农作物病虫害监控方法研究

张璐 赵娜

摘要：农业灾害频繁爆发的主要原因之一就是虫害。虫害不但制约着农作物的产量，而且也影响着农作物的品质。在早期发现并准确定位和识别害虫，对其未来的发展趋势做出评估，这种方法可有效精确提高施药方法和综合防治病虫害的针对性和准确性。本文针对农业中虫害发生数据的特点，以及对相关基础理论的研究，总结相应的监控模型，并基于区域的虫害发生量进行预测。

关键词：农业灾害；监控模型；虫害预测

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）07-0207-02

Abstract： One of the main causes of frequent agricultural disasters is pests. Insect pests not only restrict the yield of crops， but also affect the quality of crops. Early detection and identification of pests and accurate identification of their future development trends， this method can effectively improve the accuracy and accuracy of the application of pesticides and integrated pest control. In this paper， the characteristics of pest occurrence data in agriculture， as well as the research on relevant basic theories， summarize the corresponding monitoring models， and predict based on the amount of pests in the region.

Keywords： agricultural disaster；monitoring model； pest prediction

1概述

农作物病虫害的爆发往往意味着大规模的减产减质，将造成不可挽回的经济损失。传统的病虫害识别方法速度慢、主观性强、误判率高，已经不能满足农业生产的需要。我国作为一个农业大国，农业一直都是国民经济命脉，是国民的衣食之源、生存之本。事实上我国农业受到病虫害的影响非常严重，重要农作物病虫害的种类繁多，并且对农业的影响非常大，一旦暴发就会成灾。目前一般的杀虫措施喷洒农药会带来土壤、水质污染，还会导致农产品质量下降，影响着人们的健康和生态环境。目前虫害防治技术主要有四种，即生物防治、培育转基因抗病虫品种、应用物理防治和加强预测预报，其中虫害防治技术的关键环节无疑是加强预测预报。然而实现科学防治虫害的前提和基础是实时可靠的环境监测，因此监控系统必须实时采集农作物影响因子的数据信息，并将数据可靠地传输给用户。传统的昆蟲检测方法需要人亲自前往现场去计算昆虫的数量并识别昆虫的种类，然而其存在很大的缺点，不仅费时还费力，而且因为每个人的计算方法不同，计算的准确率很难得到保证，对于科学来说不是有价值的研究数据。目前，我国农业虫害预测防控系统的研究相较于国外发达国家还是比较落后的，国外的农业虫害监控系统已经大范围应用于实际的农业生产阶段，经济效益和社会效益明显。中国科学院植物保护研究所和南京农业大学组建的昆虫雷达网络系统对重要迁飞性种群的迁飞的监测工作，为虫害的预测和防治提供了重要的依据。解决了我国传统的农业设施基本没有环境监测和控制能力，主要在于缺乏高效可靠的环境监测设备和数据分析的问题。[1]

2农作物病虫害监控方法研究

在农业种植过程中，病虫害是农业工作者以及相关研究部门最为头疼的一个部分。由于我国进来农业产业结构进行了调整，虫害出现了多种类、高频率等特性，所以农作物虫害问题对于现代农业发展而言是必须解决的问题。同时，如果程度较小的病虫害未经良好处理，极有可能会演变成重大病虫灾害。其中，农作物病虫害监控系统的出现，为重大病虫灾害的预防做好技术方面的支持。农作物病虫害监控系统，在病虫灾害处理领域，可有效进行病虫防控组织化程度和科学化水平等方面的提升。其中农作物病虫害监控系统是实现病虫综合治理、农药减量控害的重要措施。病虫害的监控设备和小型的气候信息采集系统，不仅可以做到病害状况的监控，还可以采集虫情信息、农林气象信息，并可以将数据上传至云服务器。

