“数据要素×”典型案例之三 | 多源数据融合提升稻麦重大病害监测预警能力

       5月24日，国家数据局会同生态环境部、交通运输部、金融监管总局、中国科学院、中国气象局、国家文物局、国家中医药局等相关部门在第七届数字中国建设峰会上发布第一批20个“数据要素×”典型案例，通过示范引领，激励多方主体积极参与，释放数据要素价值。

　　农作物病虫害是影响农作物稳产增产的重要因素，通过数据采集和融合分析，为科学预测和有效防控提供支撑。针对长江中下游地区小麦赤霉病和水稻稻瘟病发病风险高，传统病害监测手段存在数据采集不全面、监测覆盖范围不到位、风险发现不及时等问题，江苏省互联网农业发展中心依托政务数据共享平台，通过对病害数据、气象数据、遥感数据等数据的采集汇聚，对作物病害发生进行常态化的概率测算和风险预警，有效提高病害防治的精度和准度。

　　一是推动多源数据采集治理。依托江苏省农业农村大数据云平台，综合应用GIS、物联网、卫星遥感等手段，采集汇聚农情、植保、气象、基础空间等相关数据，构建赤霉病、稻瘟病数据资源库。

　　二是搭建病害智能化预警模型。整理分析稻麦病害发病情况的历史调查数据，结合对应时期稻麦生育期观测数据、气象数据、作物识别数据、多光谱遥感数据，搭建病害发病概率模型，实现稻麦病害发生风险预测。

　　三是推出风险防控常态化服务。基于病害监测预警数据分析结果，为各类生产经营主体提供历史病害服务、监测分析、预警发布等服务，每日提出未来7天病害侵染风险，提升在重点时间、重点区域的病害精准防治能力。2019-2023年，江苏省互联网农业发展中心连续预测全省赤霉病、稻瘟病发病风险，累计监测小麦和水稻种植面积超2亿亩，病害逐日风险预测准确率提高到80%以上，风险预测时间比人工提前7天，平均减少每年植保用药1-2次。近三年年均挽回稻麦损失共计200万吨，年均挽回直接经济损失49.8亿元。

　　图 稻麦病害风险预测图

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