农业智能化种植智能控制与优化技术推广方案

农业智能化种植智能控制与优化技术推广方案TOC\o"1-2"\h\u29203第1章绪论 4252221.1背景与意义 4203401.2国内外研究现状 4120391.3研究目标与内容 414761第2章农业智能化种植技术概述 521462.1农业智能化种植技术发展历程 5205552.1.1机械化阶段 573052.1.2自动化阶段 5192842.1.3智能化阶段 5179402.2农业智能化种植技术分类 5151962.2.1智能监测技术 5312562.2.2智能决策技术 6134712.2.3智能控制技术 6270182.2.4智能装备技术 68232.3农业智能化种植技术发展趋势 669332.3.1精准化 6149032.3.2网络化 6103182.3.3绿色化 6154932.3.4智能化 6249842.3.5无人化 65546第3章智能控制系统设计与实现 6302783.1系统架构设计 6271163.1.1数据采集模块 7273253.1.2数据处理模块 7164953.1.3控制模块 7134693.1.4执行模块 7161793.2硬件系统设计 7218223.2.1传感器选型 7287113.2.2控制器设计 8197133.2.3执行器设计 881033.3软件系统设计 8220873.3.1数据采集与处理 8102743.3.2控制策略与优化 833433.3.3用户界面与交互 8234853.3.4系统集成与测试 94229第4章数据采集与处理 910614.1数据采集技术 9220274.1.1环境参数采集 9291764.1.2生长状态监测 9249614.1.3设备运行状态监测 982984.2数据预处理 10299094.3数据分析与挖掘 10222854.3.1环境参数分析 1064444.3.2生长状态预测 10171294.3.3设备优化控制 1013848第5章智能控制算法与应用 1123745.1模糊控制算法 11204105.1.1模糊控制基本原理 11107105.1.2模糊控制在农业智能化种植中的应用 1127575.2神经网络控制算法 11294765.2.1神经网络控制基本原理 11198925.2.2神经网络控制在农业智能化种植中的应用 1190675.3遗传算法优化控制 11206725.3.1遗传算法基本原理 11249045.3.2遗传算法在农业智能化种植中的应用 1114921第6章智能优化技术 12212236.1模拟退火算法 1250816.1.1算法原理 1239876.1.2应用案例 129986.2粒子群优化算法 12181356.2.1算法原理 12232936.2.2应用案例 1244936.3蚁群算法 13140866.3.1算法原理 13175566.3.2应用案例 1321933第7章农业种植环境监测与调控 1366597.1土壤环境监测 13141547.1.1土壤物理性质监测 13279177.1.2土壤化学性质监测 14321767.2气象环境监测 14261017.2.1温湿度监测 1437887.2.2光照监测 1478787.2.3风速和风向监测 142617.2.4降水监测 14201437.3环境调控策略 14183537.3.1灌溉调控 14146257.3.2施肥调控 1420767.3.3环境因子调控 14182297.3.4病虫害防治 151021第8章智能灌溉与施肥技术 1594378.1智能灌溉系统设计 15113348.1.1系统概述 15186608.1.2系统构成 15183478.1.3系统功能 15178848.2智能施肥系统设计 15129058.2.1系统概述 15295278.2.2系统构成 15104948.2.3系统功能 15148898.3灌溉与施肥优化策略 16240568.3.1数据融合与分析 16254808.3.2模型构建与优化 16233148.3.3专家系统 1626178.3.4系统集成与示范 1628706第9章农业病虫害监测与防治 1615919.1病虫害监测技术 