氣候變化對農(nóng)作物病蟲害發(fā)生規(guī)律的影響及應對策略

氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響是多方面的，其中，病蟲害發(fā)生規(guī)律的變化尤為顯著。病蟲害不僅直接威脅糧食安全，還影響作物的產(chǎn)量和品質(zhì)，進一步加劇了全球范圍內(nèi)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的不穩(wěn)定性。氣溫升高使病蟲害的適生區(qū)范圍擴大，多代現(xiàn)象頻繁；降水模式變化則通過改變生態(tài)系統(tǒng)濕度和環(huán)境條件，間接影響病蟲害的繁殖與傳播；極端氣候事件是對農(nóng)田生態(tài)網(wǎng)絡(luò)造成不可逆轉(zhuǎn)的沖擊，導致新型病蟲害的快速適應與擴散。這些變化給傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)病蟲害防控體系帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。同時，綠色農(nóng)業(yè)和精準農(nóng)業(yè)的發(fā)展也為病蟲害防控提供了新的技術(shù)路徑。在此背景下，相關(guān)部門針對氣候變化引發(fā)的病蟲害問題，探索適應性強、經(jīng)濟高效的綜合防控措施，對保障農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

一、氣候變化對農(nóng)作物病蟲害發(fā)生規(guī)律的影響

（一）氣溫升高對病蟲害生命周期的作用機制

全球氣溫升高顯著改變了病蟲害的發(fā)生模式與生態(tài)行為。研究表明，每升高1 ℃，許多害蟲種群的繁殖速率提高20%～25%，其生命周期大幅縮短，造成單個生長季內(nèi)的繁殖代數(shù)增加。這不僅提高了害蟲的總體種群密度，還顯著加劇了對農(nóng)作物的破壞力。氣溫上升還改變了病原體的致病性，尤其是某些真菌和細菌病害，其感染窗口隨氣溫升高而延長，同時傳播效率顯著提高。相關(guān)分析表明，溫暖的冬季條件使害蟲越冬存活率提高30%～50%，如歐洲玉米螟在北美的擴散正是受此影響。害蟲和病原體的適生范圍也向高緯度和高海拔地區(qū)遷移，原本對某些病蟲害免疫的區(qū)域逐漸面臨新的威脅，這一現(xiàn)象在小麥銹病、棉鈴蟲等病蟲害中尤為顯著。

（二）降水模式變化對病原體和害蟲傳播規(guī)律的影響

降水模式的顯著變化重塑了病蟲害的傳播路徑與流行周期。過量降水和洪澇為水傳播型病原體（如稻瘟病、根腐?。┨峁┝死硐霔l件，導致病害流行強度和頻率顯著增加。相關(guān)研究表明，極端降水事件發(fā)生后，稻瘟病菌孢子的擴散速度比正常情況下提高了約40%。同時，干旱導致作物抗性降低，植株水分虧缺使其對害蟲（如飛虱、黏蟲）的吸引力增強，進一步加劇了農(nóng)田的病蟲害危機。降水分布不均破壞了作物與病蟲害的生態(tài)平衡，如在亞非干旱地區(qū)觀察到草地貪夜蛾的遷徙距離增長了30%～50%，使高風險區(qū)域更難預警。這些變化不僅增加了病蟲害的時空復雜性，也加快了病蟲害生態(tài)系統(tǒng)中關(guān)鍵環(huán)節(jié)的變化，傳統(tǒng)的區(qū)域性防控策略難以適應動態(tài)且多樣化的風險。

（三）極端氣候事件對病蟲害生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的破壞

極端氣候事件對病蟲害種群動態(tài)和生態(tài)網(wǎng)絡(luò)平衡的破壞作用愈發(fā)顯著。熱浪對害蟲天敵（如瓢蟲、寄生蜂）的生存和捕食效率造成明顯影響，天敵數(shù)量減少超過50%時，害蟲種群在一季內(nèi)的增長率可能翻倍。臺風等極端天氣事件通過破壞作物和自然屏障，促使病原體傳播距離大幅增加，如臺風季節(jié)后亞洲水稻根腐病發(fā)病率提高了20%～30%。極端氣候條件下，害蟲種群競爭格局發(fā)生深刻變化，某些次要害蟲（如稻縱卷葉螟）逐漸取代主要害蟲（如褐飛虱），成為危害作物的主導種群。此外，氣候變化加快病蟲害對化學防治手段的適應性進化，抗藥性害蟲種群比例增加1.5倍，嚴重削弱了傳統(tǒng)防控效果。

