农田水土资源管理决策支持系统

21/25农田水土资源管理决策支持系统第一部分农田水土资源的现状与问题 2第二部分决策支持系统的目标和功能 4第三部分数据采集与预处理技术 7第四部分水土资源评价与模拟建模 10第五部分优化决策算法与模型 13第六部分系统界面与交互设计 16第七部分系统应用与验证分析 18第八部分决策支持系统的推广与应用 21

第一部分农田水土资源的现状与问题关键词关键要点农田水资源短缺问题

1.随着人口增长和经济发展，对农田水资源的需求不断增加，导致供需矛盾日益突出。

2.降水时空分布不均，旱涝灾害频发，加剧了农田水资源短缺问题。

3.水利基础设施老化失修，用水效率低下，进一步加剧了水资源短缺。

农田水质污染问题

1.农业生产中过度使用化肥、农药和农膜等物质，导致农田水体富营养化和有毒污染。

2.工业和生活污水排放不达标，进入农田水体后污染水源。

3.畜禽养殖废弃物处理不当，造成农田水体病原体污染。

农田土壤退化问题

1.长期耕作导致土壤有机质含量下降，土壤结构破坏，保水保肥能力减弱。

2.水土流失严重，表层土壤流失，造成土壤肥力下降。

3.采矿、填埋等活动破坏土壤结构，导致土壤质量下降。

气候变化对农田水土资源的影响

1.气候变化导致降水模式和水循环发生变化，加剧农田水资源短缺和过剩。

2.极端天气事件频发，加剧水土流失和土壤侵蚀。

3.海平面上升和风暴潮可能导致沿海农田被淹没或盐渍化。

农田水土资源管理政策和制度缺失

1.农田水土资源管理法制法规不完善，难以有效保护农田水土资源。

2.农田水土资源管理部门职责不明确，缺乏协调和统筹。

3.农民水土资源保护意识薄弱，难以调动其参与水土资源保护。

农田水土资源管理技术创新不足

1.农田水土资源监测技术滞后，难以实时监测和评估水土资源状况。

2.水土资源高效利用技术推广不力，农民水土资源管理水平不高。

3.缺乏农田水土资源综合治理和生态修复技术，难以恢复和改善农田水土资源质量。农田水土资源的现状与问题

水资源现状与问题

*水资源短缺：全国耕地总面积约12亿亩，其中有效灌溉面积约8亿亩，但水资源总量仅为2.8万亿立方米，人均水资源占有量低于世界平均水平。

*水资源时空分布不均：水资源主要集中在南方地区，北方地区水资源短缺问题较为突出。同时，不同季节降水分布不均，旱季水资源供应不足。

*水资源利用效率低：农田灌溉用水利用率普遍较低，约为40%-50%，存在大量无效耗水。

*水污染严重：农业生产中过量施用化肥、农药等，导致地表水和地下水污染问题日益加剧。

土壤资源现状与问题

*土壤侵蚀：水土流失是我国土地资源面临的主要问题之一，约有35亿亩耕地水土流失面积，其中10亿亩以上为中度和重度侵蚀。

*土壤污染：重金属、有机污染物和农药残留等污染物的大量使用，导致土壤污染问题加剧，影响农产品质量和土壤生态系统健康。

*土壤酸化：过量施用化肥、酸雨等因素，导致土壤酸化加剧，降低土壤肥力，影响农作物产量和品质。

*土壤退化：过度耕作、不合理施肥和灌溉，导致土壤肥力下降、结构恶化，从而影响农作物生产。

农田水土资源问题的成因

*气候变化：气候变暖和极端天气事件的增加，加剧了水资源短缺和水土流失问题。

*人口增长和经济发展：人口增长和经济发展增加了水土资源需求，加剧了水资源竞争和水土流失。

*不合理的农业生产方式：过度耕作、过量施肥、不合理灌溉等农业生产方式，加剧了水土流失和土壤污染。

*缺乏有效的管理措施：缺乏水土资源一体化管理，水利、农业和环保等部门协作不畅，导致水土资源问题难以得到有效解决。

农田水土资源问题的危害

*粮食安全威胁：水土资源短缺和土壤退化，直接影响农作物产量和粮食安全，威胁国家粮食安全。

*生态环境破坏：水土流失和土壤污染，破坏土地生态系统，影响水资源和生物多样性。

*经济损失：水土流失带来的泥沙淤积和水库失容，造成水利工程损坏和农业生产损失。

*社会问题：水资源短缺和水土流失，引发用水纠纷和农民生活困难，影响社会稳定。第二部分决策支持系统的目标和功能关键词关键要点主题名称：数据集成

1.决策支持系统集成来自不同来源的农田水土资源相关数据，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据和水资源数据等。

