作物病虫害预测与精准防控

1/1作物病虫害预测与精准防控第一部分作物病虫害预测的时空尺度与方法论 2第二部分病虫害动态监测与数据收集技术 4第三部分模型构建与病虫害预测预警体系 6第四部分精准防控措施的确定与实施 8第五部分病虫害预测与防控的经济效益评估 11第六部分气候变化对病虫害发生的潜在影响 13第七部分病虫害预测与防控技术的未来发展 17第八部分病虫害预测与防控在农业可持续发展中的作用 19

第一部分作物病虫害预测的时空尺度与方法论作物病虫害预测的时空尺度与方法论

时空尺度

作物病虫害预测的时空尺度是指预测病虫害发生和发展的时空范围。根据预测目的和病虫害发生规律，可分为以下几个尺度：

*区域尺度：覆盖省、市或较大区域范围内的病虫害预测，旨在为区域农业生产决策提供指导。

*县级尺度：覆盖县或区级范围内的病虫害预测，为县级农业技术推广部门提供病虫害防治建议。

*乡镇尺度：覆盖乡镇或街道范围内的病虫害预测，为乡镇级农业技术服务人员和农户提供针对性防治措施。

*单一田块尺度：针对特定作物田块进行病虫害预测，为农户提供精准的病虫害防治方案。

方法论

作物病虫害预测的方法论主要包括：

一、传统方法

*历史数据分析：利用历史病虫害发生记录，通过分析相关气象因子和作物品种等因素，建立病虫害预测模型。

*普查监测：通过定期或不定期对田间病虫害进行普查监测，掌握病虫害发生动态，为预测提供基础数据。

*专家经验判断：资深病虫害防治人员根据经验判断，对病虫害发生发展趋势进行预测。

二、现代技术方法

*遥感技术：利用卫星遥感数据，提取作物长势、水分状况和病虫害症状等信息，进行病虫害发生预测。

*气象病害模型：基于气象因子和病虫害发生规律，建立气象病害模型，预测病虫害发生概率和时间。

*物联网技术：利用物联网传感器，实时监测田间环境条件和作物长势，为病虫害预测提供实时数据。

*大数据分析：利用大数据技术，整合历史病虫害发生数据、气象数据、作物品种信息等，建立病虫害预测模型，提高预测精度。

*人工智能技术：通过机器学习和深度学习算法，分析大量病虫害相关数据，建立智能病虫害预测模型，自动识别病虫害类型和风险等级。

三、综合预测方法

综合预测方法将传统方法与现代技术方法相结合，充分利用历史数据、普查监测、遥感技术、气象病害模型等多种手段，提高预测精度和适用性。

四、动态预测方法

动态预测方法考虑到病虫害发生发展是一个动态过程，会受气象条件、作物长势和防治措施等因素的影响，通过不断更新预测模型和数据，动态调整预测结果，提高预测时效性和准确性。

五、精准防控措施

基于病虫害预测结果，结合病虫害发生规律和经济阈值，制定精准防控措施，指导农户合理用药、科学防治，既能有效控制病虫害，又能最大限度地减少农药使用量和环境污染。第二部分病虫害动态监测与数据收集技术关键词关键要点【遥感技术在病虫害监测中的应用】

1.遥感技术（如卫星遥感和无人机遥感）可获取农田病虫害的实时动态信息，包括病斑位置、虫害密度和作物长势等。

2.光谱特征和植被指数分析被用来识别不同病虫害的侵染表现，构建预测模型，实现病虫害的区域性识别和预警。

3.遥感技术随着技术的进步，空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率不断提高，为病虫害监测提供了更加精准的数据支持。

【物联网技术在病虫害监测中的应用】

病虫害动态监测与数据收集技术

病虫害动态监测与数据收集技术是作物病虫害预测与精准防控体系的重要基础，主要包括以下方面：

1.气象监测与预警

气象要素对病虫害发生发展具有决定性影响。动态监测气温、湿度、降水、风速、风向等要素，利用气象数据构建病虫害预测模型，可有效预测病虫害发生风险和发生动态。

2.病虫害发生调查

2.1田间观察与调查

定期或不定期组织技术人员和农户对田间病虫害发生情况进行观察和调查，包括病虫害种类、危害程度、分布范围等，建立系统性的病虫害发生记录。

2.2病虫害测报网络

建立病虫害测报网络，整合政府、科研院所、农技推广部门和农户等各方力量，及时收集和发布病虫害发生信息，实现区域间数据共享和预警预报。

3.病虫害监测预警系统

利用物联网技术建立病虫害监测预警系统，在田间部署各种传感器，实时监测病虫害发生动态，并将数据传输至云平台进行分析处理。例如，利用诱虫灯、虫害测报灯、气象监测站等设备采集病虫害发生数据。

