農業氣象服務在內蒙古農作物病蟲害預測預防中的應用

中圖分類號：S43 文獻標志碼：C DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2025.14.064

內蒙古位于中國北部邊疆，地跨東北、華北、西北。該地區氣候以溫帶大陸性氣候為主，日照時間長，大部分地區年日照時間超過 2700h ，降水量少，全年降水量在 400mm 以下，季節變化劇烈。內蒙古是中國重要的農牧業基地，2023年內蒙古農作物總播種面積880.9萬 hm² ，其中糧食作物播種面積698.5萬 hm² ，主要農作物包括玉米、大豆、小麥及馬鈴薯等。然而，由于內蒙古氣候干旱、風沙多發，加之地域遼闊、氣候差異大，農作物病蟲害問題一直是制約農業生產的主要因素。鑒于內蒙古獨特的自然條件和農業形勢，充分發揮農業氣象服務在農作物病蟲害預測預防方面的作用，對于提高糧食產能、促進農業高質量發展意義重大。

內蒙古主要農作物病蟲害與氣象條件的關系

1.1 溫度

溫度是影響農作物病蟲害發生和發展的關鍵氣象因子。適宜的溫度有利于病原菌繁殖和害蟲代謝活動，反之則會抑制。以內蒙古主要農作物病蟲害為例，玉米大斑病、玉米彎孢霉葉斑病等病害在 20～30^°C 的適宜溫度下易發生并加速擴散。而玉米螟、草地貪夜蛾等害蟲，其發育階段均需要一定積溫，溫度升高可加快其生命周期，造成其種群數量快速增長[]。同時，突變的高溫或低溫都可能造成一些病蟲害暴發，如油菜菌核病在低溫潮濕條件下易蔓延。因此，準確監測并預報溫度變化對于及時發現和防控農作物病蟲害至關重要。

1.2 濕度

濕度會直接影響病原菌的生長繁殖和害蟲的活動能力。許多農作物真菌性病害需要一定的濕度條件才能發生并擴散，如大豆根腐病、大豆葉斑病等，在持續潮濕環境下易于暴發流行。而過高或過低的濕度均會影響害蟲的活躍度，適宜的濕度有利于害蟲的活動繁衍。以內蒙古為例，大豆菌核病和大豆食心蟲在重茬地塊和密植條件下，濕度過高會加重發生。另外，濕度會影響病原菌和害蟲在作物殘體、雜草或土壤中的越冬情況，從而對翌年病蟲害的發生產生影響。

1.3降水

降水狀況對內蒙古農作物病蟲害的發生發展有直接影響。降雨可以為病原菌提供適宜的濕度條件，如大豆根腐病、大豆葉斑病等病害在過多降雨或連陰雨天易于暴發蔓延。另外，降雨會增加農作物冠層濕度，為蚜蟲、小菜蛾等蟲害的發生提供適宜環境。而在降水較少的干旱條件下，黃曲條跳甲等害蟲活動加劇，

對農作物危害加重。

2 農業氣象服務在農作物病蟲害預測預防中的應用

2.1實時氣象監測和數據分析

實時獲取準確的氣象數據是開展農作物病蟲害監測預警的基礎。目前，內蒙古已建立由自動氣象站、衛星遙感、無人機等多種技術手段組成的立體氣象觀測網絡，可實現對溫度、降水、濕度、風速等關鍵氣象要素的動態監測，提供高時間分辨率的實時數據[2]。利用大數據分析手段處理獲取的海量氣象數據，剔除異常值、填補缺失、構建時空連續場等，形成高質量、高分辨率的氣象數據產品，為后續農作物病蟲害監測預警奠定基礎。同時，結合農作物長勢遙感監測、地面調查等信息，分析關鍵氣象指標與病蟲害活動的耦合關系，識別潛在的風險信號，實現對病蟲害的實時監測和早期預警。

2.2基于氣象模型的病蟲害預測

利用氣象模型對農作物病蟲害發生進行定量預測，是農業氣象服務的重要內容。以內蒙古主要農作物病蟲害為例，對于大豆根腐病、大豆葉斑病等常見病害，通常采用累計降水量、持續潮濕小時數等指標構建統計回歸模型進行預測。對于玉米螟、草地貪夜蛾等蟲害，則建立考慮溫度、降水等影響因子的發育模型，根據實測氣象數據計算其整個生命周期，預報危險期[3]。

