Page 63 - 现代农业技术的应用与推广

第二章 新科技在现代农业中的应用

量、日照时长、风速、风向等多个参数，且数据的采集具有高频率和长时间序列
的特点，能够反映气象条件的细微变化和长期趋势。例如，每日的气温数据精确
到小数点后一位，每小时记录一次，这种高精度和高频率的气象数据收集，使得

系统能够敏锐捕捉到可能诱发病虫害的气象因素，如连续多日的高温高湿天气往
往是某些真菌性病害滋生的温床，而长时间的干旱则可能影响害虫的生存环境和
繁殖行为，进而影响病虫害的发生概率和发展态势。
土壤数据的收集则依赖于分布在农田中的各类土壤传感器，这些传感器能够

实时监测土壤的酸碱度、肥力状况（包括氮、磷、钾等主要养分含量）、含水量、
土壤质地等关键指标，并通过无线传输技术将数据汇聚到系统平台。不同的土壤
条件会对农作物的生长状况和抗病虫害能力产生显著影响，例如，土壤肥力失衡
可能导致农作物生长衰弱，从而更容易受到病虫害的侵袭；而偏酸性或偏碱性的

土壤环境也会为某些特定病虫害提供适宜的生存条件，系统通过整合这些土壤数
据，能够进一步细化病虫害的预测模型，提高预测的准确性和针对性。
农作物种植数据也是预测系统不可或缺的一部分，包括农作物的种类、种植
面积、种植时间、品种特性、种植密度以及田间管理措施（如施肥、灌溉、修剪

等）等信息。不同的农作物品种对病虫害的抗性存在差异，种植密度过高可能导
致通风透光不良，增加病虫害发生的风险，而合理的田间管理措施则有助于增强
农作物的抗病虫害能力。通过详细记录和分析这些种植数据，预测系统能够结合
农作物的生长周期和实际生长状况，更精准地预测病虫害在不同生长阶段的发生

可能性，为农户提供更具时效性和实用性的防治建议。
历史病虫害发生数据则是系统进行模型训练和优化的重要依据，通过对多年
来无锡市及周边地区各类农作物病虫害的发生时间、地点、严重程度、防治措施
以及对应的气象、土壤和种植条件等信息的整理和分析，系统能够挖掘出病虫害

发生的规律和潜在的影响因素之间的复杂关系，构建起基于历史经验的病虫害预
测模型框架，并在后续的运行过程中不断根据新的数据进行优化和完善，使其能
够更好地适应实际生产中的各种变化情况，提高预测的准确性和可靠性。
（二）核心算法与模型训练

在数据整合的基础上，无锡市农作物病虫害预测系统采用了一系列先进的机
器学习算法和统计分析方法，对海量数据进行深度挖掘和建模，以实现对病虫害
发生的精准预测。其中，常用的算法包括决策树、支持向量机、随机森林、深度

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