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Early diagnosis and comprehensive prevention and control techniques of wheat disease

  • LI Yanli
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  • Rural Comprehensive Service Center of Pingwei Town, Panji District, Huainan 232000, China

Received date: 2024-10-24

  Online published: 2025-03-13

Abstract

Early diagnosis and comprehensive prevention and control techniques were explored for wheat disease, and strategies to improve the effectiveness of wheat disease prevention and control were proposed. Early diagnosis techniques include disease symptom recognition techniques that rely on disease symptom maps, deep learning algorithms, and remote sensing technology, and molecular biology techniques such as polymerase chain reaction and gene chips. Comprehensive prevention and control techniques include establishing and applying disease prediction models based on meteorological data, as well as disease prediction and warning systems; applying reasonable crop rotation systems, optimizing sowing time and density, and other agricultural operation techniques. The strategies to improve the effectiveness of wheat disease prevention and control include the research and promotion of new diagnostic technologies such as nanotechnology and biosensors, as well as the integration and application of comprehensive prevention and control technologies such as agricultural control, physical control, and chemical control, to promote the innovation of diagnosis and control technologies; the measures such as conducting on-site demonstrations, remote teaching, and organizing experience exchange meetings, and establishing demonstration bases to strengthen farmer education and technical training. The application of relevant techniques provides a reference for improving the scientific and timely prevention and control of wheat disease.

Cite this article

LI Yanli . Early diagnosis and comprehensive prevention and control techniques of wheat disease[J]. Anhui Agricultural Science Bulletin, 2025 , 31(5) : 89 -92 . DOI: 10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2025.05.019

小麦是重要的粮食作物之一,其生长过程中常受多种病害威胁,严重时会影响产量和品质。随着农业技术的进步,小麦病害早期诊断和综合防控技术成为研究热点之一。巴文静[1]研究指出,可利用近红外光谱方法诊断小麦早期赤霉病,为该病害的早期防治提供参考。李全凯[2]结合高光谱成像技术与深度学习方法,创制了便携式小麦白粉病诊断仪,实现了小麦白粉病早期快速诊断。刘显元等[3]研究指出,小麦主要病害包括根腐病、赤霉病、散黑穗病和白粉病等;结合各病害特征,提出了农业防治、物理防治和化学防治等综合防治措施。应用先进的诊断技术和综合防控措施能有效提升管理水平、减少损失,新型技术和策略不仅能快速识别病害,还能根据病害发展情况采取针对性防控措施,增强作物抗病能力,保障粮食稳定和可持续生产。本文探讨了小麦病害的早期诊断技术和综合防控技术,并提出提升小麦病害防控效果的策略,为保障小麦健康生长提供参考。

1 小麦病害早期诊断技术

1.1 病害症状识别技术

1.1.1 常规病害症状识别方法

常规病害症状识别方法主要依靠农技人员的经验以及肉眼观察。病害症状通常出现在小麦叶片、茎秆和穗部,表现为颜色变化、斑点和枯萎等。鉴于病害种类繁多且病症复杂多样,识别的准确性易受识别者专业知识和经验水平的影响。现场调查是病症识别的常用手段之一,即田间定期巡查,观察病害症状,并记录病害发生情况。这种方法耗费时间和精力,且覆盖范围有限,识别结果具有主观性和不稳定性。常规的病害识别方法主要依靠病害症状图谱和手册等辅助工具,这些工具提供了常见病害的图片和描述,以便识别者进行有效的对比和确认,在一定程度上提升了识别效率[4]。但随着农业生产规模的扩大以及病害种类的增多,该方法较难适应现代农业的需求;在病害发生初期症状不明显或与其他非病害因素导致的症状相似时,该方法的准确性和及时性均受到了一定影响。

1.1.2 现代图像处理技术

崔文斌[5]研究指出,现代图像处理技术通过运用机器学习和深度学习算法,对田间拍摄的图像进行自动分析,在小麦病害诊断中得到广泛应用;该技术的高效性和准确性极大提升了病害的识别水平,使病害发生区域能被迅速准确地检测出来。经大数据训练,这些算法能够精确识别不同类型的小麦病害,并对病害的严重程度作出评估。如遥感技术与无人机拍摄技术的有机结合,使大面积农田的病害监测变得更加便捷。高光谱成像技术能够捕捉到植物叶片光谱的细微变化,进而在病害初期实现精准识别。

1.2 分子生物学诊断方法

1.2.1 聚合酶链式反应(PCR)技术

PCR技术在小麦病害检测中应用较多,其通过扩增特定病原体的DNA片段,从而达成病害的快速且准确诊断。黄灿等[6]研究指出,与依赖于病原体培养和显微镜观察的传统检测方法相比,PCR技术能够在病害早期阶段(病原体数量较少时)进行灵敏检测。实时荧光定量PCR技术能够对病原体的存在量进行定量分析,为病害的监测和防治提供科学依据。高通量PCR技术的发展使多重病原体检测成为可能,有效提升了诊断效率。该技术与自动化设备相结合,达成了高通量、快速的病害筛查,有利于提高农业病害管理的精细化水平。

