農業大數據支持下的區域作物病害精準防控策略探討

隨著全球農業現代化的推進，作物病害防控面臨日益復雜的挑戰。傳統的防控模式大多依賴經驗判斷，缺乏科學支持，這不僅導致了大量農藥的過度使用，還造成了資源浪費和環境污染。近年，農業大數據技術的快速發展為作物病害防控提供了新的解決途徑。大數據分析可以實現病害的實時監測、精準預警、動態診斷，并根據作物生長階段、氣候條件等多維度數據制定個性化的防治方案。此種精準防控不僅提高了防治效率、降低了農藥用量，也減少了對環境的負面影響。相關部門旨在探討基于農業大數據的區域作物病害精準防控策略，分析其在數據采集、存儲管理、技術應用等方面的具體實踐，提出相應的技術路徑與發展方向，為現代農業病害防控提供科學、系統的解決方案。

一、農業大數據在區域作物病害防控中的應用基礎

（一）數據采集技術

1.傳感器技術：精準捕捉微觀環境數據。傳感器技術是農業大數據采集的基礎手段。在田間部署溫濕度傳感器、土壤肥力傳感器等智能設備，能夠實時、精準地監測作物生長環境中的關鍵參數，涵蓋溫度、濕度、光照強度，以及土壤酸堿度、養分含量等指標。這些微觀數據為分析作物生長狀態、預測病害發生趨勢提供了可靠依據。在病蟲害防治實踐中，溫濕度數據的動態監測可有效預判病害的發生周期與地域分布，幫助農戶提前采取針對性的防控措施，減少病害損失。

2.遙感技術：實現宏觀態勢高效監測。遙感技術憑借衛星與無人機的協同應用，為作物生長監測提供了宏觀視角與高精度數據。衛星遙感可獲取大尺度地理信息和氣象數據，助力構建農業氣候模型，從而預測作物生長趨勢與潛在病害風險，為區域病蟲害防控提供戰略指導。無人機搭載高分辨率相機或紅外傳感器，在較小區域內快速獲取作物健康數據，能夠精準定位病害和蟲害感染區域，為農戶提供及時、精準的防治方案，實現病蟲害的早期干預與精準治理。

3.物聯網技術：構建智能互聯監測網絡。物聯網技術通過部署智能傳感器和設備，構建起覆蓋農田的智能監測網絡，實現作物生長數據的實時采集與智能分析。農田中的氣象站、土壤濕度傳感器等設備通過互聯網與云端平臺相連，將采集的數據實時上傳并進行深度分析。這一技術不僅使農戶能夠實時掌握土攘和氣候的動態變化，還能通過設備間的互聯互通建立智能化預警機制，對潛在病害威脅進行及時預警，顯著提升作物病害防控的精準度與時效性，推動農業生產朝著智能化、精細化的方向發展。

（二）數據存儲與管理

1.農業大數據的高效存儲與科學管理，是釋放數據價值、實現精準應用的核心環節。數據庫選型需依據數據特性靈活抉擇：傳統關系型數據庫（如MySQL、PostgreSQL）憑借強大的結構化查詢與數據關聯能力，適用于存儲農田基礎信息、傳感器實時監測數據等結構化數據，便于后續數據檢索與分析；非關系型數據庫（如MongoDB、Hadoop）則在處理大規模非結構化數據（如衛星遙感影像、無人機航拍圖像）方面優勢顯著，不僅能高效存儲海量文件，還具備靈活的橫向擴展能力，契合農業領域多元化的數據存儲需求。

2.數據清洗與預處理是提升數據質量的關鍵步驟。在農業生產場景中，傳感器采集數據及遙感監測數據常受環境噪聲干擾，存在數據缺失、異常值等問題。因此，必須通過去噪處理剔除無效干擾數據，運用統計模型或機器學習算法填補缺失值，并采用離群值檢測方法修正異常數據，從而保障數據分析結果的準確性，為病蟲害預測、作物生長分析等應用提供可靠的數據基礎。

3.數據安全防護是農業大數據管理的重要保障。由于農業數據涵蓋企業生產機密與農戶個人信息，故需構建多層級安全防護體系：采用數據加密技術對敏感數據進行加密處理，防止數據在存儲與傳輸過程中泄露；利用訪問權限控制機制，結合角色權限分配與身份認證技術，確保只有授權人員能夠訪問敏感數據。這些安全措施不僅能有效規避數據安全風險，還能提升農業大數據應用的可信度與社會認可度。

（三）數據分析方法

1.數據分析是農業大數據在作物病害防控中的核心環節。數據挖掘算法通過對大量農田數據的深度分析，能夠揭示作物生長與病害發生之間的潛在關系。

2.機器學習模型的引入為作物病害預測提供了更強的分析能力。使用分類模型（如支持向量機、決策樹）和回歸模型（如線性回歸、隨機森林），可以根據歷史數據訓練模型，預測病害的發生概率、傳播路徑等信息。機器學習能夠通過不斷學習新的數據，實時調整預測模型，從而提高預測的準確性和靈活性。

