给庄稼“看病”，农技人员一般先要到田间地头去实地采样，再到实验室化验分析，找出致病的真菌、细菌等，然后根据经验来判断病情，给出防治办法。这种方法不仅劳动强度大，而且预报时效性和准确率、防控效果难以让人满意。
能不能采取智能化的办法对农作物病虫害进行预测预报?早在上世纪80年代，西北农林科技大学就开始了小麦赤霉病的监测预警研究，先后建立了小麦赤霉病机理模型和多个经验模型。朝着该方向，西北农林科技大学植物保护学院教授胡小平带领团队继续探索这方面的工作。
在胡小平的办公室里，摆放着各种仪器设备，并用密密麻麻的线缆连接到窗户外的太阳能板上。原来，这是胡小平团队研制的小麦赤霉病自动监测预报器，能根据小麦抽穗期间的气象因子、初始菌源量、小麦抽穗始期、品种开花期值等，自动预测小麦蜡熟期赤霉病病穗率。该团队还利用物联网与云计算技术开发了小麦赤霉病自动监测预警系统。
预报器高约1.5米，由一根不锈钢金属作支柱，上面分别配着数据发射器与太阳能板，操作简便。每年3月，农技人员到田间调查小麦赤霉病初始菌源量，随后在手机软件上输入小麦抽穗始期、品种类型等相关信息，就可以随时随地查看小麦赤霉病发生情况。当监测结果超过防治指标时，系统会自动将预报信息发送到相关负责人手机上，预报准确率达到90%以上。
能准确预报小麦赤霉病，能不能用于小麦条锈病、小麦白粉病、玉米大斑病等作物疾病的预报?胡小平团队再接再厉，连续攻克这些农作物的病害预报难题，累计向全国粮食主产区大面积推广应用各类农作物病害自动监测预警系统600余套，预测准确率达到80%以上。目前，该预报器获得发明专利2项、实用新型专利6项、软件著作权7个。
胡小平介绍，团队与中国农业科学院、中国农业大学、安徽农业大学等多家单位合作，开发出一系列作物主要病害监测预警系统，同时开展了对苹果、猕猴桃、茶叶、蔬菜等作物的主要病害监测预警。此外，他们还开发了一套自动监测系统搭载多种作物病害的监测模式，可实现“一机多用”。
胡小平说，未来团队还要把害虫监测预警集成进来，应用先进的传感器、物联网技术、人工智能技术等，开发出可以监测作物病虫害的“全科医生”，更好防控病虫害。 |