2.系统通过数据标准化、数据融合和数据协调技术，建立统一的数据管理体系，实现数据的无缝链接。

3.强大的数据集成功能为决策制定提供了全面的信息基础，确保决策的科学性和准确性。

主题名称：模型构建

决策支持系统的目标

农田水土资源管理决策支持系统(DSS)的主要目标是：

*为农田水土资源管理者提供科学、及时、全面的信息，提高决策的科学性和有效性。

*集成多种数据来源和决策模型，实现决策过程的自动化和标准化。

*帮助用户进行多方案比较、风险评估和优化决策。

*提高决策效率，减少决策失误，优化水土资源利用。

*支持可持续的水土资源管理，平衡环境保护和经济发展。

决策支持系统的功能

农田水土资源管理DSS通常包含以下功能：

1.数据管理和集成：

*收集和整合来自不同来源的农田水土资源相关数据，包括气象、土壤、水文、植被和土地利用数据。

*将数据标准化并存储在统一的数据库中，方便用户访问和处理。

2.决策模型和算法：

*开发和集成水土资源管理相关的决策模型和算法，包括水文模型、土壤侵蚀模型、作物生长模型和经济模型。

*这些模型能够对不同决策方案进行模拟和预测，提供量化的决策依据。

3.用户界面和交互：

*提供直观且用户友好的界面，允许用户轻松地输入决策问题、选择决策模型和查看决策结果。

*支持用户交互，包括参数修改、方案比较和敏感性分析。

4.决策支持工具：

*提供多种决策支持工具，如可视化分析、多准则决策分析和优化算法。

*这些工具帮助用户评估决策方案的优缺点，识别最佳决策。

5.报告和输出：

*生成各种报告和输出，包括决策摘要、方案比较和优化结果。

*支持导出报告和数据，便于进一步分析和传播。

6.其他功能：

*专家知识库：包含水土资源管理专家的知识和经验，为决策提供技术支持。

*在线帮助和文档：提供详细的帮助信息和文档，指导用户使用DSS。

*用户管理和权限控制：管理用户访问权限，确保数据安全和决策过程的透明度。

*云端部署和移动访问：支持云端部署和移动访问，提高DSS的可用性和灵活性。

*持续更新和完善：定期更新数据、模型和算法，确保DSS与最新的科学进展和管理实践保持同步。第三部分数据采集与预处理技术关键词关键要点遥感技术

1.通过获取农田水土资源的遥感影像，可以提取相关信息，如植被覆盖度、土壤水分含量等。

2.遥感技术具有范围广、及时性和非接触式的优势，可以实现大面积农田水土资源的监测和评估。

3.目前，卫星遥感、无人机遥感等技术已广泛应用于农田水土资源管理中，提高了数据采集效率和精度。

物联网技术

1.通过物联网传感器，可以实时监测农田水土资源的各项指标，如温度、湿度、风速等。

2.物联网技术具有实时性、自动化、低功耗等特点，可以实现农田水土资源的连续监测和预警。

3.随着物联网技术的发展，基于物联网的智能传感器、无线通信网络、数据采集平台等技术逐步成熟，为农田水土资源管理提供了强有力的技术支撑。

大数据技术

1.农田水土资源管理中产生的数据量庞大、类型复杂，需要大数据技术进行存储、管理和分析。

2.大数据技术可以挖掘数据中的隐含知识和规律，为决策提供科学依据。

3.云计算、分布式存储、数据挖掘等大数据技术在农田水土资源管理中得到广泛应用，实现了数据的高效利用和价值提升。

人工智能技术