16181029.1.1病虫害识别技术 16118899.1.2病虫害监测设备 16100589.1.3病虫害监测网络 16270249.2病虫害预测与预警 1695989.2.1病虫害预测模型 1635619.2.2预警系统构建 17211769.2.3预警信息发布与处理 17210009.3病虫害防治策略 17212679.3.1生物防治 17231529.3.2化学防治 17201109.3.3物理防治 1757689.3.4综合防治 17186389.3.5智能化防治 1728112第10章智能种植技术推广与应用 173174110.1技术推广模式 17199710.1.1引导与政策支持 173059710.1.2产学研合作 18315510.1.3技术培训与示范 18248810.1.4市场化运作 182638310.2技术应用案例 182960510.2.1智能温室大棚 181242110.2.2自动化植保无人机 18836110.2.3智能灌溉系统 181225610.2.4作物生长监测与诊断系统 181011310.3智能种植技术展望与发展建议 181746810.3.1技术研发与创新 181468010.3.2产业链协同发展 183274610.3.3数据资源共享 192735010.3.4政策与市场环境优化 19687310.3.5农业人才培养 19第1章绪论1.1背景与意义全球人口的增长和城市化进程的加快，农业生产面临着前所未有的压力。提高农业生产效率、保障粮食安全、改善农产品质量，已成为我国农业发展的重要课题。农业智能化作为现代农业发展的重要方向，通过运用先进的信息技术、自动化控制技术和智能化决策支持系统，实现种植过程的精准管理，对于提升农业生产水平具有重要意义。智能控制与优化技术的推广，有助于推动我国农业现代化进程，提高农业产业竞争力。1.2国内外研究现状国内外在农业智能化种植领域取得了显著的研究成果。国外发达国家如美国、德国、日本等，通过采用卫星遥感、无人机、物联网等技术，实现了农田信息的实时监测、作物生长模拟和智能灌溉等。同时基于大数据和机器学习的作物生长模型研究，为农业种植提供了有力的决策支持。国内在农业智能化种植方面也取得了一定的研究进展。主要表现在农业信息感知、智能决策支持系统和农业等方面。但与发达国家相比，我国在农业智能化种植技术的研究和应用方面还存在一定的差距，特别是在智能控制与优化技术的集成和推广方面。1.3研究目标与内容本研究旨在针对我国农业智能化种植的需求，结合国内外先进技术，研究农业智能化种植的智能控制与优化技术，并制定相应的技术推广方案。研究内容包括：（1）农业信息感知与传输技术：研究农田环境信息、作物生长信息的实时监测技术，实现数据的快速传输和处理。（2）作物生长模型与智能决策支持系统：构建作物生长模型，开发智能决策支持系统，为种植者提供科学的决策依据。（3）智能灌溉与施肥技术：研究基于作物生长需求的智能灌溉和施肥技术，提高水肥利用效率。（4）农业与自动化设备：研发适用于农业生产的及自动化设备，降低劳动强度，提高生产效率。（5）技术推广与示范应用：结合我国农业实际，制定农业智能化种植智能控制与优化技术的推广方案，并在典型区域进行示范应用。通过本研究，旨在为我国农业智能化种植提供技术支持，推动农业现代化进程，提高农业产业的整体竞争力。第2章农业智能化种植技术概述2.1农业智能化种植技术发展历程农业智能化种植技术的发展可追溯至20世纪50年代，其发展历程经历了从简单的机械化到自动化，再到如今的智能化阶段。最初，农业种植主要依赖于人力和畜力，劳动强度大，生产效率低。电子技术、计算机技术、信息技术和生物技术的发展，农业智能化种植技术逐渐应用于生产实践，显著提高了农业生产效率。2.1.1机械化阶段20世纪50年代至70年代，农业种植逐渐由人力转向机械化，如拖拉机、播种机、收割机等农业机械的广泛应用，减轻了农民的劳动强度，提高了生产效率。2.1.2自动化阶段20世纪80年代至90年代，计算机技术和电子技术的快速发展，农业自动化种植技术逐渐应用于生产实践，如自动化喷雾、施肥、灌溉等，实现了部分农业生产过程的自动化控制。2.1.3智能化阶段21世纪初至今，农业智能化种植技术得到了迅速发展。