农业信息化技术在病虫害防治中的实践策略

传统病虫害防治方法主要依赖于化学农药的施用与人工观察，虽然在一定程度上能够控制灾害扩散，却往往伴随着诸多弊端，包括农药残留引发的环境污染、抗药性增强以及防治成本上升等问题；与此同时，农业信息化技术自20 世纪末以来逐步兴起，借助传感器网络、遥感技术、大数据分析与人工智能算法，实现了对农田环境的连续监测与数据驱动决策，从而为病虫害防治提供了更科学、更高效的新途径，当前这一技术已在全球多个地区得到试点应用，展现出在早期预警、精准施药与生态平衡维护方面的显著优势，然而其全面推广仍面临基础设施不足、农民接受度低等挑战，因此深入探讨其实践策略对于促进农业转型升级至关重要。

一、农业种植中的常见病虫害风险因素

（一）气候条件变化引发的病虫害发生风险

气候条件是影响病虫害发生与发展的关键自然因素，温度、湿度、光照和降水等气象要素的波动直接关系到病原菌与害虫的生命活动周期；例如持续高温配合高湿环境极易加速真菌类病害的传播蔓延，而干旱条件则可能助长某些刺吸式口器害虫的种群扩张，异常气候事件如暖冬或倒春寒也会打破原有生态平衡，使得越冬虫源存活率升高或病害流行期提前，从而显著增加大范围病虫害暴发的可能性，对作物生长构成持续威胁[1]。

（二）土壤环境恶化导致的病虫害滋生风险

土壤作为作物生长的基质，其环境状态与病虫害发生存在密切关联，长期连作导致土壤中病原物与害虫卵粒大量积累，土壤理化性质退化如酸化板结或有机质流失也会削弱作物抗性，同时不合理灌溉造成积水或干旱会进一步形成利于根腐病或线虫等土传病害发生的微环境，这些土壤条件的负面变化不仅直接助长病虫害，还为后续治理带来较大困难。

（三）作物品种选择与布局不当带来的抗性风险

作物品种的抗病虫特性是决定病虫害发生程度的内在因素，在实际种植中选择不适宜当地生态条件的感病品种或长期单一种植某一品种，会显著增加特定病虫害流行与扩散的几率，此外大规模单一化种植模式削弱了农业生态系统的生物多样性，降低了自然天敌的控制作用，从而形成易于病虫害暴发的病态生态结构，因此品种布局缺乏科学规划已成为现代农业生产中不可忽视的脆弱环节。

（四）田间管理措施疏漏所形成的累积性风险

田间日常管理环节中的操作精细程度直接影响病虫害发生概率，例如未能及时清除病株残体与杂草为病原菌和害虫提供了越冬越夏场所，过量或偏施氮肥促使作物组织柔嫩从而更易遭受虫害与病害侵袭，农药使用不当不仅可能增强害虫抗药性还会破坏田间生态平衡，这些管理上的疏漏逐步累积最终导致病虫害控制难度加大，形成难以逆转的灾害性局面。

二、农业信息化技术在病虫害防治中的实践策略

（一）部署田间监测传感器网络与数据采集系统

在规模化作物种植区域内系统性地布置多源环境感知设备与智能虫情监测装置，这些设备包括但不限于空气温湿度传感器、土壤水分监测仪、光合有效辐射记录仪以及具备自动成像功能的虫情测报灯，它们以设定的时间间隔持续采集作物生长环境的动态参数与害虫种群消长规律的视觉证据。通过LoRa 或 NB-IoT 等低功耗广域物联网通信协议将采集到的原始监测数据上传至县级农业数据中心的云端服务器，在数据预处理环节采用专门的算法对异常值和缺失值进行识别与修复，确保数据质量符合后续分析要求。经过清洗和标准化处理后的数据被整合成结构化数据集并存储于关系型数据库中，这些数据集不仅包含实时监测值还附带设备编号、地理坐标和时间戳等元数据信息，同时建立完善的设备维护制度包括定期校准传感器精度、更换耗材和检查通信模块状态，从而保障整个监测系统能够长期稳定可靠地运行并产生有价值的农业数据。

（二）开发病虫害智能识别与预警推送平台

基于深度卷积神经网络架构开发农作物病虫害图像识别模型，该模型通过大量标注的病虫害图像数据进行训练学习，能够对田间高清摄像头捕捉到的叶片病斑症状与害虫形态特征进行多类别自动识别与危害程度定量评估。当系统检测到特定病虫害的典型症状或环境指标组合达到预设的爆发阈值时，自动触发预警生成机制并生成包含病虫害类型、发生位置、严重等级和扩散趋势等关键信息的结构化报告。通过多种信息推送渠道包括手机短信、专用移动应用程序通知和微信公众号消息等方式，将预警内容及时送达种植户与农业技术人员的智能终端设备，预警信息中明确标注目标田块的地理位置坐标与建议采取防治措施的最佳时间窗口，同时附带简要的技术指导要点和区域农技服务站的联络方式，为确保预警准确性还建立了模型持续优化机制，通过收集用户反馈与实地验证结果不断调整识别算法与预警阈值参数。

（三）推广精准变量施药技术与智能装备应用

引进集成北斗高精度定位导航系统的智能变量施药装备与多旋翼植保无人机作业平台，这些智能装备能够接收来自监测平台的病虫害空间分布热力图数据，并自动生成针对不同区域病虫害发生程度的变量施药处方图，通过精确控制喷头的启闭时间与药剂流量实现农药用量的按需精准投放与局部针对性喷洒。通过分析防治效果数据与农药残留检测结果不断调整施药策略，在保证防治效果的前提下最大限度地减少药剂使用总量与环境污染风险，同时组织开展智能装备操作培训活动，帮助使用者掌握设备维护保养技能与基本故障排除方法[2]。

（四）建立农技服务数字化协同工作机制

构建覆盖县乡村三级农业技术服务的数字化协同工作平台，该平台整合了农业生产主体、农资供应企业、科研院所专家与农业技术推广人员等多方资源，实现病虫害监测数据、防治方案与技术经验的实时共享与在线协同会商，开发易于操作的移动终端应用程序供农户随时上传田间问题照片并描述异常现象。通过智能分配算法将咨询问题自动派发给相应领域的区域专业技术服务人员，形成线上快速诊断与线下实地指导相结合的新型农技服务模式，定期组织专家团队更新本地化病虫害防治方案与技术指导资料库，收录适合当地作物品种与气候条件的最佳实践案例与成功经验，建立知识共享激励机制鼓励技术人员贡献专业见解与解决方案，同时通过平台发布病虫害防治技术培训计划与专题讲座通知，利用视频会议系统开展远程教学与答疑活动，不断提升基层农技服务体系的整体效能与响应速度。

总结

综上所述，随着第五代移动通信技术、边缘计算和人工智能算法的持续发展，农业信息化技术将在病虫害防治领域展现出更大的应用潜力。更重要的是要探索适合不同区域特点的技术推广模式与商业化运营机制，通过政策引导与示范带动促进科技成果的规模化应用，最终实现病虫害防治从被动应对到主动防控、从经验驱动到数据驱动的根本性转变，为保障国家粮食安全和推进农业绿色发展提供持久动力。

参考文献

[1]郝本拓. 基于农业信息化的水稻高产栽培技术与病虫害防治策略[J]. 农业工程技术, 2024, 44 (29): 81-82+95.

[2]向琳娜,杨鸥,张艳,等. 农业信息化技术在辣椒病虫害防治中的应用[J]. 长江蔬菜, 2024, (19): 50-52.