)據(jù)，并結合初始菌源量自動預測赤霉病發(fā)生程度。該系統(tǒng)已在陜西、江蘇、河南、湖北、安徽等地進行了應用試驗評估，黃淮麥區(qū)預測準確度達90%以上[31,61]。中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所與北京黃將軍科技有限公司聯(lián)合研發(fā)了小麥流行性病害自動化監(jiān)測儀，該儀器含有光照探頭、溫濕度探頭以及土壤溫濕度探頭，包含中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所在全國主要麥區(qū)300多個地點近10年的調(diào)查高質(zhì)量數(shù)據(jù)，結合氣象因子、流行病學相關因子，利用機器學習大數(shù)據(jù)的技術手段，建立了廣適性的預測模型，能夠自動化預測白粉病、赤霉病流行性病害的發(fā)生規(guī)律和趨勢，可以在病害發(fā)生之前10～20 d，給出預報結果。目前已經(jīng)在北京、河北、山東、河南、安徽等多個省份進行了推廣應用。上述病害監(jiān)測預警系統(tǒng)主要針對病害發(fā)生為本地菌源，發(fā)生為害程度依賴于環(huán)境因子，實時監(jiān)測預警準確性較高，而對于像小麥條銹病、玉米南方銹病等由外地菌源遷入造成為害的病害，智能化的實時預警系統(tǒng)還需要進一步研究。

3.2 基于吸蟲塔的蚜蟲測報預警網(wǎng)絡

吸蟲塔是一種新型、公益性的植保測報設備，可以用于長期監(jiān)測小型遷飛性昆蟲的時空動態(tài)。1964年首次在英國洛桑實驗站內(nèi)使用，并建成全英蚜蟲監(jiān)測網(wǎng)，到1990年在歐洲多個國家相繼安裝，組成了歐洲蚜蟲監(jiān)測網(wǎng)。20世紀80年代開始，美國陸續(xù)在中北部10個州構建了吸蟲塔網(wǎng)絡系統(tǒng)，用于麥類蚜蟲和大豆蚜的發(fā)生動態(tài)監(jiān)測，其監(jiān)控的數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上實時發(fā)布，為上述害蟲的防治提供依據(jù)[62-63]。2009年以來，在公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專項“作物蚜蟲綜合防控技術研究與示范推廣”的資助下，我國陸續(xù)在東北、華北、華中、西北等地安裝了39臺吸蟲塔，構建了基于吸蟲塔的蚜蟲測報預警網(wǎng)絡，初步形成覆蓋小麥和大豆主產(chǎn)區(qū)的蚜蟲等小型昆蟲的吸蟲塔網(wǎng)絡系統(tǒng)。針對國內(nèi)外的傳統(tǒng)吸蟲塔，昆蟲標本人工收集和分類工作強度大，難度高，數(shù)字化水平低的問題，2021年河南云飛科技發(fā)展有限公司開發(fā)了基于GIS、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能及大數(shù)據(jù)分析等先進技術的智能型吸蟲塔。實現(xiàn)了小型昆蟲圖像的自動采集、智能識別計數(shù)，支持設備遠程管理和監(jiān)測數(shù)據(jù)的智能分析，大大提升測報效率和數(shù)字化水平，先后在河南、北京、陜西等地進行推廣應用。隨著全國范圍內(nèi)吸蟲塔數(shù)量的增加和智能化程度的提升，將來可借鑒歐美的成功經(jīng)驗，建立并運行基于吸蟲塔監(jiān)測的專業(yè)網(wǎng)站，把各個吸蟲塔的監(jiān)測數(shù)據(jù)在網(wǎng)站上實時發(fā)布，用于蚜蟲等小型遷飛性昆蟲的動態(tài)監(jiān)控和預警，為政府部門和各級植保、科研人員提供參考[64-65]。

3.3 草地貪夜蛾“空-天-地”一體化監(jiān)測預警系統(tǒng)

草地貪夜蛾是全球預警的跨洲際遷飛性害蟲，自2019年入侵我國以來，對我國的糧食安全生產(chǎn)形成巨大威脅，在國家重點研發(fā)項目的資助下，中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所組織科研、教學、農(nóng)技推廣和企業(yè)等多方力量聯(lián)合攻關，開展草地貪夜蛾的性誘和燈誘技術的研究和熟化，在草地貪夜蛾周年繁殖區(qū)、遷飛過渡區(qū)、重點防范區(qū)布置性/食誘捕器、燈光誘捕器進行田間種群監(jiān)測。提出草地貪夜蛾“三區(qū)四帶”布防阻截策略，在西南華南監(jiān)測防控帶、長江流域監(jiān)測防控帶、黃淮海阻截攻堅帶和長城防線，設置高空測報燈，監(jiān)測誘殺北遷蟲源，壓低種群基數(shù)[66]。開發(fā)了草地貪夜蛾成蟲生殖系統(tǒng)發(fā)育等級測定智能化識別系統(tǒng)，構建了綜合不同環(huán)境因子、生物因子等因素的草地貪夜蛾種群動態(tài)預測模型及系統(tǒng)，實現(xiàn)草地貪夜蛾發(fā)生地、發(fā)生期及發(fā)生量的精準預測。研發(fā)了基于信息技術、計算機視覺技術的害蟲種類自動識別系統(tǒng)，解決了害蟲智能化鑒定等技術難點；研發(fā)了高分辨率昆蟲雷達數(shù)據(jù)處理技術，建立了基于昆蟲雷達的害蟲遷飛路徑模擬系統(tǒng)，建立了以昆蟲雷達為核心的遷飛種群動態(tài)監(jiān)測技術體系[67-68]。初步實現(xiàn)了蟲源地-遷飛路徑-降落為害地的自動化預警[48]，將其為害范圍控制在南方非主產(chǎn)區(qū)，主發(fā)區(qū)為害損失率低于3%，2019年中國被聯(lián)合國糧農(nóng)組織選定為全球草地貪夜蛾防控行動示范國家[69]。草地貪夜蛾“空-天-地”一體化監(jiān)測預警系統(tǒng)也為我國開展其他重大遷飛性害蟲的智能化監(jiān)測預警提供了范本和技術參考。