4.数据采集与分析

4.1数据采集

传统的人工记录和测报网络收集数据较为分散和主观，存在时效性差、准确度低的问题。现代数据采集技术采用物联网、图像识别、人工智能等技术，实现自动化、实时和精准的数据采集。

4.2数据分析

收集到的病虫害数据经过清洗、整理、分析和建模，可以提取病虫害发生发展规律、空间分布特征以及与气象环境的关联关系。通过对历史数据和实时监测数据的综合分析，预测病虫害发生风险和发生时间，为精准防控提供依据。

5.病虫害预测模型

基于病虫害发生规律和气象环境条件，利用统计学、人工智能等技术建立病虫害预测模型。输入实时气象数据和病虫害监测数据，即可预测特定区域和作物未来一段时间的病虫害发生概率和危害程度。

6.数据集成与共享平台

建立病虫害数据集成与共享平台，整合来自气象监测、病虫害调查、监测预警系统和预测模型等多种来源的数据，形成病虫害大数据资源库。平台提供数据查询、分析、共享和应用服务，为病虫害精准防控决策提供支撑。

7.信息发布与预警

综合分析病虫害监测、预测和预警信息，通过短信、微信、APP等渠道及时发布预警信息，提醒农户采取针对性防控措施，降低病虫害危害。第三部分模型构建与病虫害预测预警体系关键词关键要点一、基于历史数据的统计模型

