黑龙江省植检植保站以全面提升农作物病虫疫情末端发现能力、预报预警能力和面向农户的防控指导服务能力为目标，整体谋划，系统推进，首创省域“网格化”全覆盖在线监测预警和防控指导网络体系，探索和应用一套稳定高效的科学管理机制和应用模式，植保智能化水平持续领跑全国。2019至2023年，全省病虫草害防控对粮食产量贡献率达到48.7%，“虫口夺粮”成效显著。

　　一、人机结合，丰富专项数据来源。将全省2.5亿亩耕地以行政村为单位划分为10000个监测区，每个区域设立1个监测点，每个监测点设立兼职植保员，省市县植保部门共建共管共用，打造一支高素质的植保员队伍，为田间调查、设备管理和指导服务提供基础保障。同步为县级植保部门和植保员配备自动化、简易化、数字化病虫疫情监测设备，截至目前，全省已配置各类监测设备2.8万余台，高效监测基点重大病虫害发生动态。借助地理信息、互联网、云计算、大数据等现代信息技术，配套创建在线监测管理平台、“掌上植保”APP，持续完善监测技术体系和智能化管理机制，病虫疫情监测预警全域实现规范化、数字化、掌上化管理，近三年获取病虫监测信息数据5.8亿个、照片512.2万张，全方位汇集、梳理植保数据，为智能化开发和应用提供基础要素保障。

　　二、多措并举，保障数据精准及时。通过遥感技术和地理信息技术，提取全省耕地空间分布情况，规范植保员调查区域，辅助利用小气候监测设备和互联网技术，全面获取相关预报因子信息。依托植保员“农民”身份便利性，在各农事作业过程中增采施药机械、农户用药调查、监测区域种植情况等信息，扩充辅助数据。通过国家植保能力提升工程等项目，配备各类智能化、自动化监测设备，在田间自动获取数据，实时上传到平台系统。创新性诱捕器、测报灯、诱蛾器等各类非物联网监测设备数据信息获取方法，由植保员使用“掌上植保”APP编号登记、定点定位，在线填报诱测信息，自动上传数据，实现了非物联网设备的数字化管理。2023年监测关键期，全省2982个水稻监测点中，有32个县（市、区）110个监测点发现叶瘟病株，结合水稻种植品种及抗病性、栽培与气象等条件综合分析，精准预判出全省水稻叶瘟轻发生，后期穗颈瘟局部偏重发生的预测，为各地提供及时、准确的统防统治服务。

　　三、综合研判，探索自动智能分析。依托多年积累、整理的病虫害样本库，针对主要病虫害，研发了AI智能识别模型，基本实现植物病虫害及时检测和识别。数据分析模型综合分析植保员调查数据、物联网监测数据，结合气象、品种、栽培、绿色防控资源等多维信息，自动形成初步趋势分析报告，根据研判结果出具科学防控指导方案，实现“数据监测-数据分析-数据应用-解决方案”全流程数据综合利用。依托大数据分析技术，以种植户为目标群体，探索建立任意田块定制化监测、预警、决策模式，动态分析目标地块病虫害发生趋势，个性化推送防治方案，解决了病虫害防控从大尺度粗略到地块级细化分析转型的难题。近五年，通过综合分析、防控，累计减少盲目打药防治面积3.4亿亩次，节本50多亿元；全省统防统治率和绿色防控覆盖率分别提升11.9个和16.5个百分点，达到62.1%和62.9%，大幅高于全国平均水平，是全国唯一实现农业植物疫情常态化、全覆盖、在线监测和定点定位管理的省份。

　　四、多元融合，提升为农服务水平。综合整理病虫疫情在线监测、预报预警分析、植保员考核管理、无人机作业监管、专业化防治服务、田间试验示范、病虫害信息调度、农药使用管理、农药包装废弃物回收、植保项目管理等诸多植保业务，组建并完善黑龙江智慧植保平台，建起来源可靠、数据详实、直连直报的植保工作调查系统，植保业务全面实现数字化管理。充分发挥移动互联网优势，构建“掌上植保”生态应用，通过APP、微信小程序、微信公众平台，全方位推广先进植保技术，设置农户圈定地块病虫情远程分析、植保线上课堂学习、病虫害知识科普、农药信息查询、病虫在线问诊、病虫疫情防治指导、政策法规宣传等符合农民实际需求的特色栏目，全面提升服务能力和水平。截至目前，“掌上植保”注册用户已达33.6万个，累计发布业务相关新闻资讯及视频5605，学习阅读量达5247万人次，指导农户超过1574.2万人次。

　　下一步，省植保站将做好三项工作。一是持续提升植保体系技术人员业务素质，加强植保员队伍的培养和管理，打造了解信息技术，熟悉数字设备，精通植保业务的专业队伍。二是增配智能化调查和监测设备，加密病虫害智能监测网络，扩大智能监测覆盖面，提高科学指导和精准防控能力。三是充分利用人工智能、区块链和大数据分析技术，推进“掌上植保”APP功能升级和性能优化，逐步扩大“掌上植保”覆盖面，提升全省植保工作自动化、智能化水平。

　　图1-全省病虫疫情监测网点分布图

　　图2-黑龙江省智慧植保服务平台

　　图3-动态监测网点运行监测情况

　　图4-病虫发生情况多维度统计分析

　　图5-病虫发生情况多维度统计分析

　　图6-全省病虫害预测预报分析

　　图7-植保大脑种植概况分析