1.人工智能技术，特别是机器学习算法，可以自动从数据中学习和识别模式，辅助决策制定。

2.人工智能技术在农田水土资源管理中可用于数据分类、预测建模、优化决策等方面。

3.通过训练和优化人工智能模型，可以提高决策支持系统的准确性和可靠性。

统计分析技术

1.统计分析技术可以对农田水土资源数据进行统计描述、假设检验、关联分析等，揭示数据中的差异性和相关性。

2.统计分析技术是决策支持系统中不可或缺的组成部分，为决策提供定量依据。

3.常用统计分析技术包括t检验、方差分析、相关分析、回归分析等。

地理信息系统技术

1.地理信息系统技术可以将空间数据和属性数据关联起来，进行可视化分析和空间决策。

2.地理信息系统技术在农田水土资源管理中可用于农田分布、土壤类型、水资源分布等信息的管理和分析。

3.通过空间分析工具和模型，地理信息系统技术可以辅助制定针对不同区域的差异化管理策略。数据采集与预处理技术

数据采集与预处理是农田水土资源管理决策支持系统(DSS)中至关重要的一步，它为DSS提供了可靠且有用的数据基础。

数据采集技术

*现场监测：包括安装传感器和建立监测网络，以实时或定期收集土壤水分、养分和气候数据。

*遥感数据：从卫星或飞机获取多光谱和高光谱数据，用于提取农田地表覆盖、作物生长状况和水体信息。

*无人机技术：利用无人机搭载多传感器获取高分辨率影像和数据，用于作物监测、土壤健康评估和水体识别。

*开放数据来源：从政府机构、研究机构和非营利组织获取气候、土壤和土地利用等数据。

数据预处理技术

*数据清理：移除缺失值、异常值和噪声数据，确保数据的准确性和完整性。

*数据格式转换：将不同格式的数据转换为标准格式，以便于集成和分析。

*时序数据插值：填补监测数据中缺失的时间点，以获得连续的时间序列。

*遥感影像处理：包括大气校正、几何校正和图像分割，以提取有价值的信息。

*空间数据处理：包括地理配准、拓扑分析和数据叠加，以创建空间数据库。

*变量选择和降维：识别与目标变量相关的主要特征，并减少数据的复杂性。

*数据标准化和归一化：将不同范围内的变量转换为相同范围，以利于比较和建模。

数据采集与预处理的具体应用

*作物生长状况监测：通过遥感数据和无人机影像提取作物冠层指数、植被覆盖度和叶面积指数，评估作物生长状况。

*土壤水分含量预测：利用现场传感器和遥感数据构建土壤水分含量预测模型，用于灌溉决策和作物健康监测。

*养分管理：通过土壤采样和遥感数据估算土壤养分含量，为精准施肥提供指导。

*水资源管理：整合气候、地表径流和地下水数据，建立水资源管理模型，优化水资源分配和决策。

*生态系统服务评估：利用遥感数据和现场监测数据量化农田生态系统服务，如碳汇、水调节和生物多样性。

数据采集与预处理技术的选择

选择合适的数据采集和预处理技术取决于以下因素：

*目标应用：需要收集数据的具体类型和范围。

*可用性：技术是否可用，以及是否适合研究区域。

*成本：数据采集和预处理的经济可行性。

*精度和可靠性：数据的准确性和完整性满足决策需求。

*可扩展性：技术是否可扩展到更大的区域或时间范围。

结论

数据采集与预处理是构建农田水土资源管理决策支持系统的基础，它提供了可靠且有用的数据基础，使决策者能够制定基于证据的管理决策，提高农田生产力和生态系统健康。第四部分水土资源评价与模拟建模关键词关键要点【农田水土资源评价】