物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术在农业领域的应用，使得农业种植实现了智能化、精准化。2.2农业智能化种植技术分类农业智能化种植技术主要包括以下几个方面：2.2.1智能监测技术智能监测技术主要包括对土壤、气象、作物生长状况等参数的实时监测，如利用传感器、无人机等设备进行数据采集，为农业生产提供数据支持。2.2.2智能决策技术智能决策技术基于大数据分析和人工智能算法，为农业生产提供科学的决策支持。如病虫害预测、施肥方案优化等。2.2.3智能控制技术智能控制技术通过对农业生产过程中的关键环节进行自动化控制，实现农业种植的智能化。如智能灌溉、智能喷雾、智能施肥等。2.2.4智能装备技术智能装备技术包括农业、无人机、智能农机等，它们在农业生产过程中替代人力，提高生产效率。2.3农业智能化种植技术发展趋势未来，农业智能化种植技术将继续朝着以下方向发展：2.3.1精准化大数据、云计算等技术的发展，农业智能化种植技术将更加精准，实现对农业生产过程的精细化调控。2.3.2网络化农业智能化种植技术将充分利用物联网技术，实现农业设备、数据和信息的互联互通，提高农业生产效率。2.3.3绿色化农业智能化种植技术将更加注重环保和可持续发展，如病虫害的生物防治、有机肥料的施用等。2.3.4智能化人工智能技术的不断进步，农业智能化种植技术将实现更高层次的智能化，如智能决策、智能控制等。2.3.5无人化农业智能化种植技术将推动农业生产的无人化发展，降低农业劳动强度，提高生产效率。第3章智能控制系统设计与实现3.1系统架构设计智能控制系统架构设计是农业智能化种植的核心部分，主要包括数据采集、处理、控制与执行四大模块。本章节将详细介绍各模块的功能及其相互关系。3.1.1数据采集模块数据采集模块主要包括传感器、监测设备等，用于实时监测作物生长环境、土壤参数以及设备运行状态。数据采集模块应具备以下特点：（1）多样性：支持多种类型的传感器，如温湿度、光照、土壤湿度等；（2）实时性：保证数据采集的实时性，为后续处理提供准确信息；（3）可靠性：保证数据采集的稳定性和准确性。3.1.2数据处理模块数据处理模块负责对接收到的数据进行处理、分析和决策。其主要功能如下：（1）数据预处理：对采集的数据进行去噪、滤波等处理，提高数据质量；（2）数据分析：采用数据挖掘、机器学习等方法对数据进行分析，提取有效信息；（3）决策支持：根据分析结果，为控制系统提供优化策略和控制指令。3.1.3控制模块控制模块负责根据数据处理模块的决策结果，对农业设备进行智能控制。其主要功能如下：（1）设备控制：实现对农业设备的自动控制，如灌溉、施肥、通风等；（2）参数调整：根据作物生长需求，动态调整设备参数，优化生长环境；（3）系统监控：实时监控设备运行状态，保证系统稳定运行。3.1.4执行模块执行模块主要包括各类执行器、控制器等，用于接收控制模块的指令并执行相应操作。其主要功能如下：（1）精准执行：根据控制指令，实现精准控制，满足作物生长需求；（2）状态反馈：实时反馈设备运行状态，为控制模块提供决策依据；（3）故障处理：具备故障检测与处理能力，保证系统正常运行。3.2硬件系统设计硬件系统是智能控制系统的物理基础，主要包括传感器、控制器、执行器等。本章节将从以下几个方面进行详细介绍。3.2.1传感器选型根据作物生长需求和环境监测要求，选择合适的传感器，包括温湿度、光照、土壤湿度等。3.2.2控制器设计控制器是硬件系统的核心部分，负责数据采集、处理、控制等功能。控制器应具备以下特点：（1）高功能：具备较强的计算能力，满足实时数据处理需求；（2）可编程性：支持二次开发，方便系统升级与优化；（3）通信接口：支持多种通信协议，便于与其他设备进行数据交互。3.2.3执行器设计执行器包括灌溉、施肥、通风等设备，应根据实际需求进行选型。执行器应具备以下特点：（1）精准控制：具备较高的控制精度，满足作物生长需求；（2）可靠性：具备良好的抗干扰能力，适应恶劣环境；（3）易维护：便于日常维护和故障处理。3.3软件系统设计软件系统是实现智能控制的关键环节，主要包括数据采集、处理、控制等模块。