2.3氣象信息智能決策支持

將氣象信息與農作物生長模型、病蟲害模型、決策知識庫等有機結合，構建智能決策支持系統，是提高農業氣象服務效能的重要途徑。以內蒙古為例，通過智能決策支持系統整合當前及未來一段時期的氣象預報數據、衛星遙感監測數據、地面站點觀測數據等氣象要素信息，同時融入農作物生長模型、主要病蟲害發生發展模型、防治決策知識庫等。在農作物生產關鍵時期，智能決策支持系統可自動模擬未來一段時期內的農作物生長狀況、病蟲害發生趨勢，并基于防治決策知識庫提供防控措施。例如，對于大豆主產區，根據預測的高溫少雨天氣，智能決策支持系統將給出大豆葉斑病、大豆菌核病等病害高發風險預警，并推薦適當的防治藥劑類型、施藥時間窗口等具體指導。該決策支持系統不僅覆蓋主要農作物的常見病蟲害，還可根據實際情況自主優化決策方案，做出精細化的調整，提高決策的針對性和前瞻性。

3存在的問題

3.1區域氣象監測數據不足

內蒙古面積較大，氣候類型多樣，存在明顯的區域差異性。但現有的常規氣象觀測站網較為疏散，空間分布不夠均勻，難以滿足對各農業生產區位的精細化氣象監測需求。特別是在一些偏遠、交通不便的地區，缺乏連續穩定的氣象觀測數據，給農作物病蟲害監測預警工作帶來困難。同時，部分關鍵氣象要素的觀測手段還不夠先進，影響數據的準確性和時效性。此外，由于氣象觀測站點分布及觀測要素的限制，對局地小尺度的特征氣象監測能力有待加強。

3.2病蟲害預測模型有待完善

目前，內蒙古在農作物病蟲害預測方面主要采用經驗統計模型和簡單過程模型，缺乏更加先進、精細化的模型支撐。現有模型往往只考慮單一氣象因子的影響，未能很好融入其他影響因素，難以反映復雜的病蟲害生境條件。同時，大多數模型是基于大范圍數據建立的，對局部區域的適用性不足，預測精度受到一定影響。此外，現有模型主要集中在對主要農作物的常見病蟲害預測上，對新發生或偶發性病蟲害的預測能力較弱。

3.3氣象信息服務缺乏針對性

當前，內蒙古在農作物病蟲害防治方面的氣象信息服務大多停留在發布一般性的預預報信息，缺乏對不同作物類型、生長階段、地理區位等具體情況的針對性指導。氣象信息服務產品的形式單一，難以滿足用戶個性化需求。同時，氣象信息服務發布的內容往往只考慮了氣象條件的影響，未能很好融入病蟲基情、農藝措施等其他關鍵信息，農作物病蟲害預警預報的綜合性和科學性有待提高。此外，現有的氣象信息服務方式較為被動，主要依賴官方渠道發布，未能充分利用新媒體等渠道，提供針對不同對象的差異化、互動式服務。

4對策

4.1加強氣象監測網絡建設，提高數據獲取能力

內蒙古需要充分利用新技術新手段，在現有氣象觀測站網的基礎上，進一步加密觀測點位，尤其是在重點農業生產區域，以獲取更精細、更全面的氣象要素數據。同時，積極推廣應用自動氣象站、無人機等新型監測設備，擴大覆蓋范圍，豐富觀測要素種類。

除了擴充和優化傳統氣象觀測網絡，還應加強對關鍵天氣的監測。例如，利用監測預警雷達、衛星遙感等技術手段，實時掌握對流性天氣、冰雹、暴雨、大風等災害天氣的演變，做到早發現、早預警。此外，完善數據質控體系，建立自動化質量控制機制，及時剔除異常值、校正偏差，確保氣象數據的可靠性和連續性。

