給莊稼“看病”，農技人員一般先要到田間地頭去實地采樣，再到實驗室化驗分析，找出致病的真菌、細菌等，然后根據經驗來判斷病情，給出防治辦法。這種方法不僅勞動強度大，而且預報時效性和準確率、防控效果難以讓人滿意。

　　能不能采取智能化的辦法對農作物病蟲害進行預測預報？早在上世紀80年代，西北農林科技大學就開始了小麥赤霉病的監測預警研究，先后建立了小麥赤霉病機理模型和多個經驗模型。朝著該方向，西北農林科技大學植物保護學院教授胡小平帶領團隊繼續探索這方面的工作。

　　在胡小平的辦公室里，擺放著各種儀器設備，并用密密麻麻的線纜連接到窗戶外的太陽能板上。原來，這是胡小平團隊研制的小麥赤霉病自動監測預報器，能根據小麥抽穗期間的氣象因子、初始菌源量、小麥抽穗始期、品種開花期值等，自動預測小麥蠟熟期赤霉病病穗率。該團隊還利用物聯網與云計算技術開發了小麥赤霉病自動監測預警系統。

　　預報器高約1.5米，由一根不銹鋼金屬作支柱，上面分別配著數據發射器與太陽能板，操作簡便。每年3月，農技人員到田間調查小麥赤霉病初始菌源量，隨后在手機軟件上輸入小麥抽穗始期、品種類型等相關信息，就可以隨時隨地查看小麥赤霉病發生情況。當監測結果超過防治指標時，系統會自動將預報信息發送到相關負責人手機上，預報準確率達到90%以上。

　　能準確預報小麥赤霉病，能不能用于小麥條銹病、小麥白粉病、玉米大斑病等作物疾病的預報？胡小平團隊再接再厲，連續攻克這些農作物的病害預報難題，累計向全國糧食主產區大面積推廣應用各類農作物病害自動監測預警系統600余套，預測準確率達到80%以上。目前，該預報器獲得發明專利2項、實用新型專利6項、軟件著作權7個。

　　胡小平介紹，團隊與中國農業科學院、中國農業大學、安徽農業大學等多家單位合作，開發出一系列作物主要病害監測預警系統，同時開展了對蘋果、獼猴桃、茶葉、蔬菜等作物的主要病害監測預警。此外，他們還開發了一套自動監測系統搭載多種作物病害的監測模式，可實現“一機多用”。

　　胡小平說，未來團隊還要把害蟲監測預警集成進來，應用先進的傳感器、物聯網技術、人工智能技術等，開發出可以監測作物病蟲害的“全科醫生”，更好防控病蟲害。

　　《 人民日報 》（ 2024年07月29日 19 版）

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