本章节将从以下几个方面进行详细介绍。3.3.1数据采集与处理（1）数据采集：通过传感器、监测设备等获取实时数据；（2）数据预处理：对采集的数据进行去噪、滤波等处理；（3）数据分析：采用数据挖掘、机器学习等方法对数据进行分析。3.3.2控制策略与优化（1）控制策略：根据数据分析结果，制定相应的控制策略；（2）参数优化：动态调整设备参数，优化作物生长环境；（3）智能决策：结合专家知识，为控制系统提供优化建议。3.3.3用户界面与交互（1）用户界面：设计简洁、直观的用户界面，方便用户操作；（2）数据展示：实时展示监测数据、设备状态等信息；（3）交互功能：支持用户与系统进行实时交互，实现远程监控与控制。3.3.4系统集成与测试（1）系统集成：将各模块进行整合，保证系统稳定运行；（2）功能测试：对系统各功能进行测试，保证满足预期要求；（3）功能优化：根据测试结果，对系统进行持续优化和升级。第4章数据采集与处理4.1数据采集技术农业智能化种植依赖于精准的数据采集，本章主要介绍适用于智能控制与优化技术的数据采集方法。数据采集主要包括作物生长环境参数、生长状态以及设备运行状态等。4.1.1环境参数采集环境参数是影响作物生长的关键因素，包括气温、湿度、光照、土壤水分、养分含量等。数据采集技术主要包括：（1）无线传感网络技术：通过部署在农田中的传感器节点，实时监测作物生长环境参数，并将数据传输至数据处理中心。（2）遥感技术：利用卫星遥感或无人机遥感获取大范围、高精度的地表信息，为作物生长环境监测提供数据支持。4.1.2生长状态监测生长状态数据主要包括作物生长周期、株高、叶面积、生物量等。数据采集技术包括：（1）图像识别技术：通过摄像头拍摄作物图像，利用计算机视觉技术提取生长状态参数。（2）激光雷达技术：利用激光雷达扫描作物，获取作物三维结构信息，进而计算生长状态参数。4.1.3设备运行状态监测设备运行状态数据包括灌溉、施肥、喷药等设备的工作状态。数据采集技术包括：（1）设备传感器：在设备上安装传感器，实时监测设备运行状态。（2）物联网技术：通过物联网平台，实现设备之间的互联互通，收集设备运行数据。4.2数据预处理采集到的原始数据通常存在噪声、异常值等问题，需要进行预处理。数据预处理主要包括以下步骤：（1）数据清洗：去除重复、错误和异常的数据，保证数据质量。（2）数据填补：对缺失值进行填补，保证数据的完整性。（3）数据规范化：对数据进行归一化或标准化处理，消除数据量纲和尺度差异的影响。4.3数据分析与挖掘经过预处理的数据可用于后续的分析与挖掘，为农业智能化种植提供决策支持。4.3.1环境参数分析对环境参数进行分析，掌握作物生长环境的变化规律，为智能控制提供依据。分析方法包括：（1）时间序列分析：分析环境参数随时间的变化趋势，预测未来一段时间内的环境状况。（2）关联分析：分析不同环境参数之间的相关性，为作物生长环境调控提供参考。4.3.2生长状态预测对生长状态数据进行分析，预测作物的生长趋势，为优化种植方案提供支持。分析方法包括：（1）机器学习算法：利用支持向量机、决策树等算法，建立生长状态预测模型。（2）深度学习算法：通过卷积神经网络、循环神经网络等模型，实现生长状态的精准预测。4.3.3设备优化控制基于设备运行状态数据，优化设备控制策略，提高农业生产效率。分析方法包括：（1）故障诊断：通过分析设备运行数据，诊断设备故障，及时进行维修。（2）能耗优化：分析设备能耗数据，优化设备运行策略，降低能耗。通过本章介绍的数据采集与处理技术，为农业智能化种植的智能控制与优化提供数据支持，助力农业现代化发展。第5章智能控制算法与应用5.1模糊控制算法5.1.1模糊控制基本原理模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，适用于处理不确定、非线性以及时变系统。其基本原理是通过模糊推理，将人类的经验和知识以模糊规则的形式表示出来，从而实现对复杂系统的有效控制。5.1.2模糊控制在农业智能化种植中的应用在农业智能化种植中，模糊控制算法可应用于环境参数调控、灌溉决策、病虫害防治等方面。通过对历史数据和专家知识的挖掘，建立相应的模糊控制规则库，实现对作物生长环境的优化控制。