1.综合考虑降水、蒸发、入渗、径流等过程，全面评估农田水土资源时空分布特征和利用状况。

2.构建水文模型和水质模型，模拟不同气候条件、耕作措施和水资源利用方案下水土资源的响应变化。

3.识别水土资源利用的约束因素，如水资源短缺、水土流失、盐渍化等，为决策支持提供基础。

【水土资源模拟建模】

水土资源评价与模拟建模

1.水土资源评价

1.1土地资源评价

*定性评价：根据土地的自然属性和利用状况，进行分级分类，评估其利用潜力和限制因素。

*定量评价：基于土地的物理、化学、生物学指标，量化评估其生产能力、改良潜力和可持续利用程度。

1.2水资源评价

*水量评价：评估地区水资源的时空分布、数量和变化规律，包括地表水和地下水。

*水质评价：评估水体的物理、化学和生物指标，确定其是否满足不同用途的水质要求。

2.模拟建模

2.1水文模拟模型

*主要用于模拟流域或区域的水文过程，包括降水、蒸发、入渗、径流和地下水补给。

*应用于水资源规划、洪水预警和生态环境评估等领域。

2.2土壤侵蚀模拟模型

*主要用于模拟水土流失过程，包括土壤侵蚀、沉积和输沙。

*应用于水土保持规划、坡地开发和流域治理等领域。

2.3水肥耦合模拟模型

*综合考虑水文和土壤侵蚀过程，并耦合氮、磷等养分循环。

*应用于农业水肥管理、水污染控制和生态系统保护等领域。

2.4决策支持模型

*集成水土资源评价和模拟建模技术，形成决策支持工具。

*为水土资源管理决策提供科学依据，优化水资源利用、控制水土流失和改善生态环境。

3.水土资源评价与模拟建模的应用

3.1水资源规划

*评估水资源可用量和水质现状，预测未来水需求，制定水资源开发和利用规划。

*例如：某流域水资源规划，通过水文模拟模型评估水资源时空分布，为水库建设、供水系统优化等决策提供依据。

3.2水土保持规划

*评估土壤侵蚀现状和变化趋势，确定水土流失重点区域，制定水土保持措施。

*例如：某坡地水土流失治理，通过土壤侵蚀模拟模型评估不同治理措施的防蚀效果，优化治理方案。

3.3农业水肥管理

*评估农业灌溉用水需求和养分流失状况，优化水肥施用方案，提高农作物产量和水肥利用效率。

*例如：某水稻产区水肥管理，通过水肥耦合模拟模型模拟水肥运动过程，为施肥和灌溉决策提供指导。

3.4生态环境保护

*评估水土资源对生态系统的影响，制定水土资源保护措施，维护生态平衡。

*例如：某湿地生态保护，通过水文模拟模型评估水位变化对湿地植被的影响，为生态修复和保护提供科学支持。

4.结论

水土资源评价与模拟建模是农田水土资源管理决策支持系统的重要组成部分。通过系统地评估水土资源状况，并利用模拟模型预测水土流失和水资源利用变化，可以为水土资源管理决策提供科学依据，促进水土资源的可持续发展。第五部分优化决策算法与模型关键词关键要点优化算法

1.粒子群优化算法：模拟鸟群觅食行为，通过信息交换和学习实现最优解的搜索。

2.遗传算法：模拟生物进化过程，通过交叉、变异和选择操作优化决策变量。

3.差分进化算法：基于进化论思想，通过差异变异和选择操作搜索全局最优解。

数学规划模型

1.线性规划模型：建立基于线性目标函数和约束条件的数学模型，求解最优决策方案。

2.非线性规划模型：适用于目标函数或约束条件非线性的优化问题，采用迭代方法求解。

3.整数规划模型：考虑决策变量取整值的优化问题，常用于资源分配和生产计划等领域。优化决策算法与模型

概述

优化决策算法与模型是农田水土资源管理决策支持系统(DSS)的核心组件，用于确定在特定目标下最优的水土资源管理策略。这些算法和模型将复杂的水土资源系统表示为数学模型，并通过求解这些模型来生成优化决策。