1.收集和处理历史病虫害发生数据，建立相关指标数据库；

2.通过统计分析和回归模型，建立病虫害发生与环境因子（如温度、湿度、降水）之间的关系模型；

3.利用模型进行病虫害发生预测，提前预警高发风险区域和时间。

二、基于气象数据的动态模型

模型构建与病虫害预测预警体系

病虫害预测预警体系的核心是构建精确可靠的预测模型。模型构建过程通常包含以下步骤：

1.数据收集：收集与病虫害发生相关的气象、农田、病虫害历史数据等，为模型训练提供数据基础。

2.变量筛选：从收集的数据中筛选出与病虫害发生呈显著相关性的变量，作为模型的输入变量。

3.模型选择：根据预测目标和数据特点，选择合适的模型类型，如回归模型、判别模型或机器学习模型。

4.模型训练：利用筛选出的变量和历史数据，训练模型以建立变量与病虫害发生之间的关系。

5.模型评价：使用独立的数据集或交叉验证方法，评估模型的预测性能，包括准确率、灵敏度、特异性等指标。

6.模型优化：基于模型评价结果，通过变量调整、模型参数优化或算法改进等方式，提升模型预测精度。

在病虫害预测预警体系中，常见的模型类型包括：

*统计模型：基于统计原理建立预测模型，如多元线性回归、广义线性模型。

*机器学习模型：利用机器学习算法学习数据中的固有规律，进行预测，如支持向量机、决策树、神经网络。

*智能模型：结合统计方法和机器学习技术，综合考虑多源异构数据，提升预测精度。

构建准确的预测模型至关重要，因为它直接影响预警体系的时效性和可靠性。通过系统地收集数据、科学地构建模型，可以为病虫害预测预警体系提供坚实的基础。

精准防控措施：

基于完善的病虫害预测预警体系，可以采取有针对性的精准防控措施，优化病虫害管理策略，提高防治效果。

1.病虫害发生趋势预测：利用预测模型预测未来一段时间内病虫害的发生趋势，为制定防控策略提供依据。

2.预警信息发布：根据预测结果，及时发布病虫害预警信息，提醒农户及相关部门提前采取防治措施。

3.精准用药：针对预测的高发病虫害，选择合适的农药进行靶向用药，避免盲目施药，降低农药使用量。

4.害虫生物防控：根据预测结果，提前采取生物防控措施，如释放天敌、利用性诱剂等，减少害虫种群密度。

5.病害化学防控：针对预测的高发病害，采取科学的化学防控措施，如使用抗病品种、合理轮作等，降低病害损失。

6.科学调控：通过农事措施，如调整种植密度、优化灌溉施肥等，改善作物生长环境，提高作物抗病虫害能力。

7.应急处置：针对已发生的病虫害，根据预测结果，及时制定应急处置方案，快速控制疫情蔓延，降低损失。

通过实施精准防控措施，可以有效降低病虫害发生率和损失程度，保证作物品质和产量，提高农业生产效益。第四部分精准防控措施的确定与实施精准防控措施的确定与实施

1.病虫害预测模型的建立

精准防控措施的制定离不开病虫害预测模型的支撑。预测模型通过综合考虑气候因子、作物生育期、病虫发生规律等多方面因素，建立病虫害发生概率、发生程度等指标的预测方程。常见的预测模型包括：

*气候因子模型：利用气象数据，如温度、湿度、降水等，建立病虫害发生与气候因子之间的回归方程。

*作物生育期模型：结合作物生育规律，确定病虫害发生的关键时期，建立预测模型。

*综合模型：综合考虑多个因素，如气候因子、作物生育期、田间调查数据等，建立更加精细化的预测模型。

2.预测结果的获取

完成预测模型的建立后，需要通过以下方式获取预测结果：

*自动化监测系统：利用传感器和数据采集设备，实时监测田间环境因子，并自动生成预测数据。

*预报机构：农业气象部门、植保机构等，定期发布病虫害预报信息，包括发生概率、发生程度等指标。

*作物病虫害预测平台：通过互联网或移动终端，提供病虫害预测服务，用户可根据自己的需求查询预测结果。

3.精准防控措施的确定

根据病虫害预测结果，结合作物生育期、当地种植习惯等因素，确定具体的精准防控措施。

3.1病虫害预警

*根据预测概率和发生程度，及时向种植者发布病虫害预警信息，提醒做好防范工作。

*采用短信、电话、微信公众号等多种渠道进行预警，确保信息及时准确传达。

3.2适时防治

*根据病虫害发生关键时期，制定防治计划，适时开展农药施药、生物防治等措施。

*采用趋避剂、诱集剂等非化学方法进行辅助防治，减少农药使用量。

3.3绿色防控

*推广使用高效、低毒、低残留的农药，减少环境污染。

*加强生物防治技术应用，如利用天敌、微生物等，抑制病虫害发生。

3.4监测反馈

*建立监测反馈机制，定期对防治效果进行评估，及时调整防控措施。

*通过田间调查、病虫害监测等方式，收集防治效果数据，为模型优化和精准防控提供依据。

4.精准防控措施的实施

精准防控措施的实施涉及多方面工作：

4.1宣传培训

*加强对种植者的宣传培训，普及病虫害预测、精准防控等知识。

*组织技术人员深入田间指导，示范推广精准防控技术。

4.2组织协调

*建立病虫害防控联防联控机制，加强各部门之间的协作配合。

*完善病虫害监测网络，及时发布预警信息，指导生产管理。

4.3农资保障

*确保高效、低毒、低残留农药的供应，满足精准防控需要。

*推广使用生物防治技术，降低农药使用量。

4.4执法监督

*加强病虫害防控监管执法，规范农药使用行为。

*严厉打击违规使用高毒农药、超量施用农药等行为，确保精准防控措施落实到位。

通过以上措施，精准防控可以有效指导病虫害防治工作，提升防控效率，减少农药使用量，保障作物健康生长和农产品质量安全，促进农业可持续发展。第五部分病虫害预测与防控的经济效益评估关键词关键要点【经济效益评估的主题名称】：作物病虫害预测与精准防控的经济效益

1.病虫害损失的减少：通过准确预测和及时防控，可以显著减少病虫害造成的产量损失，从而提高作物产量和品质。

2.农药使用量的优化：根据病虫害预警信息，精准施用农药，避免盲目或过度用药，既能保证防控效果，又可降低农药成本。

3.环境保护：减少农药使用量和频率，有利于保护环境，减少农药残留对土壤、水体和食品安全的影响。

【经济效益评估的主题名称】：农户收益的提高

病虫害预测与精准防控的经济效益评估

病虫害预测与精准防控技术在农业生产中发挥着重要作用，其经济效益主要体现在以下几个方面：

1.农作物产量提高

病虫害预测和精准防控技术可以及时预测病虫害的发生，并采取针对性的防控措施，有效降低病虫害对作物的危害程度，提高作物产量。据统计，采用病虫害预测与精准防控技术后，作物产量一般可提高5%-20%。