5.2神经网络控制算法5.2.1神经网络控制基本原理神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，具有良好的自学习、自适应和容错能力。通过神经网络对控制系统的建模和优化，实现对复杂系统的有效控制。5.2.2神经网络控制在农业智能化种植中的应用神经网络控制在农业智能化种植中的应用主要包括作物生长模型建立、参数优化、病虫害识别等方面。通过对大量历史数据的训练和学习，神经网络能够实现对作物生长过程的精准调控。5.3遗传算法优化控制5.3.1遗传算法基本原理遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，具有全局搜索能力强、适应性好等特点。其基本原理是通过遗传、交叉、变异等操作，不断优化种群，最终找到问题的最优解。5.3.2遗传算法在农业智能化种植中的应用遗传算法在农业智能化种植中的应用主要包括作物生长参数优化、灌溉策略调整、病虫害防治方案优化等。通过遗传算法对控制参数进行优化，可以提高作物产量，降低生产成本，实现农业生产的高效与可持续发展。本章分别介绍了模糊控制算法、神经网络控制算法和遗传算法优化控制，并探讨了它们在农业智能化种植中的应用。这些智能控制算法的应用有助于提高农业生产效益，促进农业现代化进程。第6章智能优化技术6.1模拟退火算法模拟退火算法（SimulatedAnnealing,SA）源于物理学中的固体退火过程，是一种通用概率算法，用于求解优化问题。在农业智能化种植中，模拟退火算法可以有效地解决作物种植中的布局优化、灌溉策略优化等问题。6.1.1算法原理模拟退火算法通过模拟固体退火过程中的温度调整策略，在求解优化问题时，允许在一定范围内接受非最优解，从而避免算法陷入局部最优解。迭代次数的增加，算法将逐渐降低接受非最优解的概率，最终趋于全局最优解。6.1.2应用案例在农业智能化种植中，模拟退火算法可以应用于以下方面：（1）作物种植布局优化：通过调整作物种植的位置和面积，实现产量最大化和资源利用率最优化。（2）灌溉策略优化：根据作物生长需求、水资源分布等因素，制定合理的灌溉计划，提高水资源利用效率。6.2粒子群优化算法粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的协作行为，寻找最优解。6.2.1算法原理粒子群优化算法中，每个粒子代表一个潜在的解。在迭代过程中，粒子通过跟踪自身历史最优解和群体历史最优解，不断调整自己的位置，从而在解空间中搜索全局最优解。6.2.2应用案例在农业智能化种植中，粒子群优化算法可以应用于以下方面：（1）作物生长模型参数优化：通过优化作物生长模型参数，提高模型预测精度，为农业生产提供科学依据。（2）农业机械路径规划：根据农田地形、作物分布等因素，为农业机械制定高效、安全的路径规划。6.3蚁群算法蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）是一种基于蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁之间的信息传递和协同搜索机制，寻找最优路径。6.3.1算法原理蚁群算法中，蚂蚁在搜索食物的过程中，会根据路径上的信息素浓度来选择路径。信息素浓度高的路径被选择的概率较大。蚂蚁的不断搜索，路径上的信息素浓度会发生变化，最终趋于最优路径。6.3.2应用案例在农业智能化种植中，蚁群算法可以应用于以下方面：（1）作物病虫害监测路径优化：通过优化病虫害监测路径，提高监测效率，减少农药使用。（2）农产品物流配送路径优化：根据农产品需求、运输成本等因素，制定合理的物流配送路径，降低物流成本，提高配送效率。本章介绍了模拟退火算法、粒子群优化算法和蚁群算法等智能优化技术在农业智能化种植中的应用。这些优化技术为农业种植提供了高效、智能的解决方案，有助于提高农业生产效益和资源利用率。第7章农业种植环境监测与调控7.1土壤环境监测土壤环境是作物生长的基础，对土壤环境的监测是实现农业智能化种植的关键。本节主要介绍土壤环境监测的技术与方法。