（四）新型病蟲害的形成與適應性擴展

氣候變化加速了新型病蟲害的形成與擴散，這種現(xiàn)象在外來入侵物種中尤為明顯。草地貪夜蛾作為高適應性入侵物種，在過去五年中，其分布覆蓋了亞非60多個國家，直接威脅玉米和水稻的產(chǎn)量。其適應性擴展得益于氣候變化驅(qū)動的氣溫和濕度波動，這些變化為其快速繁殖提供了有利環(huán)境。另一個典型案例是小麥條銹病的變種出現(xiàn)，部分菌株在高溫環(huán)境下表現(xiàn)出更強的感染能力和更高的致病性。此外，病原體與害蟲協(xié)同作用的復合感染問題愈加突出，如稻田中的稻瘟病與飛虱的共同作用，導致作物產(chǎn)量損失超過30%。這種協(xié)同作用顯著增加了農(nóng)作物健康管理的復雜性，對精準化防控技術(shù)提出了更高的要求。

二、氣候變化背景下農(nóng)作物病蟲害防控面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)

（一）病蟲害動態(tài)監(jiān)測與預測模型的局限性

氣候變化導致病蟲害的發(fā)生模式變得更加復雜和動態(tài)化，傳統(tǒng)的監(jiān)測與預測模型難以有效適應這種變化?，F(xiàn)有模型通?；诜€(wěn)定的歷史氣象數(shù)據(jù)和固定的病蟲害生物學特性，而氣候變化帶來的極端天氣和區(qū)域性微氣候變化使這些假設(shè)條件不再可靠。病蟲害的傳播路徑因氣流、降水及作物種植結(jié)構(gòu)的變化而呈現(xiàn)高度非線性，這使得現(xiàn)有預測工具的精度下降。此外，農(nóng)田微環(huán)境數(shù)據(jù)的收集缺乏統(tǒng)一標準，數(shù)據(jù)整合的不足進一步限制了模型在大規(guī)模推廣中的實用性。特別是在高風險地區(qū)，缺乏實時動態(tài)數(shù)據(jù)支持，直接影響了預警的準確性和及時性。

（二）傳統(tǒng)防控措施在復雜氣候條件下的失效風險

氣候變化顯著削弱了傳統(tǒng)防控措施的有效性。高溫條件對化學農(nóng)藥的降解速率產(chǎn)生了明顯影響，一些農(nóng)藥的穩(wěn)定性大幅下降，持效期大幅縮短，噴灑后的防控效果減弱。同時，病蟲害的抗藥性進化速度因其繁殖代數(shù)的增加而加快，降低了農(nóng)藥的使用效率，單位面積的防治成本大幅增加。單一作物種植模式在復雜氣候條件下對病蟲害的吸引作用也更加突出，高密度種植區(qū)域成為病蟲害的聚集溫床，傳統(tǒng)輪作和間作技術(shù)的防控效果受到顯著限制。此外，氣候異常條件可能誘發(fā)害蟲種群遷徙行為，這對區(qū)域性的集中施藥策略構(gòu)成了威脅。

（三）綠色和生態(tài)防控技術(shù)的研發(fā)與推廣難題

綠色和生態(tài)防控技術(shù)在氣候變化條件下展現(xiàn)出潛力，但其應用依然面臨多重障礙。生物農(nóng)藥的開發(fā)雖然在理論上針對性強，但成本較高且推廣范圍有限，在資源匱乏地區(qū)的應用難度更大。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)復雜性增加后，綠色防控技術(shù)的適用性面臨更高要求，如天敵釋放、生物拮抗劑等措施在不同氣候區(qū)的效果波動性較大。作物種植者對于綠色技術(shù)的接受度和推廣意愿不足，再加上缺乏適應氣候變化的技術(shù)指導，進一步限制了綠色防控策略的規(guī)模化應用。區(qū)域性的生態(tài)差異還對統(tǒng)一技術(shù)方案的實施提出了難題。

（四）生物防治技術(shù)在氣候變化背景下的適應性問題

氣候變化對生物防治技術(shù)的影響直接體現(xiàn)在天敵和病原體拮抗劑的適應性上。天敵生物（如寄生蜂、捕食性昆蟲）對溫度和濕度的敏感性較高，極端氣候條件可能導致天敵種群數(shù)量銳減，捕食效率降低。在這種情況下，害蟲種群可能迅速反彈，導致生物防治效果大打折扣。生物防治技術(shù)的實施也受到害蟲遷徙行為的影響，特別是遷徙性害蟲跨區(qū)域傳播時，天敵種群無法及時覆蓋。生物防治措施與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)實踐的協(xié)同難題進一步限制了其應用效果，缺乏系統(tǒng)化的綜合防治方案使生物防治在復雜生態(tài)條件下的應用顯得力不從心。