2.农药使用量减少

病虫害预测与精准防控技术可以根据病虫害发生情况和天气条件等因素，科学地确定农药施用时机和用量，避免农药的盲目和过度使用。研究表明，采用病虫害预测与精准防控技术后，农药使用量可减少20%-50%。

3.降低农药残留和环境污染

减少农药使用量可以有效降低作物和环境中的农药残留，减少农药对生态环境和人体健康的危害。研究表明，采用病虫害预测与精准防控技术后，作物和环境中的农药残留量可降低30%-60%。

4.农业生产成本降低

病虫害预测与精准防控技术可以减少农药使用量，降低农药采购成本；同时，减少病虫害对作物的危害程度，降低作物减产造成的经济损失。综合考虑农药成本和产量损失，采用病虫害预测与精准防控技术后，农业生产成本可降低10%-20%。

5.提高农产品质量

病虫害预测与精准防控技术可以降低病虫害对作物的危害程度，提高作物的商品化率和品质，获得更高的经济效益。研究表明，采用病虫害预测与精准防控技术后，农产品的商品化率可提高10%-20%。

6.社会效益

病虫害预测与精准防控技术可以减少农药使用量，降低农药残留，保护生态环境和人体健康，具有重要的社会效益。同时，病虫害预测与精准防控技术可以提高农作物产量和质量，保障粮食安全，促进农业可持续发展。

经济效益评估实例

以水稻为例，采用病虫害预测与精准防控技术与传统防控措施相比，可取得显著的经济效益。据统计，在水稻种植面积为1亿亩的情况下，采用病虫害预测与精准防控技术后，可增产水稻100万吨，按每吨水稻价格3000元计算，增产价值为30亿元。同时，农药使用量减少20%，按每亩水稻农药成本50元计算，可节省农药费用10亿元。综合考虑增产价值和农药节省费用，采用病虫害预测与精准防控技术可带来40亿元的经济效益。

结论

病虫害预测与精准防控技术具有显著的经济效益，可以提高农作物产量、减少农药使用量、降低农药残留、降低农业生产成本、提高农产品质量和带来社会效益。推广应用病虫害预测与精准防控技术，对于提高农业生产效率、保障粮食安全、保护生态环境和促进农业可持续发展具有重要意义。第六部分气候变化对病虫害发生的潜在影响关键词关键要点气候暖化影响病虫害分布