1.2.2 基因芯片技术

基因芯片技术在小麦病害检测领域彰显出较大潜力,其发展及应用助推了农业病害诊断朝精细化与高效化方向迈进。在微小芯片上固定大量病原体特异性探针的基因芯片技术可检测多种病原体的基因表达,能够迅速且高通量地剖析病原体的种类与数量,达成多病原体的同步检测目的。该技术具有灵敏性和特异性高等优势,可在病害早期或潜伏期探测病原体,从而为病害暴发提供预警[7]。基因芯片的运用范畴并不仅仅局限于病害诊断,还能够服务于探究病原体与宿主植物之间的相互作用机制,助力理解病害的产生及发展进程。该技术能够筛选出抗病基因,为小麦育种提供重要的分子标记,进而推动抗病品种的培育工作。现代基因芯片技术融合了微电子学与生物学的前沿进展,致使芯片的制作与检测成本逐步降低,进而促进其在农业生产领域广泛运用。

2 小麦病害综合防控技术

2.1 病害预测与预警系统

2.1.1 基于气象数据的病害预测模型

马慧琴[8]研究表明,温度、湿度、降水量以及风速等气象因素会直接影响病害的发生和传播,因此,在小麦病害防控中,基于气象数据的病害预测模型具有重要作用。采集与剖析此类气象数据并构建预测模型,可为病害暴发提供预警。现代预测模型融合了统计学和机器学习算法,能够处理规模庞大的数据,甄别出气象因素和病害之间的复杂关系。该模型可通过实时更新气象数据,对预测结果进行动态调整,进而提供精准无误的病害预警信息。用户能够依据预警信息,适时施行预防举措,如调整灌溉策略、施用防治药剂以及优化种植密度等,以降低病害发生风险。将气象数据的病害预测模型与遥感数据、地理信息系统等相结合,可达成大范围且精准化的病害监测与管理,增进防控成效,确保小麦生产的稳定性与可持续性。

2.1.2 预警系统的建立与应用

郑增海[9]研究表明,在小麦病害防控中,预警系统通过集成现代信息技术、气象数据、遥感数据以及地面监测数据,极大地提高了病害管理的时效性和精准度,实现了对病害发生风险的实时分析。先进的传感器网络和物联网技术实现了对农田环境的全天候监测,能够及时捕捉到病害发生的初期信号。预警系统借助大数据分析和人工智能算法,预测病害的发展趋势,并通过短信、应用程序以及农技推广平台等渠道,将预警信息迅速传达给种植户,使其在病害暴发前采取有效的预防举措,以减少损失。该系统还具有自学习和自优化的功能,能够依据历史数据和实际防控效果及时调整和优化,以提升预警的准确性和可靠性。

2.2 农业操作技术

2.2.1 应用合理的轮作制度

合理轮作在小麦病害防控中发挥着重要作用,其改变了种植结构,打破了病原菌的生长循环,从而有效减少了病害发生。轮作制度借助不同作物的生长特性,将小麦与其他作物(如豆类、油菜等)进行轮换种植,不仅有助于恢复土壤肥力,还能抑制特定病原菌的繁殖。在轮作过程中,通过处理作物残茬以及深耕、翻耕土壤,进一步降低了病害的传播风险。现代轮作制度与土壤健康管理和生态农业理念相结合,有效提升了土壤的生物多样性和生态平衡。刘林锋等[10]研究表明,科学设计与合理轮作不仅能改善土壤结构,增强作物的抗病能力,还可以减少化学农药的施用量,从而降低对环境的影响。信息技术和精准农业的发展为优化轮作制度提供了数据支持,对土壤监测和作物生长数据进行分析,能够动态调整轮作计划,以实现病害的高效防控。

2.2.2 优化播种时间与密度

优化播种时间与密度能够切实有效地降低病害发生风险。播种时间的选择应结合气候条件以及土壤温度,避开病害高发时段,借助适宜的生长季节来提升小麦的抗病能力。适时播种有利于小麦健康生长,减少病原菌的侵袭。优化播种密度对于改善田间环境至关重要,播种密度过高可能导致田间通风不良和湿度升高,从而滋生病原菌[10]。科学的播种密度能够提高光合作用效率,促进植株健壮生长,强化其对病害的抵御能力。现代农业技术,如遥感技术、大数据分析技术等的应用,实现了土壤和气候条件的实时监测,播种计划的动态调整,达成了精准农业管理的目标。优化播种时间与密度不但能够有效控制病害,还能提升小麦的产量和品质,增强农业生产的可持续性。这种综合管理策略凭借科学规划和技术应用,提高了病害防控的效率与效果,为现代农业的健康发展奠定了基础。

3 提升小麦病害防控效果的策略

3.1 提升诊断与防控技术创新

3.1.1 新型诊断技术的研发与推广

研发并推广先进的诊断工具及技术,能够增进病害识别的准确性与及时性。借助纳米技术和生物传感器开发出高灵敏度的现场快速检测设备,能够直接检测病原体,大幅度缩减了诊断时间。高通量测序技术的应用使病害的基因组分析更为精确,为精准防控提供了数据支撑。智能手机应用与图像识别算法相结合,可将拍摄的作物图片进行分析,迅速诊断病害类型并提出防控建议。张俊梅等[11]研究表明,新技术的研发与推广不仅提升了病害诊断的效率,还促进了病害防控向智能化和精准化发展,为种植户提供了更便捷有效的管理工具,从而提高整体的病害管理水平。