三、應對氣候變化引發(fā)的病蟲害挑戰(zhàn)的技術(shù)策略

（一）基于人工智能的病蟲害預測與監(jiān)測技術(shù)

人工智能技術(shù)為病蟲害的預測與監(jiān)測提供了強大的計算能力，通過整合多源數(shù)據(jù)和復雜算法，可以有效捕捉病蟲害動態(tài)變化規(guī)律。在病蟲害擴散預測中，常用的計算模型包括基于氣象數(shù)據(jù)的動態(tài)預測模型和基于地理信息系統(tǒng)（GIS）的空間擴散模型。結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，可以實現(xiàn)病蟲害傳播概率和風險等級的精準預測。特別是在草地貪夜蛾的遷徙路徑預測中，利用氣象因素（如風速、風向）和害蟲種群動態(tài)參數(shù)，能夠精確估算其擴散范圍和強度，為農(nóng)業(yè)防控提供及時支持。病蟲害預測模型的計算核心可以表示為以下公式：

P1＝P0+W（Fg+Fm）+C

其中：P1表示時間時病蟲害的擴散概率；P0表示初始擴散概率；Fg表示農(nóng)田相關(guān)的地理特征因子（如植被指數(shù)）；Fm表示氣象條件因子（如風速、濕度、溫度等的綜合函數(shù)）；W表示地理特征因子和氣象因子的總權(quán)重系數(shù)；C表示背景影響常數(shù)，用于修正模型偏差。

該公式通過結(jié)合動態(tài)數(shù)據(jù)，如遙感監(jiān)測的植被指數(shù)和氣象站的實時數(shù)據(jù)，動態(tài)評估病蟲害的擴散趨勢，并通過調(diào)節(jié)權(quán)重系數(shù)優(yōu)化模型性能。這種基于人工智能的計算方法已廣泛應用于農(nóng)田病蟲害管理，顯著提升了監(jiān)測與預測的精度和效率。

（二）氣候適應型抗病蟲作物品種的基因組改良

隨著基因編輯技術(shù)的不斷發(fā)展，農(nóng)作物的抗病蟲害品種研發(fā)已經(jīng)進入了分子精準化階段。通過CRISPR/Cas9技術(shù)對抗病蟲基因進行定向編輯，可以顯著提高作物在氣候變化條件下的適應性?？剐曰虻淖饔貌粌H依賴其自身的表達水平，還受到多個調(diào)控因子的影響，例如，環(huán)境因素、表觀遺傳修飾及基因間的相互作用。近年，基因組關(guān)聯(lián)分析（GWAS）和全基因組選擇（GS）技術(shù)的廣泛應用，為抗病蟲基因的發(fā)掘和優(yōu)化提供了高效工具。例如，通過對水稻抗稻瘟病基因的精確定位和編輯，改良后的品種在高溫條件下的抗性提高了約40%，并表現(xiàn)出更好的產(chǎn)量穩(wěn)定性。

為了量化基因與環(huán)境對抗病蟲效應的貢獻，研究者提出了基因調(diào)控表達的數(shù)學模型。抗病蟲基因的總體效應可以通過以下簡化公式表示：

E=W1G+W2Ef+C

其中：E表示抗病蟲基因的總體表達效應；G表示調(diào)控因子的基因表達水平；Ef表示環(huán)境因素（如溫度、濕度等）的綜合影響；W1表示調(diào)控因子的貢獻系數(shù)；W2表示環(huán)境因素的調(diào)控系數(shù)；C表示基因組背景效應的常量。

該公式表明，抗病蟲基因的表達效應不僅受到調(diào)控因子的顯著影響，還與環(huán)境條件密切相關(guān)。在實際育種過程中，利用這一模型可以幫助研究者優(yōu)化基因編輯策略，選擇高效抗性的調(diào)控因子，并在不同的環(huán)境背景下評估其抗性效能。結(jié)合高通量表型技術(shù)和分子標記，進一步提升了基因編輯的準確性和效率，為應對氣候變化背景下的病蟲害問題奠定了堅實的科學基礎(chǔ)。

