花卉林木病虫害的监测与预警系统研究

庄亮

（上海市闵行区林业站，上海 201199）

0 引言

花卉林木病虫害对林业生产构成了严峻威胁，因此，建立高效的监测与预警系统显得尤为重要。随着科技的不断进步，先进的监测技术成为改善病虫害管理的有力工具。以下内容将深入研究花卉林木病虫害监测与预警系统，以先进的小气候自动监测技术为例，通过全方位、精准的数据采集和智能分析，旨在提高对植物健康状况的监测精度，实现对潜在威胁的早期识别。本研究不仅有望为林业生产提供科学依据，还将为相关从业者提供创新的工程应用方案，促使林业生产向更为可持续、高效的发展方向迈进。

1 传统花卉林木病虫害的监测弊端

1.1 监测设备简陋

传统花卉林木病虫害监测所使用的设备主要包括显微镜和一些简单的观测工具，这些设备在识别微小的病虫害迹象和提供实时监测方面存在显著的不足。首先，显微镜的分辨率有限，难以捕捉到微生物和昆虫等微小生物的详细结构和特征。这导致监测结果缺乏足够的精确性，使得对潜在危害的早期发现成为挑战。其次，依赖人工观察容易受到主观因素的干扰，不同观察者可能对同一样本有不同的解读，降低了监测的可信度[1]。同时，人工观察需要大量时间和劳动力，使得监测过程变得烦琐且费时，无法满足大规模生态公益林的高效监测需求。这种简陋的监测设备限制了林业领域对于准确、高效监测的迫切需求。为了解决监测设备简陋所带来的问题，亟需引入先进的监测技术。光学显微镜、电子显微镜以及分子生物学技术等先进工具能够提供更高分辨率的图像，帮助科研人员深入了解病原体和病虫害的微观结构。此外，图像处理技术和人工智能的应用，如深度学习算法，能够实现对监测图像的自动分析和识别，提高监测的准确性和效率[2]。在设备升级的同时，追求实时监测的目标需要考虑传感器技术的应用。物联网技术和传感器网络可以构建智能监测系统，实现对植物状态、土壤环境等多个参数的实时采集和分析。这样的系统不仅能够提高监测的时效性，还能大大降低人力成本，使监测过程更加智能和高效。

1.2 监测准确率低

传统花卉林木病虫害监测的一个关键问题在于其准确率常常受到多种因素的影响，导致监测结果的可信度较低。首先，气象条件是一个重要的影响因素。天气变化可能影响病虫害的传播速度和繁殖情况，但传统监测方法无法充分考虑这些变化。气象条件的复杂性使得准确预测和监测病虫害的传播路径和规模成为一项极具挑战性的任务。其次，人为误差也是导致监测准确率低的重要原因。人工观察容易受到观察者主观因素的影响，不同的观察者可能对相同的病虫害迹象有不同的解读。这种主观性导致了监测结果的不一致性，从而降低了准确率。此外，人工观察也受到观察者的经验水平和疲劳程度的影响，进一步降低了监测的可信度。要提高监测准确率，首先需要采用更为精细和先进的监测技术。高分辨率的成像设备、远程传感器以及卫星技术能够提供更全面、全局的监测数据，有助于捕捉病虫害的微小迹象。同时，引入自动化技术，如计算机视觉和机器学习算法，能够对监测图像进行智能分析和识别，减少了人为误差，提高了监测的精确性。

1.3 监测预警性差

传统花卉林木病虫害监测在预警方面存在严重不足，主要源于监测手段的滞后性和数据更新的缓慢性。首先，监测周期较长是导致预警性差的一个重要原因。传统监测方法往往采用定期巡查和手工采集数据的方式，导致监测的周期性较长。以上监测方式无法实时获取植物状况和病虫害传播的动态信息，因而难以在病虫害爆发前做出及时的预警。其次，监测数据更新慢也是导致预警性差的关键问题。由于传统监测手段的数据采集和传输速度有限，监测数据的更新速度较慢。在病虫害爆发的情况下，作为林业养护人员只能在监测结果出来后才能得知，已经错过了最佳的防治时机。导致预警信息的及时性受到限制，养护人员在面临突发病虫害时无法迅速做出应对决策。要提升监测预警性，刻不容缓地需要引入创新的监测手段和技术[3]。