1.气温升高导致害虫分布区向高纬度和高海拔地区扩展，如松材线虫病、玉米螟等。

2.温暖潮湿的气候条件有利于病原菌繁殖和传播，如水稻纹枯病、马铃薯晚疫病等。

3.气候极端事件，如干旱、洪水和热浪，加剧病虫害发生，破坏作物抗性，造成严重损失。

气候变化影响害虫发生代数

1.温暖的气候条件延长害虫活跃期，增加发生代数，如棉铃虫、蚜虫等。

2.害虫越冬死亡率降低，导致翌年种群数量大幅增加，加重病虫害危害。

3.多代重叠发生，使病虫害防控难度加大，增加农药使用频率和成本。

气候变化影响病虫害发生部位

1.气温升高改变作物生长习性，导致病虫害发生部位上移，如苹果腐烂病向果实上部转移。

2.干旱条件下，根部害虫发生率增加，影响作物吸收水分和养分，导致减产。

3.降水量增加，导致茎基腐病、根腐病等土壤传播病害加重，影响作物根系发育。

气候变化影响病原菌毒性和侵染能力

1.气温升高增强病原菌毒性，导致作物发病率和严重程度增加，如小麦白粉病、番茄叶霉病等。

2.极端降水事件促进病原菌孢子释放和传播，加剧病害发生，如水稻纹枯病、玉米大斑病等。

3.气候变化改变作物防御机制，削弱其对病原菌侵染的抵抗力，加剧病害危害。

气候变化影响害虫食性和寄主范围

1.气温升高拓宽害虫的食性范围，使其能取食更多作物种类，如害螨食谱多样化导致作物危害加剧。

2.暖冬条件下，害虫寄主范围扩大，增加病虫害发生风险，如蚜虫寄主范围扩展到更多温带作物。

3.气候变化导致杂草寄主分布和密度变化，影响害虫种群数量和分布，间接加重作物病虫害危害。

气候变化影响生物防治效果

1.天敌对温度和湿度的敏感性不同，气候变化影响天敌的存活和活动，进而影响生物防治效果。

2.气候极端事件，如洪水和干旱，破坏天敌栖息地，减少天敌种群数量，降低生物防治效率。

3.气候变化导致生物防治剂的有效性降低，如昆虫病原菌的致病力受温度和湿度的影响，影响生物防治效果。气候变化对病虫害发生的潜在影响

气候变化导致环境条件发生重大变化，包括温度上升、降水模式改变、极端天气事件频发和生态系统失衡，这些变化对病虫害的发生发展产生了深远的影响。

温度变化的影响

温度是影响病虫害发生的关键因素。随着温度升高：

*病害：某些真菌和细菌病害的传播和发展速度加快，病害发生范围和强度增加。例如，小麦白粉病和玉米棒腐病在升温条件下发病率和严重程度会上升。

*虫害：害虫的生长发育加快，繁殖周期缩短，种群数量增加。例如，高温有利于棉铃虫、粘虫等害虫的发生。

*作物抗性降低：高温条件下，作物的生理代谢受影响，抗病虫害能力下降。

降水模式变化的影响

降水模式的变化对病虫害发生也有显著影响：

*病害：降水增加或过于频繁会加重根腐病、软腐病等土传病害的发生，而降水减少则会降低白粉病等叶病害的发病率。

*虫害：降水增加或分布均匀有利于虫害的繁殖和扩散，而降水减少或不均匀则会抑制虫害的发生。例如，高湿度条件下，蚜虫、粉虱等刺吸式害虫的发生加重。

极端天气事件的影响

极端天气事件，如干旱、洪涝、高温和风暴，对病虫害发生具有双重影响：

*直接影响：极端天气事件会直接导致作物受损，为病虫害的发生创造有利条件。例如，洪涝可淹没作物，削弱其抗病虫害能力。

*间接影响：极端天气事件会导致作物生长环境发生变化，进而影响病虫害发生。例如，干旱条件会加重植物水分胁迫，使其更容易受到病害侵染。

生态系统失衡的影响

气候变化导致的生态系统失衡，如生物多样性下降、自然敌害减少和竞争关系变化，也会影响病虫害发生：

*生物多样性下降：生物多样性下降会导致病虫害天敌减少，病虫害种群失控。例如，鸟类減少会导致毛虫等害虫种群激增。

*自然敌害减少：温度升高和其他气候变化因素会对自然敌害的存活和繁殖产生不利影响，导致其数量减少。

*竞争关系变化：气候变化条件下，作物与杂草、病虫害之间的竞争关系可能会发生变化，为病虫害的发生创造有利环境。

适应气候变化的影响

为了适应气候变化对病虫害发生的影响，需要采取以下措施：

*开发耐病虫害品种：培育对常见病虫害具有抗性的作物品种。

*改进栽培管理技术：优化种植密度、轮作制度和施肥措施，增强作物的抗逆性和抗病虫害能力。

*实施综合病虫害管理：采用多种措施相结合的方式，同时考虑病虫害控制和环境保护。

*利用预警系统：建立病虫害预警系统，及时监测和预测病虫害发生，采取针对性防治措施。

*提高农民适应能力：通过教育和培训提高农民应对气候变化和病虫害的适应能力，使其能够及时采取有效措施。第七部分病虫害预测与防控技术的未来发展关键词关键要点主题名称：大数据驱动