（三）生態(tài)農(nóng)業(yè)與綠色防控技術(shù)的融合發(fā)展

生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)通過優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)和農(nóng)田生物多樣性，為病蟲害的可持續(xù)防控提供了全新思路。在間作和輪作體系中，不同作物之間的生態(tài)互動有效削弱了害蟲的集中侵害。研究顯示，在玉米與豆科作物的間作系統(tǒng)中，主要害蟲的發(fā)生密度減少了25%，且病原體傳播路徑顯著受限。綠色防控手段的創(chuàng)新也為生態(tài)農(nóng)業(yè)注入了新動能，例如，利用植物次生代謝產(chǎn)物作為天然殺蟲劑，不僅對飛虱和蚜蟲等害蟲具有顯著抑制效果，還對非靶標生物的影響較小。

生物防治技術(shù)的應用進一步鞏固了生態(tài)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)性。通過釋放寄生蜂、捕食性天敵等生物制劑，害蟲種群數(shù)量被有效控制。在水稻田的稻飛虱治理中，釋放赤眼蜂的技術(shù)使其種群密度降低了40%。此外，微生物拮抗劑在病害防控中的應用也取得了顯著成果，如拮抗真菌Trichoderma spp.對根腐病的控制效果在80%以上。這些綠色技術(shù)的整合應用不僅降低了病蟲害的傳播風險，還對保護生態(tài)環(huán)境、維持農(nóng)田生物多樣性起到了積極作用。

（四）精準農(nóng)業(yè)與智能化防控系統(tǒng)的創(chuàng)新應用

精準農(nóng)業(yè)技術(shù)通過將物聯(lián)網(wǎng)、遙感、人工智能等先進技術(shù)深度融合，為病蟲害防控提供了系統(tǒng)化和科學化的解決方案。高精度傳感器能夠?qū)崟r采集農(nóng)田的溫濕度、土壤條件及作物生長狀態(tài)，并結(jié)合遙感影像對大范圍農(nóng)田病蟲害分布進行快速診斷。無人機技術(shù)則實現(xiàn)了病蟲害監(jiān)測和精準施藥的結(jié)合，通過預設(shè)飛行路線和智能噴灑控制，極大地提高了農(nóng)藥的利用率。在玉米條銹病管理過程中，精準農(nóng)業(yè)技術(shù)使得防治效率提高了30%，農(nóng)藥施用量降低25%，并顯著減少了土壤和地下水的污染。此外，結(jié)合氣象站數(shù)據(jù)，精準農(nóng)業(yè)系統(tǒng)還能預測病蟲害的發(fā)生風險，提前規(guī)劃防控策略，為農(nóng)民提供精細化管理支持。這種智能化和精準化的技術(shù)，不僅有效控制了病蟲害的擴散，還推動了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的綠色轉(zhuǎn)型。表1為精準施藥技術(shù)應用研究的具體數(shù)據(jù)，其展示該技術(shù)在提升農(nóng)藥利用率和作物增產(chǎn)方面的實際效果。

由表1可知，精準施藥技術(shù)在提高農(nóng)藥利用效率和病蟲害控制率方面具有顯著優(yōu)勢，同時顯著降低了農(nóng)藥施用量和土壤污染負荷。作物增產(chǎn)率的提升進一步凸顯了該技術(shù)在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益方面的潛力。這些成果為精準農(nóng)業(yè)技術(shù)的廣泛推廣提供有力的支持。

四、結(jié)語

氣候變化對農(nóng)作物病蟲害的影響深遠而復雜，需要持續(xù)關(guān)注并探索創(chuàng)新應對策略。未來，隨著全球氣候變暖趨勢的持續(xù)加劇，病蟲害的發(fā)生規(guī)律可能進一步變化，新型病蟲害的形成與傳播也將變得更加不可預測。農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展將是應對這一挑戰(zhàn)的關(guān)鍵，尤其是人工智能、基因編輯和綠色防控技術(shù)的深入應用，有望從根本上提高農(nóng)作物的抗性和生產(chǎn)效率。同時，國際間的合作與資源共享將推動病蟲害防控技術(shù)的快速傳播與優(yōu)化，實現(xiàn)更高效的全球農(nóng)業(yè)管理。展望未來，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域需加速科技創(chuàng)新和模式轉(zhuǎn)型，構(gòu)建高韌性的生產(chǎn)體系，以應對氣候變化對糧食安全帶來的持續(xù)威脅，為全球農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供更強大的技術(shù)保障和支持。

作者簡介：王梓霖（1984—），女，甘肅天水人，本科，農(nóng)藝師，主要從事農(nóng)業(yè)栽培工作。