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農(nóng)作物病蟲害防治:從傳統(tǒng)到智能化的綠色防控體系構(gòu)建

2025-09-05 00:00:00于建紅
新農(nóng)民 2025年24期

摘 要:本文系統(tǒng)梳理傳統(tǒng)防治技術(shù)、生物防治創(chuàng)新及智能防控體系的發(fā)展現(xiàn)狀,結(jié)合最新研究成果探討未來技術(shù)方向,分析智能化技術(shù)在病蟲害防治中的應(yīng)用進(jìn)展,探討綠色防控理念與實(shí)踐,進(jìn)而提出智能化綠色防控體系構(gòu)建策略。旨在為推動(dòng)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展、提升病蟲害防治水平提供理論參考。

關(guān)鍵詞:農(nóng)作物;病蟲害;防治技術(shù);智能化技術(shù);綠色防控體系

農(nóng)作物病蟲害防治是保障全球糧食安全的核心環(huán)節(jié)。根據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)統(tǒng)計(jì),全球每年因病蟲害造成的糧食損失占總產(chǎn)量的20%~40%,經(jīng)濟(jì)損失超過2 200億美元[1]。長(zhǎng)期以來,人類不斷探索和發(fā)展病蟲害防治技術(shù),從傳統(tǒng)的化學(xué)、物理、生物和農(nóng)業(yè)防治,逐步向融合現(xiàn)代信息技術(shù)的智能化綠色防控體系轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變不僅是應(yīng)對(duì)病蟲害復(fù)雜多變挑戰(zhàn)的需求,也是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展、保護(hù)生態(tài)環(huán)境的必然選擇。

1 傳統(tǒng)防治技術(shù)的演進(jìn)與革新

1.1 農(nóng)業(yè)防治的生態(tài)調(diào)控機(jī)理

物理防治是利用物理手段來防治病蟲害,如利用誘蟲燈誘捕害蟲、使用防蟲網(wǎng)隔離害蟲、通過高溫悶棚處理土壤中的病菌和害蟲等。物理防治具有環(huán)保、操作相對(duì)簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn),不會(huì)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品和環(huán)境造成化學(xué)污染。但物理防治效果受地理環(huán)境、病蟲害種類和發(fā)生規(guī)模等因素的影響較大[2]。在大面積農(nóng)田中,單純依靠誘蟲燈難以徹底控制害蟲種群數(shù)量,而且物理防治往往需要投入較多的人力和物力,成本較高,限制了其在大規(guī)模農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的廣泛應(yīng)用[3]。

作物輪作制度通過打破病原菌和害蟲的生命周期實(shí)現(xiàn)生態(tài)防控。研究表明,小麥—大豆輪作可使鐮刀菌種群密度降低63%。中國(guó)東北地區(qū)推行的玉米—大豆—馬鈴薯3年輪作制,成功將玉米螟危害率控制在5%以下。玉米—花生間作系統(tǒng)釋放的苯并噁唑嗪酮類化合物,可使紋枯病菌菌絲生長(zhǎng)抑制率達(dá)71.3%。

物理防治技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新。LED光譜誘殺系統(tǒng)通過380-420 nm紫外光波段對(duì)煙粉虱的誘集效率達(dá)85%。低溫等離子體種子處理技術(shù)可在30 s滅活99%的小麥赤霉病菌。微波處理土壤技術(shù)(2.45 GHz,800 W/m3)

可在20 min內(nèi)滅殺99.9%的根結(jié)線蟲,同時(shí)保持土壤微生物多樣性指數(shù)gt;0.85。光誘導(dǎo)拒避技術(shù)利用特定波長(zhǎng)(550~600 nm)干擾害蟲視覺定位,使小菜蛾產(chǎn)卵量減少83%。

1.2 化學(xué)防治的精準(zhǔn)化轉(zhuǎn)型

化學(xué)防治是利用化學(xué)農(nóng)藥來控制病蟲害的方法,其原理主要是通過農(nóng)藥的毒殺、抑制等作用,直接作用于病蟲害個(gè)體,阻止其生長(zhǎng)、繁殖或直接致死,能夠快速有效地控制病蟲害的爆發(fā),保障農(nóng)作物的產(chǎn)量。然而,化學(xué)防治帶來的負(fù)面效應(yīng)也日益凸顯。首先,大量使用化學(xué)農(nóng)藥對(duì)環(huán)境造成了嚴(yán)重污染,破壞了生態(tài)平衡,影響了非靶標(biāo)生物的生存。其次,農(nóng)藥殘留問題威脅著人體健康,長(zhǎng)期食用含有農(nóng)藥殘留的農(nóng)產(chǎn)品可能引發(fā)各種疾病。此外,病蟲害對(duì)化學(xué)農(nóng)藥的抗藥性不斷增強(qiáng),使得防治效果逐漸下降,需要不斷加大用藥量或更換新的農(nóng)藥品種,形成惡性循環(huán)。

