基于大数据分析的农作物病虫害预测及农业技术应对策略

一、引言

农作物病虫害是制约农业生产的重要因素之一，其爆发往往导致农作物减产甚至绝收，严重影响粮食安全与农民收入。据联合国粮农组织（FAO）统计，全球每年因病虫害造成的粮食损失高达 20‰ 。在气候变化、种植结构调整及农产品贸易频繁的背景下，病虫害的发生规律更趋复杂，传统依赖人工经验的病虫害监测与防治手段已难以适应现代农业发展需求。大数据分析技术的兴起，为农作物病虫害预测提供了新路径，通过整合多源海量数据，运用先进算法构建预测模型，能够提前、精准地预测病虫害发生趋势，助力农业从业者制定科学有效的防治策略，降低病虫害损失，推动农业绿色、高效发展。

二、农作物病虫害预测中的大数据分析技术

2.1 多源数据采集

2.1.1 气象数据

气象因素显著影响农作物病虫害，温度、湿度等气象条件决定病虫害繁殖、传播及侵染能力。如高温高湿利于稻瘟病、赤霉病流行，干旱易爆发蚜虫等虫害。通过气象卫星等可实时获取高精度气象数据，为病虫害预测提供基础环境信息。

2.1.2 地理信息数据

地理信息数据包括地形、土壤等内容。不同地形影响病虫害越冬、迁飞与扩散，土壤影响作物抵抗力。利用卫星遥感等技术可获取高分辨率地理信息数据，绘制精确种植分布图，为病虫害预测提供空间维度信息。

2.1.3 病虫害监测数据

传统病虫害监测效率低、主观性强。如今借助物联网技术，智能虫情测报灯等设备可实时采集病虫害数据。智能虫情测报灯识别害虫准确率超 90% ，孢子捕捉仪可分析病害趋势，数据实时上传云端，为预测提供动态信息。

2.1.4 农作物生长数据

农作物生长状况与病虫害密切相关。利用传感器网络等可监测作物生长指标，获取生理健康信息，提前发现病虫害迹象。数据采集频率可根据作物生长阶段调整，为预测提供作物自身状态信息。

2.2 数据处理与分析

2.2.1 数据清洗与预处理

多源采集的数据存在噪声等问题，影响分析准确性。运用数据清洗算法，如识别修正异常值、处理缺失值、统一数据量纲等确保数据质量。例如处理气象数据去除异常温度值，填补病虫害监测数据缺失计数，提高数据完整性与可用性。

2.2.2 数据融合

将不同来源、格式、时空尺度的数据进行融合，挖掘数据间潜在关联。通过建立数据关联模型，如基于时空匹配的气象与病虫害监测数据融合，将同一区域、同一时段的气象条件与病虫害发生情况相结合；利用地理编码与空间分析技术，融合地理信息数据与农作物生长数据，分析不同地形、土壤条件下农作物生长及病虫害发生差异。数据融合使信息更全面、准确，为病虫害预测提供更丰富的数据基础。

2.2.3 数据分析与建模

运用机器学习、深度学习等算法构建病虫害预测模型。常见的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机等，可用于分析历史病虫害数据、气象数据、地理信息数据等，建立病虫害发生与各影响因素间的关系模型，预测病虫害发生概率、时间及范围。深度学习算法如卷积神经网络（CNN）在病虫害图像识别、分类中表现出色，通过对大量病虫害图像数据的学习，能快速、准确识别病虫害种类；循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）可处理时间序列数据，如分析病虫害发生随时间的变化趋势，进行病虫害爆发的短期、中期预测。模型训练过程中，利用交叉验证、超参数调优等技术优化模型性能，提高预测精度。

三、基于大数据预测的农业技术应对策略

3.1 绿色防控技术

3.1.1 生物防治

依据大数据预测结果，在病虫害发生早期，针对性释放天敌昆虫或施用生物制剂。例如，预测到棉铃虫将在某区域爆发时，提前释放赤眼蜂，利用赤眼蜂寄生于棉铃虫卵的特性控制害虫数量；对于蔬菜白粉病，根据预测信息，在病害初发期喷施木霉菌