优化算法

优化算法用于求解复杂的水土资源管理模型。常见的算法包括：

*线性规划(LP)：用于求解线性目标函数和线性约束的线性模型。

*非线性规划(NLP)：用于求解非线性目标函数或非线性约束的非线性模型。

*混合整数线性规划(MILP)：用于求解具有离散变量（整数）的线性模型。

*遗传算法(GA)：一种基于进化的算法，通过模拟自然选择来搜索最优解。

优化模型

优化模型将水土资源系统表示为数学方程。常见的模型包括：

*水文模型：模拟水流和水量平衡。

*土壤模型：模拟土壤水分和养分动态。

*作物模型：模拟作物生长和产量。

*经济模型：模拟农业生产成本和收益。

集成优化框架

优化决策算法和模型通常集成在一个框架中，以解决综合的水土资源管理问题。典型的集成框架包括以下步骤：

1.问题定义：制定水土资源管理目标并确定决策变量。

2.模型构建：构建水文、土壤、作物和经济模型以表示水土资源系统。

3.优化算法选择：根据模型特征选择合适的优化算法。

4.模型参数校准：使用历史数据或专家知识校准模型参数。

5.优化求解：使用优化算法求解优化模型。

6.决策生成：分析优化结果并制定最佳的水土资源管理策略。

案例研究

在以下案例研究中，优化决策已被用于解决各种水土资源管理问题：

*灌溉决策：优化灌溉策略以最大化作物产量和水资源利用效率。

*养分管理：优化养分施用以提高作物产量并减少环境影响。

*侵蚀控制：优化土地管理措施以减少土壤侵蚀和保护水质。

*洪水管理：优化水库和防洪措施以减少洪水风险。

*干旱管理：优化水资源分配和应急措施以缓解干旱影响。

优点

优化决策算法和模型在农田水土资源管理中具有以下优点：

*提高决策的质量：通过考虑多个目标和约束，优化决策可以生成更优的解决方案。

*改善资源利用：优化决策有助于提高水、土壤和养分的利用效率。

*降低生产成本：通过优化管理实践，优化决策可以降低农业生产成本。

*保护环境：优化决策可以帮助保护水质、土壤健康和生物多样性。

局限性

优化决策算法和模型也有一些局限性：

*数据要求高：优化模型需要大量准确的数据，这可能难以获得。

*计算成本高：优化复杂的水土资源模型可能需要大量计算资源。

*模型不确定性：水土资源系统固有的不确定性可能会影响优化结果的准确性。

*结果解释困难：优化模型的输出可能很难理解和解释。

结论

优化决策算法和模型是农田水土资源管理决策支持系统的重要组成部分。通过集成这些算法和模型，可以制定出考虑多种目标和约束的优化决策。优化决策算法和模型可以显着提高决策的质量，改善资源利用，降低生产成本，并保护环境。然而，在使用这些工具时，也必须注意它们的局限性。第六部分系统界面与交互设计系统界面与交互设计

农田水土资源管理决策支持系统（DSS）的界面与交互设计旨在为用户提供高效、直观且友好的用户体验。该系统包含以下关键界面元素：

1.主界面

*可视化仪表盘，显示关键指标和农田状况概览

*快速导航菜单，轻松访问系统功能和数据

*信息中心，提供系统公告、更新和用户指南

2.数据管理

*数据导入向导，支持从不同来源（如传感器、气象站）导入数据

*数据编辑器，允许用户修改、删除或添加数据

*数据可视化工具，通过图表、地图和表格呈现数据

3.建模与分析

*模型选择器，提供各种水土管理模型

*参数设置工具，允许用户根据特定农田状况定制模型参数

*模拟运行器，执行模型并生成输出结果

*结果可视化工具，以图形和表格的形式展示模拟结果

4.决策支持

*优化引擎，基于模拟结果生成水土管理建议

*决策探索工具，允许用户探索不同管理方案的影响

*风险评估模块，评估管理决策的不确定性和风险

5.交互设计

*直观的用户界面，符合用户习惯和预期

*上下文相关帮助系统，提供实时指导和文档

*响应式设计，可在各种设备（如台式机、笔记本电脑、平板电脑和智能手机）上无缝运行

*协作功能，允许用户与同事共享数据、模型和决策

具体设计原则

系统界面与交互设计遵循以下原则：

*用户至上：系统设计以用户需求为中心，提供直观、高效的体验。

*可视化优先：广泛使用图表、地图和图形，以增强数据的可理解性。

*交互性：鼓励用户通过交互式元素（如可视化、过滤器和决策探索工具）积极参与决策过程。

*协作支持：促进用户之间的协作和知识共享。

*响应式设计：适应多种设备和平板电脑，为用户提供无缝体验。

通过实施这些设计原则，农田水土资源管理决策支持系统旨在为用户提供一个高效、直观且有益的平台，以支持基于数据的决策制定，优化水土资源管理实践。第七部分系统应用与验证分析关键词关键要点【系统性能测试】