農(nóng)藥施用技術(shù)向精準(zhǔn)化發(fā)展。靜電噴霧技術(shù)通過電荷吸附效應(yīng),使霧滴在作物表面的沉積率提升40%,飄移損失減少75%,使霧滴沉積均勻性指數(shù)[D5/(D/D0)]從3.2降至1.8,農(nóng)藥有效利用率從35%提升至58%。

抗藥性治理技術(shù)取得突破。南京農(nóng)業(yè)大學(xué)開發(fā)的納米氧化銅-嘧菌酯復(fù)合制劑,通過破壞細(xì)胞膜電位(ΔΨ=-58 mV)抑制抗性基因表達(dá),使稻瘟病菌對(duì)嘧菌酯的EC??值從12.7μg/mL降至3.2μg/mL。

無人機(jī)飛防技術(shù)快速發(fā)展。大疆T30植保無人機(jī)搭載離心霧化噴頭,作業(yè)效率達(dá)6-8公頃/小時(shí),是人工噴灑的30倍。無人機(jī)飛防作業(yè)成本構(gòu)成中,藥劑占比從傳統(tǒng)噴灑的72%降至49%,人工成本下降90%。

2 生物防治技術(shù)的創(chuàng)新突破

2.1 天敵昆蟲的規(guī)模化應(yīng)用

赤眼蜂工廠化生產(chǎn)技術(shù)突破瓶頸,采用聚乙烯醇—海藻酸鈉復(fù)合材料制作直徑0.8 mm人工卵卡替代天然寄主卵,按照微針陣列(1 000針/cm2)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)卵內(nèi)接種,接種效率達(dá)5 000粒/分鐘,單廠日產(chǎn)蜂量達(dá)5億頭,卵寄生率穩(wěn)定在90%以上。

2.2 微生物農(nóng)藥的基因組革命

蘇云金芽孢桿菌新菌株通過基因組編輯技術(shù),對(duì)鱗翅目害蟲的毒力提高8倍。木霉菌制劑通過誘導(dǎo)系統(tǒng)抗性(ISR)增強(qiáng)作物抗病性,使番茄灰霉病發(fā)生率降低65%。

2.3 植物源農(nóng)藥的納米化創(chuàng)新

苦參堿納米乳液通過粒徑控制(lt;100 nm)提高葉面滲透性,對(duì)桃蚜的防效達(dá)95%。印楝素緩釋微球持效期延長(zhǎng)至15天,光解速率降低70%。

2.4 生態(tài)調(diào)控的協(xié)同效應(yīng)

稻鴨共作系統(tǒng)通過生物多樣性調(diào)控實(shí)現(xiàn)多重效益:鴨子捕食二化螟幼蟲,危害率下降72%;同時(shí)排泄物增加土壤有機(jī)質(zhì)含量15%,鳥類多樣性指數(shù)提升45%。果園生草技術(shù)通過種植紫花苜蓿吸引天敵昆蟲,使蘋果蠹蛾寄生蜂數(shù)量增加3倍。水稻根際鐵載體螯合Fe3+抑制尖孢鐮刀菌生長(zhǎng)。玉米根系釋放的苯并惡嗪類化合物調(diào)控芽孢桿菌生物膜形成。

3 智能防控體系的構(gòu)建與實(shí)踐

3.1 多源感知監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

高光譜成像(400~2500 nm)可識(shí)別小麥條銹病早期癥狀,準(zhǔn)確率達(dá)87%。地下害蟲監(jiān)測(cè)方面,聲波傳感器通過分析金針蟲取食振動(dòng)頻率(200~80 Hz),定位精度達(dá)±5 cm。

3.2 智能決策平臺(tái)

深度學(xué)習(xí)算法在病蟲害識(shí)別中表現(xiàn)優(yōu)異,ResNet-50模型對(duì)9類病害的平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)96.3%。區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于植保數(shù)據(jù)管理,確保農(nóng)藥使用記錄不可篡改,追溯效率提升60%。江蘇省水稻數(shù)字孿生系統(tǒng)構(gòu)建包含32個(gè)生理參數(shù)的虛擬水稻模型來模擬不同防控方案效果,生物防治+無人機(jī)施藥組合方案使農(nóng)藥減量39%,同時(shí)系統(tǒng)預(yù)警準(zhǔn)確率,二化螟發(fā)生期預(yù)測(cè)誤差≤2 d,稻瘟病嚴(yán)重度預(yù)測(cè)R2=0.87。

3.3 精準(zhǔn)作業(yè)裝備

地面植保機(jī)器人采用激光雷達(dá)與SLAM算法實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航,株間對(duì)靶施藥節(jié)省藥量40%。無人機(jī)集群通過改進(jìn)型粒子群算法優(yōu)化路徑規(guī)劃,作業(yè)效率提升35%。人工勢(shì)場(chǎng)法實(shí)時(shí)避障(斥力系數(shù)k=1.5),實(shí)驗(yàn)表明,10臺(tái)機(jī)器人協(xié)同作業(yè)覆蓋率提升至98%,重復(fù)作業(yè)率lt;5%。