3.深度學習技術，在病害診斷中展現巨大的潛力。通過無人機或衛星拍攝的高分辨率作物圖像，深度神經網絡（如卷積神經網絡）可以自動識別作物的病害征兆，并進行分類診斷。這種方法不僅能實時監測農田情況，還能提供更加精準的病害預測，助力農民在早期階段采取有效的防治措施，減少病害對作物的影響。

二、基于農業大數據的區域作物病害精準監測體系

（一）構建監測指標體系

1.建立科學的監測指標體系是區域作物病害精準監測的核心。病害特征指標的構建至關重要。每種作物的病害均有獨特的發病癥狀和傳播特征，這些病害特征指標可通過歷史數據和專家經驗加以總結。對這些癥狀的準確識別和對傳播速度的監測，可以為病害的早期預警提供重要依據。

2.環境影響指標對病害的發生具有直接影響。氣象因素如溫度、濕度、風速以及土壤濕度、土壤pH等均對作物生長及病害發展起著重要作用。通過數據分析，確定各個環境因素的權重，進而優化監測策略。

3.作物生長指標是病害監測體系的重要組成部分。作物的生理參數，如葉綠素含量、葉面積指數、光合作用效率等，直接影響其對病害的抗性和易感性。采用遙感技術和田間傳感器實時采集作物的生長狀況，結合病害的發生模式，可以發現作物生長異常的早期信號，從而提高病害預警的精確性。

（二）監測網絡布局

1.多尺度監測點設置：夯實數據采集基礎。多尺度監測點設置是實現精準監測的根基。根據不同監測需求，在區域與田塊等不同尺度差異化布局監測點。在區域層面，借助衛星和無人機搭建遙感監測點，能夠快速覆蓋大面積農田，實時收集病害分布情況與宏觀環境數據；在田塊級別，則部署傳感器、氣象站等設備，精準獲取土壤濕度、溫度、光照強度等微觀數據。多尺度監測點相互配合，既能把握病害發生的整體趨勢，又能捕捉局部細微變化，從而提升數據的全面性與細致程度。

2.監測點優化選址：提升監測工作效率。運用地理信息分析（GIS）技術進行監測點優化選址，是提高監測效率的關鍵。通過GIS對區域內氣候條件、土壤類型、作物種植密度等環境特征進行空間分析，可精準識別病害易發區域。科學選址能確保監測設備在第一時間捕捉到潛在病害風險，為及時防控爭取寶貴時間。

3.數據傳輸共享機制：保障監測體系運轉。完善的數據傳輸共享機制是監測體系高效運行的重要保障。數據依托無線傳感器網絡（WSN），快速、準確地傳輸至中央處理平臺。該平臺具備強大的集成能力，可整合氣象傳感器、土壤傳感器、遙感影像等多元數據。通過搭建云平臺，打破地域與部門間的數據壁壘，實現數據在不同地區、不同部門間的實時共享。決策者基于共享數據進行全局性分析，能制定更科學、有效的病害防控策略，推動防控工作順利開展。

（三）實時監測與預警系統

1.實時監測與預警系統是農業大數據在作物病害防控中的核心應用之一。數據實時采集與傳輸技術是保證監測系統高效運作的前提。采用智能傳感器、衛星遙感、無人機等設備，系統能夠實時采集作物生長、環境、病害特征等數據。這些數據通過無線通信網絡進行傳輸，集中至數據平臺進行分析和處理。借助物聯網（IoT）和5G技術，數據的采集與傳輸速度大幅提升，保障了監測信息的時效性和準確性。

2.預警模型的構建是精準監測系統的核心。通過對歷史病害發生數據、氣象數據及作物生長狀況的深入分析，可建立病害預警模型。方便農民根據預警等級進行不同級別的防治措施。

3.預警信息發布渠道的多樣化，可確保預警信息及時送達農民和相關管理人員。通過短信、電話、微信、APP推送等方式，可以實現信息的快速傳播，確保農民在第一時間獲取病害預警信息。

三、農業大數據支持下的區域作物病害精準防治策略

（一）制定精準防治決策

1.大數據與專家系統融合，驅動精準決策。精準防治決策的制定，依賴于大數據分析與專家系統的深度融合。通過實時采集并分析病害發生的多維數據，包括作物生長指標、氣象變化、土壤環境參數等，為農戶提供科學且及時的防治依據。專家系統基于作物生長階段、氣候變化、土壤濕度等關鍵變量，能夠快速診斷潛在病害風險。

2.個性化定制方案，提升防治精準度。防治方案的個性化定制是精準防治的核心所在。由于不同作物、區域及生長階段面臨的病蟲害不同，需采取差異化的防治策略。以玉米和水稻為例，玉米在拔節期易受蚜蟲和玉米螟侵害，水稻在抽穗期則對稻飛虱更為敏感。借助大數據技術與智能診斷平臺，可實時監測作物健康狀態，結合地域氣候、種植模式等因素，動態推薦適配的防治方案。這種精準化策略不僅顯著提高了病害防治效果，還能減少農藥濫用，降低對生態環境的負面影響，實現綠色防控的目標。