7.1.1土壤物理性质监测（1）土壤水分监测：采用频域反射仪、时域反射仪等设备实时监测土壤水分含量，为灌溉提供依据。（2）土壤温度监测：利用温度传感器实时监测土壤温度，保证作物生长适宜的温度环境。（3）土壤质地监测：通过土壤质地分析仪，分析土壤颗粒组成，为改良土壤结构提供参考。7.1.2土壤化学性质监测（1）土壤pH值监测：采用pH传感器实时监测土壤酸碱度，为调整施肥策略提供依据。（2）土壤养分监测：通过土壤养分速测仪，监测土壤中氮、磷、钾等养分含量，指导精准施肥。7.2气象环境监测气象环境对作物生长具有重要影响，本节主要介绍气象环境监测的技术与方法。7.2.1温湿度监测采用温湿度传感器，实时监测空气温度和湿度，为作物生长提供适宜的环境条件。7.2.2光照监测利用光照传感器，监测光照强度，为补光和遮阴措施提供依据。7.2.3风速和风向监测通过风速和风向传感器，监测作物生长环境中的风速和风向，为防风和通风提供参考。7.2.4降水监测采用雨量传感器，实时监测降水量，为灌溉和排水提供依据。7.3环境调控策略根据土壤和气象环境监测数据，制定相应的环境调控策略，以实现作物优质、高效生长。7.3.1灌溉调控根据土壤水分监测数据，制定灌溉策略，实现节水灌溉。7.3.2施肥调控依据土壤养分监测数据，制定精准施肥方案，提高肥料利用率。7.3.3环境因子调控结合气象环境监测数据，采取补光、遮阴、通风等措施，为作物生长提供适宜的环境条件。7.3.4病虫害防治根据环境监测数据，预测病虫害发生，提前采取防治措施，降低病虫害对作物的危害。第8章智能灌溉与施肥技术8.1智能灌溉系统设计8.1.1系统概述智能灌溉系统基于先进的传感器技术、自动控制技术以及大数据分析技术，实现对农田水分状况的实时监测与精准调控，以达到节水、高效、环保的目的。8.1.2系统构成智能灌溉系统主要包括土壤水分传感器、气象传感器、控制单元、执行器、数据传输模块等部分。8.1.3系统功能（1）实时监测：对土壤水分、气象等关键参数进行实时监测；（2）自动控制：根据作物需水量及气象条件，自动调节灌溉水量；（3）数据分析：对监测数据进行处理分析，为灌溉决策提供依据；（4）远程管理：支持远程数据查询、控制指令下达等功能。8.2智能施肥系统设计8.2.1系统概述智能施肥系统依据作物生长需求、土壤肥力状况等因素，实现精准施肥，提高肥料利用率，降低环境污染。8.2.2系统构成智能施肥系统主要由肥料浓度传感器、土壤养分传感器、控制单元、施肥泵、数据传输模块等组成。8.2.3系统功能（1）实时监测：对土壤养分、肥料浓度等关键参数进行实时监测；（2）自动控制：根据作物需求和土壤肥力状况，自动调节施肥浓度和施肥量；（3）数据分析：对施肥效果进行评价，为施肥决策提供依据；（4）远程管理：支持远程数据查询、控制指令下达等功能。8.3灌溉与施肥优化策略8.3.1数据融合与分析结合土壤水分、气象、土壤养分等多源数据，采用数据挖掘和机器学习等方法，对农田水分和养分状况进行综合分析。8.3.2模型构建与优化基于作物生长模型、土壤肥力模型等，构建灌溉与施肥优化模型，实现对灌溉和施肥方案的动态调整。8.3.3专家系统结合农业专家经验和实际生产数据，建立灌溉与施肥专家系统，为农民提供决策支持。8.3.4系统集成与示范将智能灌溉与施肥系统与其他农业智能化技术相结合，实现系统集成，并在典型农田进行示范应用，验证优化策略的有效性。第9章农业病虫害监测与防治9.1病虫害监测技术9.1.1病虫害识别技术病虫害识别技术主要包括图像识别、光谱分析和人工智能算法等。通过高清摄像头、无人机等设备收集病虫害图像数据，利用深度学习等人工智能算法进行病虫害的识别和分类。9.1.2病虫害监测设备介绍病虫害监测设备，如自动虫情测报灯、病虫害监测站等，实现对病虫害的实时监测和远程数据传输。9.1.3病虫害监测网络构建病虫害监测网络，实现对农田病虫害的全面覆盖和动态监测，提高病虫害监测的准确性和时效性。9.2病虫害预测与预警9.2.1病虫害预测模型基于历史病虫害数据和气象、土壤等环境因素，建立病虫害预测模型，实现对病虫害发生趋势的预测。9.2.2预警系统构建利用病虫害预测模型，结合现代通信技术，构建病虫害预警系统，及时向农业生产者发布病虫害预警信息。9.2.3