3.1.2 综合防控技术的集成与应用

综合防控技术的集成是将多种防控策略结合,达成高效的病害管理。生物防治、化学防治与物理防治相互配合,能够有效降低病害发生概率。运用生物防治技术引入有益微生物或天敌,可抑制病原菌的生长,减少化学农药的施用。物理防治技术如覆盖薄膜和悬挂诱捕器等,能够阻止病原体的传播。信息技术的应用进一步增强了综合防控成效。借助遥感数据、地理信息系统以及大数据分析,对病害发生动态进行实时监测,优化防控方案。综合防控技术的集成应用,不仅提高了病害防治的效果,还推动了农业的可持续发展,确保了小麦的健康生长和高产。

3.2 加强农民教育与技术培训

3.2.1 农民培训

加强农民教育与技术培训在小麦病害防控中发挥着关键作用。农民是农业生产的直接参与者,拥有科学的病害识别和防控知识以及操作技能能使其及时发现并处理病害。李春喜[12]研究表明,现代农业技术的迅猛发展要求农民不断更新并掌握新的防控技术,以提高生产效率和经济效益。农民培训方法多种多样,现场示范和实地教学能让农民直观地了解和掌握技术操作,增强实践能力。利用远程教育平台和智能手机应用,可随时随地进行学习和咨询,打破时间和空间的限制。组织经验交流会和技术研讨会,鼓励农民分享成功经验和实用技巧,营造良好的学习氛围。通过多层次、多形式的培训,全面提高农民的技术水平,为小麦病害的有效防控提供了有力保障。

3.2.2 示范基地建设

借由示范基地展示先进技术和成功案例,能够提升农民对综合防控技术的接受度以及应用水平。示范基地作为技术推广的前沿平台,汇聚了最新的农作物管理技术和防控措施,提供了直观的学习与参考样本。基地的建立需要进行科学规划,选取病害多发区和技术需求高的区域展开重点建设,以便实现推广效果最大化。技术推广应结合当地的实际状况,因地制宜进行调整和优化。通过专家指导、田间讲解以及技术手册发放等方式,保证农民掌握并应用新技术。利用现代信息技术,构建线上线下相结合的推广模式,应用社交媒体和农业服务平台,广泛传播技术信息;定期举办现场观摩活动,邀请农民参观示范基地先进技术的实际操作和应用效果,增强技术推广的说服力与实用性。这种推广模式提升了病害防控的效果,推动了农业技术的全面升级,为实现农业现代化提供有力支持。
综上,本文探讨了小麦病害的早期诊断技术和综合防控技术,并提出提升小麦病害防控效果的策略。融合常规病害症状识别方法与现代图像处理技术,能提高病害识别的准确性和效率。分子生物学诊断方法,如PCR技术和基因芯片技术的发展为精确诊断提供先进工具。遥感技术应用,如基于气象数据的病害预测模型和预警系统使大面积农田病害监测更精准高效;农业操作优化技术包括合理轮作、优化播种时间与密度,可增强防控效果。促进诊断与防控技术创新及综合防控技术集成应用为病害管理提供了技术支撑。本文为提升小麦病害防控的科学性和时效性提供参考。
1
巴文静. 小麦早期赤霉病的近红外光谱诊断方法研究[D]. 合肥:安徽农业大学,2023.

2
李全凯. 小麦白粉病早期快速诊断及病情监测方法研究[D]. 泰安:山东农业大学,2022.

3
刘显元,李馨宇. 小麦主要病害及其综合防控技术[J]. 农业灾害研究202212(11):149-151.

4
尹勋. 综合图谱特征信息的小麦赤霉病识别方法研究[D]. 合肥:安徽大学,2020.

5
崔文斌. 小麦病害图像的存储与识别技术的研究[D]. 泰安:山东农业大学,2016.

6
黄灿,陈沁. 现代生物技术在植物病原菌检测中的应用[J]. 食品研究与开发201637(13):215-219.

7
李凤. 刺盘孢属真菌基因芯片检测方法研究[D]. 乌鲁木齐:新疆农业大学,2019.

8
马慧琴. 基于多源多时相遥感分析的小麦主要病害动态监测[D]. 南京:南京信息工程大学,2020.

9
郑增海. 小麦病虫害监测预警系统技术研究[J]. 粮油与饲料科技2024(4):66-68.

10
刘林锋,陈松,陆松艳,等. 小麦主要病虫害发生特点及防治技术[J]. 种子科技202341(18):115-117.

11
张俊梅,娄殿国. 信息技术在小麦玉米病虫害智能监测和诊断中的应用[J]. 农业工程技术202444(26):58-59.

12
李春喜. 现代农业技术与管理策略对小麦产量的影响研究[J]. 粮油与饲料科技2024(3):125-127.

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