1.4 防治方法单一

在传统监测框架下，病虫害的防治主要依赖于广泛使用农药，这导致了防治方法的单一性。这种单一性存在多方面的问题。首先，长期以来对农药的过度依赖使得害虫逐渐产生抗药性，降低了农药的有效性。其次，大规模使用农药不仅带来显著的经济成本，也对环境产生负面影响，包括土壤污染、水体污染和对非目标生物的危害。为了应对防治方法单一性带来的问题，需要转向更为综合和创新的防治策略。首先，生物防治是一个重要的方向。通过引入天敌、捕食者或寄生者来控制害虫的数量，可以降低对农药的依赖性，减缓害虫抗药性的产生。生物防治方法更加环保，并有助于保护林地生态系统的平衡。其次，采用抗性品种是防治方法的创新途径之一。通过育种或基因改良，培育出对特定病虫害具有抗性的植物品种，减轻了对农药的需求。

2 花卉林木病虫害的监测与预警系统的应用

2.1 数字化监测预警系统引入

随着科技的不断发展，数字化监测预警系统逐渐成为花卉林木病虫害管理的重要组成部分。传统的监测方法受到监测设备简陋、准确率低、预警性差等问题的制约，而数字化监测预警系统的引入为解决这些问题提供了创新的途径。数字化监测预警系统基于物联网、传感器技术、大数据分析和人工智能等先进技术，能够实现对植物健康状况、气象环境等多个参数的实时监测和分析。数字化监测预警系统的引入旨在提高监测的精确性、时效性和预测性，为农业生产者提供更智能、可靠的病虫害信息，为科学防治提供有力支持。

数字化监测预警系统的应用在花卉林木病虫害管理中具有显著的特点与优势。首先，该系统采用物联网技术，通过在林地中部署传感器网络，实现了对植物健康、土壤状态、气象条件等多个方面的实时监测。全面监测不仅提高了监测的全局性，还减少了人工巡查的依赖，提高了监测的时效性。其次，数字化监测预警系统借助大数据分析和人工智能，能够处理大规模数据，建立模型对病虫害传播趋势进行预测。通过对历史数据和实时监测数据的深度分析，系统能够提前发现植物异常情况，实现对病虫害的精准预警[4]。

2.2 花卉林木病虫害的监测与预警系统核心技术

2.2.1 物联网与传感器技术的应用

花卉林木病虫害的监测与预警系统的核心技术之一是物联网与传感器技术的应用。通过在林地内部署传感器网络，实现对环境参数的实时监测，包括气象条件、土壤湿度、温度等。传感器能够捕捉微观层面的变化，提供高精度的监测数据。物联网技术将这些传感器连接到一个智能系统中，实现数据的即时传输和集中管理。物联网与传感器技术的实时监测系统使林业病虫测报人员能够随时获得植物健康状况的全面信息，为精确的病虫害预测提供数据支持。

2.2.2 大数据分析与人工智能技术的结合

核心技术的第二个重要方面是大数据分析与人工智能技术的结合。监测系统通过采集大量的监测数据，将其输入大数据分析平台中。利用先进的数据分析技术，系统能够从庞大的数据集中提取有关植物健康和病虫害传播的关键信息。同时，人工智能技术的引入使得系统能够学习和适应不同的环境条件和病虫害类型。通过建立预测模型，系统能够实现对病虫害发展趋势的准确预测，提高预警的及时性和有效性。这种结合为监测与预警系统提供了更为智能化和高效的数据处理能力。

2.3 花卉林木病虫害的监测与预警系统应用措施

2.3.1 确定监测点

为有效监测花卉林木病虫害，首先需要确定监测点的范围。在指定区域范围内，可遴选18 个具有代表性的监测点，确保能够全面覆盖不同的植被类型和气候条件。每个监测点将建立一个监测站，以确保精准、综合地获取植物健康信息。

在每个监测站，确定采用85 套监测设备，包括传感器、摄像头、气象仪器等。具体设备选型如下：①传感器类型，包括温湿度传感器、土壤湿度传感器、光照传感器、气象传感器等。②摄像头类型，具备高清晰度和夜视功能，能够实时监测植物表面情况。③气象仪器，包括气温计、湿度计、风速仪等，以全面了解环境条件。④设备性能及配置方面，传感器应具备高灵敏度和高分辨率，摄像头要支持远程控制和实时数据传输。气象仪器应当有多种测量指标，适应不同气候条件。