4 綠色防控的未來圖景

4.1 綠色防控的內(nèi)涵與意義

綠色防控是以確保農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量和生態(tài)環(huán)境安全為目標(biāo),以減少化學(xué)農(nóng)藥使用為核心,綜合運(yùn)用農(nóng)業(yè)防治、生物防治、物理防治和科學(xué)用藥等環(huán)境友好型技術(shù)措施來控制農(nóng)作物病蟲害的防治理念。綠色防控強(qiáng)調(diào)從農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的整體出發(fā),利用自然因素和生物多樣性來調(diào)控病蟲害種群數(shù)量,實(shí)現(xiàn)病蟲害的可持續(xù)控制。綠色防控減少了化學(xué)農(nóng)藥的使用,降低了對(duì)環(huán)境的污染,保護(hù)了生態(tài)平衡,有利于農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的健康穩(wěn)定。綠色防控有助于保障農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全,減少農(nóng)藥殘留,提高農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

4.2 新型生物技術(shù)應(yīng)用

RNA干擾技術(shù)通過納米載體遞送dsRNA,可使小菜蛾靶基因沉默效率達(dá)99%,且對(duì)蜜蜂安全性提高

10倍。合成生物學(xué)改造的根際益生菌同時(shí)分泌抗菌蛋白和植物生長(zhǎng)素,兼具防病與促生功能。生物—信息—材料技術(shù)交叉融合使用,DNA條形碼(COI基因)結(jié)合AI圖像識(shí)別,使田間害蟲鑒定準(zhǔn)確率從78%提升至96%,石墨烯量子點(diǎn)修飾的葉面?zhèn)鞲衅鳎瑢?shí)現(xiàn)病蟲害脅迫信號(hào)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)(響應(yīng)時(shí)間lt;5 s),4D打印技術(shù)制備溫濕度響應(yīng)型誘捕器,開合精度達(dá)0.1 mm。

4.3 智能材料創(chuàng)新

量子點(diǎn)傳感器通過表面修飾抗體,對(duì)稻瘟病菌孢子檢測(cè)靈敏度達(dá)1 fg/mL。形狀記憶聚合物(SMP)制成的信息素緩釋裝置,可根據(jù)溫度變化調(diào)控釋放速率,持效期延長(zhǎng)至150 d。

5 結(jié)論與展望

農(nóng)作物病蟲害防治從傳統(tǒng)方法向智能化綠色防控體系的轉(zhuǎn)變,是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和可持續(xù)發(fā)展的必然趨勢(shì)。智能化技術(shù)的應(yīng)用為農(nóng)作物病蟲害防治帶來了新的機(jī)遇,提高了監(jiān)測(cè)的精準(zhǔn)度、預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和防治的效率。綠色防控理念的提出和實(shí)踐,強(qiáng)調(diào)了生態(tài)環(huán)境保護(hù)和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全,符合農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的要求。

目前,智能化綠色防控體系的構(gòu)建還存在一些問題和挑戰(zhàn),如技術(shù)集成度不夠高、不同技術(shù)之間的協(xié)同性有待加強(qiáng)、農(nóng)民對(duì)新技術(shù)的接受度和應(yīng)用能力有限、相關(guān)政策支持和保障體系還不夠完善等。未來,需要進(jìn)一步加強(qiáng)跨學(xué)科研究,促進(jìn)信息技術(shù)、生物技術(shù)、農(nóng)業(yè)工程等多學(xué)科的融合,推動(dòng)智能化綠色防控技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。加大對(duì)農(nóng)民的培訓(xùn)力度,提高農(nóng)民的科技素質(zhì)和應(yīng)用能力,鼓勵(lì)農(nóng)民積極參與智能化綠色防控體系的建設(shè)和應(yīng)用。政府應(yīng)完善政策支持體系,加大財(cái)政投入,制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范,為智能化綠色防控體系的構(gòu)建和推廣創(chuàng)造良好的環(huán)境。加強(qiáng)國(guó)際合作與交流,借鑒國(guó)外先進(jìn)的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn),共同應(yīng)對(duì)全球農(nóng)作物病蟲害的挑戰(zhàn),實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1] 聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO).2019.《糧食及農(nóng)業(yè)狀況 2019. 推進(jìn)減少糧食損失和浪費(fèi)工作》.羅馬.[引自:https://www.fao.org/3/ca6030zh/ca6030zh.pdf

[2] 劉合明,王登元,張新平.物理防治在農(nóng)作物病蟲害防治中的應(yīng)用[J].中國(guó)植保導(dǎo)刊,2010,30(12):37-39.

[3] 高松,張禮生,陳紅印.我國(guó)農(nóng)作物病蟲害生物防治技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展對(duì)策[J].中國(guó)生物防治學(xué)報(bào),2017,33(1):1-11.

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