4.2優化病蟲害預測模型，提高預測精準度

內蒙古農業區域廣闊，農作物病蟲害發生規律復雜，需要不斷優化和完善病蟲害預測模型，以提升防控效率和精準度。1）著力發展集成多源數據、多學科知識的新型農作物病蟲害預測模型。這類模型需要充分考慮氣象條件（溫度、濕度、降水量等）、作物生長狀況（物候期、長勢等）、農藝措施（種植密度、施肥情況、灌溉方式等）及土壤條件（養分含量、pH值、含水量等）等多重影響因子，全面反映農作物病蟲害的生存環境和發展態勢。同時，積極應用機器學習、深度學習等人工智能技術，挖掘隱藏在海量歷史數據中的非線性關系，提高農作物病蟲害預測模型的擬合優度和預測能力。2）加強對局部區域農作物病蟲害的模型研究。內蒙古不同區域的自然條件和農業生產特點差異顯著，需要根據各地的具體情況，建立本地化的農作物病蟲害預測模型，提高預測的針對性和適用性[4-5]。對于玉米螟、小麥條銹病等重大病蟲害，還需要開發具有區域差異化的分級預測模型，實現從整體到局部的精準預測服務，為分區域、分等級開展防控工作提供科學依據。同時，應加強對新發病蟲害和具有潛在危險性病蟲害的模型研究。3）建立模型定期評估和優化機制，根據最新監測數據對模型參數進行校正和更新，不斷改進算法，提升計算精度。可以引入多層神經網絡、支持向量機等先進算法，優化模型結構，提高模型的泛化能力和預測準確性。

4.3開展氣象信息定制服務，滿足差異化需求

內蒙古氣象部門應當深入調研用戶需求，細分服務對象，根據不同地區、不同作物的特點，提供差異化的定制服務。具體而言，可以按照地理位置、種植作物類型、生長階段等維度，著重提供農作物病蟲害防治和灌溉指導等信息，為用戶提供個性化的氣象信息服務。同時，根據作物生長周期，在不同階段提供相應的氣象服務產品，如播種期的適宜播種時間預報、生長期的病蟲害預警、收獲期的天氣預報等。此外，氣象部門應當創新服務形式，開發多樣化的信息產品可以利用大數據、人工智能等技術，開發智能化的氣象服務平臺，為用戶提供交互式、可視化的信息服務。例如，開發手機APP，讓用戶能夠實時查詢所在地區的氣象信息，并根據自身需求設置個性化推送。還可以開發微信小程序、短視頻等新媒體形式的服務產品，以更加生動、直觀的方式傳播氣象信息。為了提高服務的精準性和實用性，氣象部門應當加強與農業農村等相關部門的合作，通過數據整合、機制創新和技術融合，構建“監測-預警-決策-評估”全鏈條服務體系。氣象部門應當建立用戶反饋機制，持續優化和改進服務。通過定期開展用戶滿意度調查，收集用戶意見和建議，及時調整服務內容和方式。可以組織專家團隊，為重點用戶提供一對一的咨詢服務，解答其在生產實踐中遇到的具體問題，不斷提升服務的針對性和實用性。

5結語

提升內蒙古農業氣象現代化服務水平，促進農作物病蟲害高效防控，是一項系統工程。內蒙古需要從加強氣象監測網絡建設，提高數據獲取能力；優化病蟲害預測模型，提高預測精準度；開展氣象信息定制服務，滿足差異化需求等多個方面著手，全面提升氣象信息的獲取能力、分析預測水平，以及服務的針對性和實效性。政府有關部門應加大投入力度，大力推進相關工作，為農業氣象現代化服務提供堅實支撐。同時，氣象部門也要主動加強自身建設，與其他相關單位加強協作，充分發揮氣象信息在指導農業生產、應對氣候變化中的重要作用。只有政府、氣象部門、科研院所和廣大農戶形成合力，共同努力，才能最終構建高水平的農業氣象現代化服務體系，切實提高農作物病蟲害預測預防效能，助力農業農村現代化發展。

參考文獻：

[1] 蔡仲舉.氣象服務在農業生產中的應用研究[J].農業災害研究，2024，14（8）：204-206.

[2] 馬志強，李睿，白櫻，等.朔州市首蓿生產精細化氣象服務研究[J].農業工程，2024，14（5）：68-73.

[3] 買買提力·熱不都拉.衛星遙感技術在農業氣象服務中的應用[J].農業工程技術，2023，43（35）：45-46.

[4] 郭麗紅，張磊.農業氣象智能化服務在農業生產中的應用[J].河北農機，2024（5）：136-138.

[5] 孫亞麗.農業氣象服務在農作物病蟲害防治中的應用[J].農業災害研究，2024，14（4）：215-217.

（責任編輯：劉寧寧）