等生物杀菌剂，抑制病原菌生长。通过大数据精准指导，生物防治的效果可提高 20% -30% ，减少化学农药使用量 30%-50% 。

3.1.2 物理防治

结合病虫害预测信息，采用物理手段防控。如利用害虫趋光性，在预测虫害发生区域设置太阳能杀虫灯，根据不同害虫的活动节律，智能调节灯光开启时间与强度。对于果实蝇等害虫，依据预测其发生范围与高峰期，悬挂糖醋液诱捕器，诱杀成虫。通过大数据精确部署物理防控措施，可提高防控效率 50% 以上，降低害虫虫口密度40%-60% 。

3.2 精准施药技术

3.2.1 变量施药

基于大数据分析的病虫害预测结果及农作物生长状况，利用变量喷药技术实现精准施药。通过安装在农机具上的传感器与控制系统，实时获取田间病虫害分布、作物受侵染程度等信息，根据预设模型自动调整农药喷施量与喷施范围。在病虫害严重区域增加药量，轻度发生区减少药量，未发生区不施药。与传统均匀施药相比，变量施药可减少农药使用量 30%40% ，同时保证防治效果，降低农药残留与环境污染。

3.2.2 无人机施药

利用无人机搭载高清摄像头、多光谱传感器及农药喷施设备，依据病虫害预测地图，在指定区域精准作业。无人机可灵活穿梭于田间，对复杂地形、大块农田进行高效施药。通过与大数据平台连接，实时获取病虫害最新信息，调整施药参数。例如，在山区果园，无人机可根据预测的病虫害发生部位，精准喷施农药，避免药剂浪费，施药效率比人工提高 10-20 倍，农药利用率提高 15‰

3.3 智能农机与农业信息化管理

3.3.1 智能农机应用

将大数据预测结果与智能农机相结合，实现农业生产精准化。自动驾驶拖拉机、联合收割机等智能农机，可根据病虫害预测信息及农作物生长数据，自动规划作业路径，在病虫害高发区域加密作业频次，如在小麦赤霉病高发田块，增加收割机清选装置清理频率，减少病菌传播；在玉米螟危害区域，精准控制播种机播种深度与密度，优化作物生长环境，增强作物抗虫能力。智能农机作业精度可达厘米级，提高作业效率 20%-30% ，降低生产成本 15%-20% 。

3.3.2 农业信息化管理平台

构建基于大数据的农业信息化管理平台，整合病虫害预测、农业技术指导、农产品销售等信息。农民可通过手机、电脑等终端实时查看病虫害预测预警信息，获取相应农业技术应对方案，如防治措施、农资采购建议等；同时，平台可根据病虫害发生情况及农产品市场需求，指导农民合理安排种植结构与收获时间，实现农产品错峰上市，提高经济效益。目前，部分地区农业信息化管理平台覆盖率已超 50% ，农户满意度达 80% 以上，有效提升农业生产管理水平。

四、结论与展望

大数据分析技术为农作物病虫害预测及农业技术应对提供了创新路径。通过多源数据采集、高效处理与深度分析，构建精准预测模型，能提前洞察病虫害发生趋势；基于预测结果实施绿色防控、精准施药及智能农机应用等农业技术策略，可显著提高病虫害防治效果，减少农药使用，提升农业生产效益与可持续发展能力。然而，当前大数据在农业病虫害领域应用仍面临数据质量参差不齐、数据共享机制不完善、专业技术人才短缺等问题。未来，需加强数据标准化建设，完善数据共享平台，培养复合型农业大数据人才，进一步深化大数据与农业技术融合，推动智慧农业发展，保障全球粮食安全。

参考文献

[1]郭瑞.农业气象服务在内蒙古农作物病虫害预测预防中的应用[J].南方农业,2025,19(14):194-196.DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2025.14.064.

[2]卞莹莹.提高农作物病虫害防控能力的措施研究[J].当代农机,2025,(03):29-30.

[3]邱习.基于 Bi-LSTM 模型的水稻病虫害预测[D].武汉轻工大学,2022.DOI:10.27776/d.cnki.gwhgy.2022.000006.

通讯作者：曹玉莲（1980— )，女，汉族，河南郸城人，本科，农艺师，农业。