在设备的技术参数方面，选择一系列先进的监测设备。例如，温湿度传感器的测量范围为-40～+85°C，湿度测量范围为0%～100%，分辨率分别达到0.1°C 和1%RH。摄像头的分辨率为1080p，支持红外夜视，能够捕捉清晰的图像，有利于病虫害迹象的识别。针对这些监测设备，还可建立数字化监测平台，以实现数据的集中管理和分析。通过大数据分析和人工智能技术，系统能够从海量数据中提取关键信息，建立病虫害传播的预测模型。系统的性能参数如下：①处理每日监测数据，保证实时性，最快响应时间不超过10min。②针对病虫害的预测准确率达到95%以上。③测报人员可以通过移动设备随时随地访问监测数据，保证管理的灵活性。

2.3.2 病虫害测报

监测与预警系统的病虫害测报措施中，首先需要考虑设备的工作环境参数。在这个系统中，工作环境的温度范围被设定在0～70℃，相对湿度范围为0%～95%。广泛的工作环境适应性确保了监测设备在不同季节和地域的正常运行。此外，灯管是病虫害测报中重要的元素，其启动时间被限制在≤5s 内，主波长为365nm。这样的设计使得监测设备能够快速启动并提供足够的光照，以支持对花卉林木表面的高效扫描。主波长的选择符合昆虫对紫外线的敏感性，有助于提高虫体的识别准确性[5]。

在病虫害测报方面，摄像头的性能也至关重要。监测系统中使用的摄像头具有500 万像素，这个高像素数确保了图像的清晰度。每个虫体都能够被清晰分辨，有助于对不同种类的病虫害进行准确的识别和计数。

2.3.3 重大病虫害智能监测

在系统的重大病虫害智能监测中，载玻片是关键的元素。监测系统设计了每次可以添加365 片载玻片，而且每片载玻片的最长使用寿命为365d，每天进行一次监测。意味着系统具备了高效的监测频率，每天都能获取一次关键数据，对于动态追踪病虫害的发展趋势具有积极意义。同时，载玻片规格为76.2mm×25.4mm×1.2mm，适用于多种植物病虫害的观察。

电源电压方面，系统的设计考虑到了实际使用环境，要求在交流220V±5%的电压范围内工作。这样的电源电压要求确保了系统能够在不同地区和环境条件下稳定运行，为智能监测提供了可靠的电力支持。系统的设计还考虑了环境因素对监测的影响。集气口风速被设定在0.3～5.0m/s，确保了在不同风速条件下能够有效地采集样本。本设计方案使得系统更加灵活，适应不同气象条件下的病虫害监测需求。在图片采集方式方面，系统采用远程网络平台手动控制采集。以上方式使测报人员可以通过网络远程控制监测设备，手动选择采集图片的时机。智能化监测方式不仅方便了使用者，还能够更灵活地应对病虫害爆发的情况，提高监测系统的实用性。

2.3.4 小气候自动监测与预警

首先，系统的温度测量范围广泛，可以测量空气温度在-30～70℃，适应了多种气候条件下的监测需求。这种广泛的温度测量能力有助于系统更全面地了解植物生长环境中的温度波动，及时察觉可能影响植物健康的极端温度事件。其次，光照强度的测量范围为0～200Klux，系统能够精准地感知光照条件的变化。植物对光照的需求在生长周期中变化较大，因此对光照的准确监测有助于判断植物的生长状态，为合理调整生长环境提供数据支持。空气湿度范围为0%～100%，风向、风速、雨量、蒸发量等多个气象参数的测量使得系统具备全面的气象监测能力。这有助于及时发现和应对小气候的变化，提前预警可能导致植物病虫害的恶劣气象条件。最后，土壤湿度的测量范围同样为0%～100%，为系统提供了对植物根系生长环境的监测。植物对土壤湿度的敏感性较高，因此及时了解土壤湿度状况对于预防土壤相关的病虫害具有重要作用。

3 结语

本系统在病虫害监测方面具有显著的优势，不仅提供了高精度的实时监测数据，还通过智能分析实现了对植物健康状态的准确判断。为花卉林木防治提供了全面、及时的病虫害信息，有效预防了潜在威胁的发生。因此，本研究为相关从业者提供了科学参考与实际工程应用指导，推动了花卉林木病虫害管理领域的技术创新。