1.利用传感器、遥感技术和大数据分析，实时监测病虫害发生情况，提高预测精度。

2.构建综合病虫害数据库，整合气象、作物、病原体等多源数据，为精准防控提供数据支持。

3.探索人工智能算法，实现病虫害预测模型自动学习和优化，提升预测效率和准确率。

主题名称：物联网病虫害监测

病虫害预测与精准防控技术的未来发展

1.人工智能与大数据

人工智能技术（如机器学习、深度学习）将进一步整合到大数据平台中，解析海量作物生长、病虫害发生、气候变化等信息，构建更精准的病虫害预测模型和风险预警系统。

2.传感器与物联网

农业物联网系统将广泛部署传感器和监测设备，实时收集作物、病虫害、环境等数据，为病虫害预测和防控提供及时、全面的信息支持。

3.高光谱遥感

高光谱遥感技术将用于识别特定病虫害的特征光谱，实现远程、快速、无损检测，为病虫害预测和靶向防控提供技术支撑。

4.生物技术

分子标记、基因编辑和生物防控等生物技术将应用于病虫害预测与防控领域，提高抗病虫品种选育效率，开发新的病虫害防控手段，实现生态环保防控。

5.精准施药

利用无人机、智能喷雾设备等先进技术，实现不同病虫害、不同时期、不同部位的定向施药，提高药剂利用率，降低环境影响。

6.决策支持系统

基于人工智能和大数据，构建综合决策支持系统，为农民和农业决策者提供病虫害预测、风险评估和防控建议，优化病虫害管理策略。

7.区域化防控

基于不同区域的病虫害发生规律、气候特征、农业生产模式等信息，开展区域化病虫害防控，实现因地制宜、科学防治。

8.公共服务平台

建立病虫害预测与防控公共服务平台，整合资源，提供信息发布、预警服务、技术指导、专家咨询等，提升农业技术服务能力。

数据支撑

*中国农业农村部：“十四五”期间，我国农业大数据采集量将增长10倍，人工智能在农业领域的应用普及率将达到80%以上。

*美国农业部：2025年，全球农业物联网市场规模预计达到123亿美元，年复合增长率约为12%。

*联合国粮农组织：生物技术在农业中的应用将促进作物产量增长20%-40%，减少农药使用量30%-50%。第八部分病虫害预测与防控在农业可持续发展中的作用关键词关键要点病虫害预测与防控对作物产量的影响

1.精准预测病虫害发生时间和程度，及时采取防控措施，减少作物产量损失。

2.通过合理用药、生物防治、农业技术优化等方式，提高防控效果，减少农药使用量。

3.提高作物抗逆能力，通过选育抗病品种、优化栽培技术，增强作物的抗病虫害能力。

病虫害预测与防控对农业资源的保护

1.减少农药滥用，保护土壤、水体和生态环境免受农药污染。

2.优化用药方式，提高药效，减少农药残留，确保农产品安全和环境安全。

3.推广生物防治等绿色防控技术，保护有益生物和生态平衡，促进农业可持续发展。病虫害预测与防控在农业可持续发展中的作用

引言

病虫害是影响农业生产和可持续性的主要因素之一。准确的病虫害预测和精准防控措施对于减少农作物损失、提高产量、保障粮食安全至关重要。

病虫害预测

病虫害预测通过监测环境条件、病虫害发生规律和历史数据，对病虫害发生的可能性和严重程度进行预测。预测信息有助于农民提前制定防治措施，避免或减轻病虫害损失。

精准防控

精准防控采用基于病虫害预测和实时监测的数据，针对特定病虫害采取有针对性的防治措施。这包括：

*田间监测：定期检查作物以检测病虫害早期症状。

*经济阈值：确定病虫害密度达到需要采取措施的临界值。

*选择性防治：在达到经济阈值之前，优先使用非化学防治措施（如生物防治、文化措施）。

*精确定位喷施：使用传感器和定位系统，仅对有病虫害的特定区域进行喷施。

*精准施药：根据特定病虫害的生物学和作物的生长阶段，使用最有效的杀虫剂和剂量。

病虫害预测与防控对农业可持续发展的影响

病虫害预测与精准防控对农业可持续发展具有多方面影响：

1.减少农作物损失：准确的预测和及时的防治措施可显着减少病虫害造成的作物损失。据估计，精准防控措施可将农作物损失减少10-50%。

2.提高产量和品质：病虫害会导致作物品质下降和产量损失。通过预防或控制病虫害，农民可以提高作物的产量和品质，满足不断增长的全球粮食需求。

3.优化资源利用：精准防控通过靶向防治措施，避免不必要的农药使用。这可以减少农药成本、环境污染和对人体健康的潜在风险。

4.促进生物多样性：采用非化学防治措施，如生物防治和文化措施，有助于保护有益昆虫和土壤生态系统，促进生物多样性。

5.增强农民的抵御能力：病虫害预测和精准防控工具为农民提供所需的知识和资源，以应对不断变化的气候条件和新的病虫害威胁。这有助于他们在困难时期维持生计。

6.保护生