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植物病虫害模型

植物病虫害预测预报是根据植物病虫害流行规律分析、推测未来一段时间内病虫分布扩散和危害趋势的综合性科学技术,需要应用有关的生物学、生态学知识和数理统计、系统分析等方法。预测结果应以最快的方式发出通报,以便及时做好各项防治准备工作。预测预报的对象包括农作物病虫害、森林病虫害和仓贮病虫害等。

 

 

病虫害数据模型分析
 
作物病虫害的发生受多种因素影响,如气象、土壤、栽培条件等,这些因素与病虫害的发生呈非线性关系,具有随机性、差异性、突发性等特点。作物病虫害的发生也有一定规律性,如虫害发生的有效积温法则等。通过收集特定病虫害发生的各外在因素(如温度、适度、
降雨等),可以利用计算机软件制作一个模型,这样就能对该病害或虫害的发生作精准模拟及预测预报,在病虫害发生之前采取喷药等措施,减少或避免其发生带来的损失。
 
病虫害模型的建立离不开大量信息的采集,通过先进物联网基站及无线节点技术可快速准确地收集建立病虫害模型所需数据,通过数据汇集分析制作特定模型。将长时间累积收集数据不断输入,对模型进一步修正、补充和完善,做到病虫害精准预测、及时预警,更好地指导农业生产。

 

 

Caipos公司长期致力于病虫害模型建立及应用方面工作,目前在稻瘟病、赤霉病、霜霉病、早/晚疫病等常见病模型上有广泛应用。
 
Caipos病虫害模型和同类型模型对比的主要优点是可以从种植者那里得到反馈,用户可以输入诸如喷药时间、所用农药种类和时间段等信息,让喷药对病虫害预防及防治发挥最大作用。如果系统现有病虫害模型与实践生产不符,系统可以通过1到2个生长周期的数据采集、分析自动生成单一病害的预警模型,保证模型的实用性。
 
病虫害模型是全部可调的,用户可调整各个参数来满足特定气候区域和作物的要求。如果用户已经拥有气象数据和病虫害的历史数据,技术人员可以在用户数据的基础上调整病害模型。