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“數(shù)據(jù)要素×”典型案例 | 多源數(shù)據(jù)融合提升稻麥重大病害監(jiān)測預(yù)警能力
2024年06月06日 08:48:25來源:國家數(shù)據(jù)局點擊量:40127
導(dǎo)讀5月24日,國家數(shù)據(jù)局會同生態(tài)環(huán)境部、交通運輸部、金融監(jiān)管總局、中國科學(xué)院、中國氣象局、國家文物局、國家中醫(yī)藥局等相關(guān)部門在第七屆數(shù)字中國建設(shè)峰會上發(fā)布第一批20個“數(shù)據(jù)要素×”典型案例,通過示范引領(lǐng),激勵多方主體積極參與,釋放數(shù)據(jù)要素價值。
  【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】5月24日,國家數(shù)據(jù)局會同生態(tài)環(huán)境部、交通運輸部、金融監(jiān)管總局、中國科學(xué)院、中國氣象局、國家文物局、國家中醫(yī)藥局等相關(guān)部門在第七屆數(shù)字中國建設(shè)峰會上發(fā)布第一批20個“數(shù)據(jù)要素×”典型案例,通過示范引領(lǐng),激勵多方主體積極參與,釋放數(shù)據(jù)要素價值。
 
  農(nóng)作物病蟲害是影響農(nóng)作物穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)的重要因素,通過數(shù)據(jù)采集和融合分析,為科學(xué)預(yù)測和有效防控提供支撐。針對長江中下游地區(qū)小麥赤霉病和水稻稻瘟病發(fā)病風(fēng)險高,傳統(tǒng)病害監(jiān)測手段存在數(shù)據(jù)采集不全面、監(jiān)測覆蓋范圍不到位、風(fēng)險發(fā)現(xiàn)不及時等問題,江蘇省互聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)發(fā)展中心依托政務(wù)數(shù)據(jù)共享平臺,通過對病害數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)的采集匯聚,對作物病害發(fā)生進行常態(tài)化的概率測算和風(fēng)險預(yù)警,有效提高病害防治的精度和準度。
 
  一是推動多源數(shù)據(jù)采集治理。依托江蘇省農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)云平臺,綜合應(yīng)用GIS、物聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星遙感等手段,采集匯聚農(nóng)情、植保、氣象、基礎(chǔ)空間等相關(guān)數(shù)據(jù),構(gòu)建赤霉病、稻瘟病數(shù)據(jù)資源庫。
 
  二是搭建病害智能化預(yù)警模型。整理分析稻麥病害發(fā)病情況的歷史調(diào)查數(shù)據(jù),結(jié)合對應(yīng)時期稻麥生育期觀測數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、作物識別數(shù)據(jù)、多光譜遙感數(shù)據(jù),搭建病害發(fā)病概率模型,實現(xiàn)稻麥病害發(fā)生風(fēng)險預(yù)測。
 
  三是推出風(fēng)險防控常態(tài)化服務(wù)。基于病害監(jiān)測預(yù)警數(shù)據(jù)分析結(jié)果,為各類生產(chǎn)經(jīng)營主體提供歷史病害服務(wù)、監(jiān)測分析、預(yù)警發(fā)布等服務(wù),每日提出未來7天病害侵染風(fēng)險,提升在重點時間、重點區(qū)域的病害精準防治能力。2019-2023年,江蘇省互聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)發(fā)展中心連續(xù)預(yù)測全省赤霉病、稻瘟病發(fā)病風(fēng)險,累計監(jiān)測小麥和水稻種植面積超2億畝,病害逐日風(fēng)險預(yù)測準確率提高到80%以上,風(fēng)險預(yù)測時間比人工提前7天,平均減少每年植保用藥1-2次。近三年年均挽回稻麥損失共計200萬噸,年均挽回直接經(jīng)濟損失49.8億元。
關(guān)鍵詞 多源數(shù)據(jù)監(jiān)測預(yù)警
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