3.大數據賦能資源配置，實現高效精準防控。資源優化配置是精準防治的重要保障。通過大數據平臺，農戶可對農藥、人力、設備等資源進行精細化調配。系統依據各地區氣候條件、作物生長進度及病害發展態勢，智能規劃農藥施用時機、劑量以及設備使用方案。例如，利用無人機進行農藥噴灑時，可根據病害實際分布，精準控制施藥范圍與劑量，避免過度噴灑。這種資源精準配置模式，既提升了防控作業效率，又減少了資源浪費，同時降低了農藥對周邊環境的污染，推動農業生產向高效、環保的方向發展。

（二）防控技術集成應用

1.大數據賦能綠色防控技術集成。農業大數據在綠色防控技術集成應用中發揮著核心作用。生物防治作為綠色防控的重要手段，通過釋放天敵昆蟲、施用生物農藥等方式，既能降低病害發生率，又能維護生態平衡。物理防治借助紫外線燈、誘蟲燈、溫濕度調節設備等工具，直接殺滅或抑制病蟲害。結合農業大數據，可實時分析環境數據，精準把握生物防治與物理防治的最佳應用時機，動態調整防控策略，顯著提升綠色防控技術的實施效果。

2.大數據驅動化學防治精準化。精準施藥技術是化學防治領域的重要革新方向。農業大數據整合作物生長環境、氣象條件、病害發生規律等多維數據，能夠精準預測最佳施藥時間、劑量與范圍。以小麥病蟲害防治為例，通過氣象數據預測和田間病害動態監測，可判斷白粉病、條銹病等病害的侵染高峰期，從而在關鍵節點實施精準施藥，避免施藥過早或過晚導致藥效降低。此外，現代智能噴霧技術與大數據深度融合，可根據作物冠層結構、病蟲害分布情況，自動調節農藥噴灑的范圍和劑量，在保證防治效果的同時，減少農藥使用量，降低對環境的負面影響。

3.大數據優化農業防治策略。農業防治措施的優化是構建精準防控體系的基礎環節。依托大數據分析，農戶可系統評估不同作物品種的抗病蟲特性，篩選出適宜本地種植的高抗性品種，從源頭降低病蟲害發生概率。同時，大數據能夠為輪作制度提供科學依據，通過分析土壤微生物群落結構、病蟲害消長規律，合理規劃作物輪作順序，有效阻斷病原菌和害蟲的傳播路徑，減輕土壤病害壓力。在病害高發區域，還可通過大數據模擬不同種植方案的防控效果，動態調整作物種植時間與空間布局，最大限度地減少病害發生，提高農業生產的可持續性與高效性。

（三）防控效果評估與反饋

1.構建大數據支撐下的科學評估指標體系。病害防控效果評估的核心在于構建科學的評估指標體系，農業大數據為此提供了技術支撐。常見評估指標涵蓋發病率、產量損失、農藥使用量及環境影響等。其中，發病率與病害程度反映防控措施的直接成效，結合作物產量數據可構建綜合性評估體系。例如，通過實時監測農田中黃連木立枯病、葉斑病的發病面積與嚴重程度，對比同期產量數據，能夠量化防控措施對作物生長與產出的實際影響。農藥使用量及環境影響指標的引入，可進一步評估防控措施的生態友好性，確保防治方案符合綠色農業發展要求。

2.統計學與對比分析方法的實踐應用。在防控效果評估過程中，統計學方法與對比分析策略發揮著重要作用。對比分析法通過設置實驗組與對照組，對比不同處理下的病害發生率與產量損失，直觀展現特定防治措施的有效性。同時，回歸分析、方差分析等統計模型能夠深入挖掘數據間的關聯，量化評估防控措施對病害發生的影響程度，為防治策略優化提供理論依據，幫助農戶科學選擇防控手段。

3.優化基于評估結果的動態防控策略。防控策略的動態調整是實現精準防治的持續過程。依據評估結果，農戶可及時總結經驗，對防控措施進行優化迭代。若某一防治方案在特定區域或作物上表現優異，如利用赤眼蜂防治黃連木尺蛾取得顯著成效，可擴大該生物防治技術的應用范圍；對效果欠佳的措施，如低效化學藥劑或不適宜的施藥時機，則需及時調整或淘汰。不斷優化防控策略，能夠確保病害防治方案貼合實際需求，提升農田整體健康水平，為作物高產穩產提供堅實保障，推動農業生產向智能化、精準化的方向發展。

四、結語

農業大數據技術在區域作物病害精準防控中的應用，顯著提升了病害監測、預警和防治的精確度。高效的數據采集技術、精細化的監測體系和基于大數據分析的個性化防治方案，可以實時掌握作物生長狀態與病害發展趨勢，實現精準施藥與綠色防控，減少農藥使用和環境污染。大數據技術的應用不僅優化了農業資源配置，提高了防控效率，還推動了農業生產向可持續的方向發展。隨著技術的不斷進步，農業大數據將進一步加深其在病害防控中的應用，推動防控手段更加智能化、精細化，從而為全球農業生產提供科學、環保的解決方案，助力實現高效、綠色農業目標。

作者簡介：苗沛然（1979—），女，河南宜陽人，大專，農藝師，主要從事農業技術推廣工作。