河南省農科院科研處副處長封洪強

病蟲測報是指導防控的基礎。病蟲測報是政府賦予植保機構最重要的職能，是植保公益性質的最集中體現，是國家重大植保項目投入的重點；政府宏觀決策的重要依據，植保投入品生產貯備的重要依據；精準測報是農業經營者適時科學防控病蟲害的重要依據，也是實施農藥減量行動的根本出路，更是實現糧食豐收的重要保障。

病蟲趨勢預報包含病蟲害是否發生、發生時間和發生程度；確定要不要防治，什么時間防治，采用什么措施防、防幾次；通過準確測報，可指導及時防治，將病蟲害控制在初發狀態，防早防小。

改革開放以來，我國病蟲預測預報取得了巨大的進步。目前已經研制出自動的蟲情預測燈、遙感檢測等。

這樣的背景下，我們提出了“如何利用多源數據實現農作物病蟲害精準預報？”這一問題。隨后我們把問題進一步梳理、工程技術難題分析及產業技術問題解讀等。

農作物病蟲害精準預報的主要進展

1. 農作物病蟲害監測能力不斷提升。農作物病蟲害監測調查手段由過去費時費力的人工手剝目測，逐步發展到現在的數字化監測預警系統和智能化自動化監測設備相結合的階段。

2. 農作物病蟲害預報模型日趨完善。融合多源遙感數據，基于深度學習模型來構建病蟲害遙感監測的預測模型，大大提高了遙感監測的準確性和時效性。

遷飛昆蟲三維軌跡分析平臺

氣象因素、寄主植物、遷飛、化學防控等因子趨動的棉鈴蟲種群動態模型

基于傳感器、物聯網技術的病害AI預測模型。研發基于傳感器的自動數據采集系統，構建了具有自學習能力的神經網絡預測模型，實現了對小麥赤霉病等作物病害的布點成網、精準預測。

耦合遙感機制和病蟲遷飛擴散機理的動態預報模型。建立了耦合病蟲害多尺度監測與病蟲害流行遷飛模式的遙感動態預報模型與方法，實現了病蟲害主要發生區和遷飛路徑的動態預測。

3.病蟲害監測與預報法制化進展順利。

《農作物病蟲害防治條例》和《生物安全法》從制度安排層面，肯定了監測預報工作的公益性職能。

農作物病蟲害精準預報面臨的主要問題

1. 發生規律未掌握，預測模型缺根基。

2. 數據獲取存難題，開放共享不可及。準確性有待進一步提升和應用驗證、規范性有待統一，尚未實現開放共享。

3. 人才培養有缺陷，人員短缺已突顯。

4. 財政投入顯不足，企業創新難持久。

加強研究與應用的建議

1.加強農作物病蟲害預報領域基礎研究和集成創新。

2.建立跨部門合作協調機制，加快統一標準及共享平臺建設。

3.強化隊伍建設和人才培養。各類高等院校、研究、推廣機構應該加大對農作物病蟲害智能監測預警技術研究人才的培養力度，將其當做一門源于實踐、服務實踐的應用科學。

4.加大財政支持，推動資金投入多元化。呼吁企業和科研院所加強合作。

2023智慧農業大會現場