1.通过性能测试，评估系统在不同规模和数据量下的运行效率和响应时间，确保系统能够满足实际应用中的需求。

2.对系统进行负载测试和压力测试，模拟大规模并发访问场景，检验系统在高并发情况下的稳定性和可扩展性。

3.通过性能优化技术和架构调整，提升系统性能，保证系统在复杂场景下也能保持流畅的运行体验。

【数据质量评估】

农田水土资源管理决策支持系统：系统应用与验证分析

系统应用

农田水土资源管理决策支持系统已广泛应用于各个地区和生产环节，为农田水土资源管理提供了科学依据和技术保障。

水资源管理

*灌溉用水优化：系统根据作物需水规律、土壤水分状况、气象数据等，制定最优灌溉方案，提高灌溉水利用效率，降低用水成本。

*水质监测与评价：系统实时监测农田水体的水质，分析水质变化规律，评估水体污染程度，为水质保护提供依据。

*水资源承载力评估：系统评估区域水资源承载能力，预测水资源供需平衡状况，为水资源合理分配和利用提供指导。

土壤管理

*土壤墒情监测：系统利用传感器网络监测土壤水分、温度等墒情参数，实时掌握土壤墒情变化，为精准灌溉提供基础数据。

*土壤肥力评价：系统分析土壤养分含量、pH值等指标，评估土壤肥力状况，为施肥决策提供依据。

*土壤侵蚀控制：系统模拟降雨或灌溉条件下的土壤侵蚀过程，评估土壤侵蚀风险，指导水土保持措施的实施。

生态环境管理

*植被覆盖监测：系统利用遥感技术监测农田植被覆盖度，分析植被变化规律，为生态保护和修复提供依据。

*农田生物多样性评价：系统评估农田生物多样性，分析物种组成、分布等指标，为生态系统稳定性评价提供数据支持。

*农田污染防治：系统分析农田废弃物产生的污染风险，提出污染防治措施，保障农田生态环境安全。

验证分析

系统应用于实际生产后，开展了系统的验证分析工作，以评估系统的准确性、可靠性和实用性。

准确性验证

*灌溉用水量预测：系统预测的灌溉用水量与实际灌溉用水量对比，误差小于5%，表明系统具有较高的灌溉用水量预测准确性。

*土壤水分含量监测：系统测量的土壤水分含量与传统水分计测量的结果对比，相关系数大于0.9，表明系统具有较高的土壤水分含量监测准确性。

可靠性验证

*系统运行稳定性：系统连续运行1年以上，系统稳定运行，未出现重大故障或数据丢失。

*数据采集质量：系统采集的数据通过人工复核和比对，数据准确可靠，为决策提供科学依据。

实用性验证

*用户使用满意度：通过用户满意度调查，系统整体满意度达到90%以上，反映了系统易用性、实用性强。

*经济效益评价：系统应用后，农田水土资源利用效率提高，用水成本降低，生态环境得到改善，产生了显著的经济效益。

*社会效益评价：系统保障了农田水土资源的可持续利用，维护了生态平衡，提高了粮食产量和质量，具有显著的社会效益。

结论

农田水土资源管理决策支持系统已在实际生产中得到广泛应用，系统应用和验证分析表明，系统具有较高的准确性、可靠性、实用性和社会效益。第八部分决策支持系统的推广与应用决策支持系统的推广与应用

1.推广策略

*目标受众定位：确定决策支持系统的目标受众，如农民、农业专家、决策者。

*宣传与教育：开展宣讲会、培训班等活动，向目标受众介绍系统的功能、好处和使用方法。

*试点示范：在特定地区进行试点应用，展示系统的实际效果和效益。

*与相关机构合作：与农业部门、研究机构、农科站等合作，共同推广系统。

*建立技术支持平台：建立在线技术论坛、热线电话等平台，为用户提供及时有效的技术支持。

2.应用实例

2.1农田水资源管理

*灌溉调度决策：根据作物需水量、土壤墒情、水源供应情况，优化灌溉调度方案，提高水资源利用效率。

*灌溉用水量预测：基于气象数据、作物参数等信息，预测未来灌溉用水量，为水资源合理分配提供依据。

*灌溉方式选择：综合考虑作物特征、土壤性质、水源条件等因素，选择最优的灌溉方式，提升灌溉效果。

2.2农田土壤管理

*土壤养分管理：根据土壤检测结果，制定科学的施肥方案，提高肥料利用率，减少环境污染。

*土壤墒情监测：通过传感器监测土壤墒情，及时发现墒情异常，指导灌溉决策。

*土壤改良决策：基于土壤理化性质，推荐合适的土壤改良措施，改善土壤健康状况。

2.3农田病虫害管理

*病虫害预警：综合考虑气象因素、作物生长状况、病虫害历史