3监控模型

一个完整的监控模型，主要需要三个部分，即供电器、核心处理器以及监控传感组（温湿度传感器、光照强度、昆虫计数传感器）。[3]考虑到现实中农田的面积范围比较大，可以将其划分成为多个区域，所以需要在每个区域放置一个监控模型。先建立一个监测站点即一个终端，主要负责农作物生长环境数据的采集、处理、存储，采集生物数据进行数据的处理。供电器是整个系统的重要部分，其好坏决定了整个系统的性能。考虑到监控站点的设备是放在露天环境下，必须具有可移动性和低功耗性。并且使用电缆会使成本提高并且可移动性能差。所以使用储能电池给核心处理器供电，使用太阳能电池板给室外设备供电。温湿度传感器是用于采集空气的温度和湿度的信息，是传感器网络产品的一种。相较于普通的城镇，田地间环境恶劣且一年四季气候变幻较大，因此在温湿度传感器的选择上就需要着重考虑温湿度可测量范围、传感器工作环境要求以及长期工作稳定性能这三大重要指标。在每次的试验中将标准值规定在一个范围内，以确保所得值的准确性。传感器每天将采集大量的数据，用存储器将这些数据保存起来。监测站点还需要有精准的GPS功能以便于实时更新时间，将得到的完整的数据存入系统。

通过查看了全国农技推广服务中心获取的水稻虫害受灾面积的情况和国家气象局获取的气象数据。选取水稻中的一种虫害稻飞虱进行观察。由于杂交稻的大面积种植，为稻飞虱提供了适宜的生长繁殖环境。由于杂交稻茎秆粗壮，叶片肥厚，更加有利于稻飞虱的繁殖。通过对比得出，稻飞虱的发生面积与温度变化存在着一定的线性关系。即温度每升高1℃，稻飞虱的发生面积在大部分省中呈现增长发展趋势。稻飞虱受大气环流的大气候条件影响，也受到本地区域性气候条件、地理位置、地势地貌及农田小气候的因素影响，还受到种植品种、田间管理及当地农民种植习惯等因素影响。[4]由此我们可以得知，若对某一具体地区进行研究和分析，必须要结合当地的气候和受灾情况进行具体的分析。具体问题具体分析才是解决问题的关键。

4结论与展望

综上所述，病虫害检测是准确、高效、实时的一种技术，且在不久将来必将会成为病虫害识别与检测方面的一项新技术研究方向的一大热点，它将是提高病虫监测预警能力的必然选择。虫害监测系统不但可以准确采集农作物生长环境信息、虫害数目，且还能研究病虫害暴发与季节气候、光照、地理位置等条件因素的关系，从中我们可以制定科学有效的病虫害防控预案，有效指导农业生产，不断提高农作物质量和农作物产量。虫害监控系统，可以提前对虫害发生的可能性和趋势进行预测，采取措施预防，提高防治效果，控制病害的发生、发展及流行，同时还能够实现数据积累虫害监测系统是通过建立在广泛覆盖的移动通信网络基础上的，它将可以在重组基础上去适应多样化的农田环境，必将为现代化农业建设的稳定传输、全面感知及智能管理奠基一定的基础。大大提高了农业病虫害等生物监测预警能力，大大促进了农业病虫害预测的标准化、可视化、现代化、自动化和网络化。及时防治、有效防治、科学防治，保护了农业生产和农产品质量安全，对于长期的综合防治具有战略性意义。在以后的研究中可以加入遗传算法，处理局部区域的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险。加入遗传算法可以提高对信息的分析处理的准确性，所收集的数据将具有省时、省力、操作简便、准确率高等综合优势，减轻了测试人员的劳动强度，保障了农业的丰收。

参考文献：

[1] 张佳锐. 基于物联网的农业虫害智能监控系统的设计与实现[D].湖南大学，2015.

[2] 杨新年，刘锋，田铁刚，等.一种基于改进遗传算法的网格调度算法[J].计算机与数字工程，2018，46（09）：1786-1789+1795.

[3] 张恩迪，張佳锐.基于物联网的农业虫害智能监控系统[J].农机化研究，2015，37（5）：229-234.

[4] 张芳群. 基于Web技术的虫害预测系统的研究[D].浙江理工大学，2017.

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