3.4 蝗蟲智能監(jiān)測預警系統(tǒng)

蝗蟲是世界范圍內(nèi)的重大遷飛性害蟲，在全球范圍內(nèi)造成重大災害的蝗蟲主要包括沙漠蝗、澳洲疫蝗和東亞飛蝗等，蝗災一旦暴發(fā)將嚴重影響糧食安全、生態(tài)安全和社會穩(wěn)定。由于蝗蟲的發(fā)生范圍和為害程度受生境影響較大，基于蝗蟲生境實時監(jiān)測，以及對蝗蟲潛在繁殖區(qū)和擴散為害區(qū)的智能監(jiān)測系統(tǒng)也相對成熟。如世界糧食及農(nóng)業(yè)組織（Food and Agriculture Organization of the United Nations，F(xiàn)AO）建立的沙漠蝗預警與管理系統(tǒng)，通過接入蝗蟲調(diào)查信息系統(tǒng)并利用遙感和地理信息系統(tǒng)監(jiān)測生境條件，對較大尺度的沙漠蝗發(fā)生進行動態(tài)監(jiān)測，后期又開發(fā)了eLocust3工具，提供遙感、綠度和降雨數(shù)據(jù)，提高實地調(diào)查效率，收集、整理、分析實地調(diào)查數(shù)據(jù)并將其傳送至FAO總部的沙漠蝗蟲信息處，進行實時反饋，達到及時預警的目的[70]。澳大利亞疫蝗委員會（Australian Plague Locust Commission）對澳洲疫蝗的監(jiān)測預警系統(tǒng)也較為成熟，該系統(tǒng)以地理信息系統(tǒng)（GIS）為平臺，將天氣資料和害蟲棲境條件與害蟲的遷飛、發(fā)育及分布數(shù)據(jù)進行整合以發(fā)布預測并輔助防治決策。該系統(tǒng)呈模塊化結構，包括蝗蟲生境地圖概況、動態(tài)監(jiān)測預警、決策支持系統(tǒng)，其模塊的數(shù)量和性質(zhì)可根據(jù)目標害蟲治理所需的具體資料調(diào)整，實現(xiàn)蝗蟲自動化監(jiān)測預警，為澳大利亞實時監(jiān)測蝗蟲種群動態(tài)提供技術支撐[71]。2020年，中國統(tǒng)一網(wǎng)絡通信公司創(chuàng)建了基于無人機平臺的蝗災分析預警系統(tǒng)，通過對監(jiān)測區(qū)圖像信息分析，實現(xiàn)對蟲口密度的監(jiān)測，達到監(jiān)測蝗蟲預警蟲災的目的[72]。

4 存在問題與發(fā)展趨勢

我國病蟲測報歷經(jīng)70年的發(fā)展，在病蟲監(jiān)測自動化、預報智能化、服務信息化以及植保大數(shù)據(jù)建設等方面取得明顯進展，切實提高了病蟲預報信息服務覆蓋面、到位率和及時性。雖然病蟲測報智能化取得了長足發(fā)展，但仍有一些問題還未解決。一是隨著遙感技術、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等現(xiàn)代信息技術在農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測中的應用，來自田間環(huán)境和病蟲害的多源數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴式增長。然而，海量的多源數(shù)據(jù)尚未發(fā)揮應有作用，正因如此，“如何利用多源數(shù)據(jù)實現(xiàn)農(nóng)作物病蟲害精準預報”成為2022年中國科學技術協(xié)會十大產(chǎn)業(yè)技術問題之一。二是市場上各種智能化監(jiān)測設備形成了百家爭鳴的狀態(tài)，但由于數(shù)據(jù)格式、技術標準、分析手段等不統(tǒng)一，智能監(jiān)測設備自動采集數(shù)據(jù)的可靠性、穩(wěn)定性和兼容性較差，導致收集到的數(shù)據(jù)難以融通跨庫使用。除此之外，病蟲害自動識別準確率還需提高；三是針對重大病蟲建立的預測模型，大都基于傳統(tǒng)建模技術，導致模型精準度不高，實用性不強，在生產(chǎn)上難以得到推廣應用，蟲情發(fā)布主要以經(jīng)驗預測為主，依靠專家會商研判，做出區(qū)域性的趨勢預報，針對跨地域流行傳播的重大病蟲害的短期精準預報還有待提高；四是智能化預測預報需要學科的交叉融合，加強既懂人工智能又掌握農(nóng)業(yè)病害蟲發(fā)生為害規(guī)律及暴發(fā)成災機理方面的人才培養(yǎng)和團隊建設就顯得尤為重要；最后，隨著土地規(guī)?；N植，新生了以種植專業(yè)合作社、家庭農(nóng)場、農(nóng)村新型經(jīng)營合作組織等新型經(jīng)營模式，智能化監(jiān)測工具如何適應與普及到新型生產(chǎn)模式中，預測信息服務如何精準到“最后一公里”的病蟲測報服務新模式仍需探討。