文章推荐|南京农业大学陈法军团队:基于“三趋性”的农业害虫智能监测技术研究进展与应用现状

害虫监测预警主要技术方法

1.1 灯诱监测

灯诱技术基于不同昆虫敏感波长的显著差异，结合不同类型诱虫灯吸引靶标害虫，但不同类型诱虫灯诱虫效果、诱虫种类和使用范围存在差异。

1.2  性诱监测

性诱监测技术的关键在于利用人工合成的性信息素作为引诱剂，通过诱芯缓释系统将其持续释放到田间，吸引靶标雄性害虫靠近诱捕器并将其捕获，并借助智能装置以实现害虫的实时监测。

1.3  食诱监测

食诱监测预警技术的关键在于利用人工合成的能够模拟害虫寄主植物挥发物引诱气味的食诱剂，配合物理或化学装置，如结合诱捕器装置来实现对害虫的诱捕。

1.4  其他监测预警方法

昆虫雷达根据接收反射的昆虫回波信号，能够探测到目标昆虫的距离、方位、高度、数量密度和体形等信息，进而准确预测害虫的迁飞轨迹和落点区域，为农业生产提供及时的预警信息。

三种主要害虫监测预警技术的作用机理

2.1  灯诱监测技术的作用机理

目前，关于昆虫趋光性机理研究主要有三种假说：（1）光定向假说认为夜行性昆虫误将人工光源当作天体导航参照而螺旋趋近；（2）生物天线假说指出昆虫因触角感知的性信息素振动与远红外光谱相似而被吸引；（3）光干扰假说解释夜行性昆虫因复眼受强光刺激产生晕眩而冲向光源。

昆虫趋光性的生理基础在于昆虫视觉系统的光信号转导机制，即光经晶状体被视紫红质吸收，再经由一系列生化反应，通过神经系统将视觉信息传递给大脑。而昆虫的光谱敏感性主要取决于其所表达的视觉色素的吸收光谱，这类色素由视蛋白与发色团结合后形成。视蛋白分为UV、BL和LW三类，决定昆虫对300-400nm紫外光、400-500nm蓝紫光及500-760nm长波光的不同敏感性，且视蛋白基因的表达与突变直接影响趋光行为。不同昆虫的敏感波长差异由视蛋白结构、生态适应性及生理状态共同决定，如草地螟对360nm紫外光趋性最强，这种光谱敏感性特异性为灯诱监测技术的光源选择提供了理论依据。

2.2  性诱监测技术的作用原理

昆虫性信息素是由性成熟个体分泌、具有高度种专一性的微量挥发性化学物质，多为含不饱和键的10~18碳链醇、醛、酮、酯类组分，极少为单一成分。全球已鉴定合成2000余种昆虫性信息素，其中鳞翅目研究最为深入。性信息素化学通讯包含释放、传递和感受三个系统；释放部位因种类而异，鳞翅目多在腹部8-9节，鞘翅目则在腹部末端或胸腺；传递通过空气或水介质进行；感受则依赖触角上的毛形、耳形等感受器，当信息素分子与嗅觉受体蛋白结合后触发神经电信号，经中枢神经系统处理引导求偶行为。

2.3  食诱监测技术的作用原理

食诱剂是通过筛选和组配植物挥发性物质模拟害虫偏好食物气味而研制的植物源引诱剂，其主要成分为脂肪酸衍生物、萜烯类、苯类化合物及短链醛醇等挥发性物质。植食性昆虫依靠灵敏的嗅觉感受体系识别寄主植物挥发物，通过感觉神经元膜上的嗅觉受体识别不同气味分子，经中枢神经系统处理调控取食行为，其中偏好寄主释放的挥发物具有更强引诱力。

三种监测预警技术发展现状

3.1  灯诱监测技术发展现状

灯诱监测技术经历了从传统白炽灯、黑光灯等简易装置到现代智能系统的发展过程。传统方法依赖人工观察计数，效率低、准确性差且易受环境因素干扰；20世纪90年代后高压汞灯、双波灯、频振式杀虫灯及LED灯相继出现，实现了自动开关、虫体灭杀等功能。随着互联网、图像识别和人工智能技术的发展，现代智能灯诱系统集成了灯光诱捕、远红外杀虫、高清拍照、智能识别计数、云端处理及远程监控等模块，可实时采集、传输、识别分析害虫信息并自动预警。然而，灯诱技术仍存在环境光线敏感、弱光性害虫覆盖不足、缺乏统一技术标准和生态评价标准等问题，制约其进一步发展，需持续优化以更好服务于害虫绿色防控。

3.2  性诱监测技术发展现状

性诱监测技术始于1932年，1959年德国化学家首次鉴定出家蚕性信息素化学结构，推动了该领域快速发展。目前全球已有2000多种昆虫性信息素实现人工合成，我国成功研制了美国白蛾、梨小食心虫、二化螟等50多种性信息素，百余种应用于害虫测报。全国31个省市已布设监测设备，相关技术规范颁布推动了标准化应用。性信息素现已拓展至监测、诱捕、交配干扰、迁飞监测及检疫等多领域，智能性诱系统结合图像识别与自动计数技术，实现了数据自动采集与传输，推动监测技术向智能化发展。

3.3  食诱监测技术发展现状

食诱剂发展经历了从传统发酵糖水、糖醋酒液到现代植物源引诱剂的演变。传统食诱剂诱虫谱广但缺乏针对性，现代食诱剂通过模拟害虫偏好寄主植物的关键挥发物（脂肪酸衍生物、芳香族和萜类化合物）研制而成。目前食诱剂已在实蝇、夜蛾、蓟马、甲虫等害虫监测防治中发挥重要作用，与性信息素、生防制剂或化学农药配合使用可显著提高防控效果，但存在受田间背景气味干扰、释放稳定性差、误伤益虫等问题。智能食诱监测系统结合传感器、物联网和人工智能技术，实现了害虫自动监测预警，在果树、蔬菜、大田作物绿色防控中应用前景广阔。

智能监测预警技术

4.1  智能化监测预警工具

21世纪以来，互联网、卫星定位、人工智能、物联网等技术的快速发展推动了害虫监测预警智能化水平的提升，促进了新型智能测报工具的研发。国家农作物重大病虫害数字化监测预警系统平台初步建成，重大害虫智能性诱监测设备实现“聚点成网”。托普云农、依科曼、云飞科技、祥辰科技等企业相继推出智能虫情测报灯、远程实时监测预警系统、智能性诱监测系统等产品，融合物联网、AI图像识别和大数据分析技术，实现害虫定向诱集、分类统计、实时报传、远程监测和虫害预警的自动化、智能化，用户可通过手机APP随时查看虫情数据。

4.2  害虫智能化监测预警技术的工作原理

害虫智能监测预警产品的核心在于结合现代信息技术提升数据准确性和时效性。现有产品主要基于害虫趋光性、性信息素敏感性及寄主植物挥发物专一性等原理研发，均具备自动诱集、智能识别、信息传输和预警发布功能。如智能诱虫灯符合国标GB/T 24689.1-2009，由光源、诱集装置、图像采集、数据传输和智能分析系统协同工作。智能化识别通过卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征并分类，大幅提升识别准确率。

图1  智能监测预警技术的工作原理示意图

4.3  害虫智能化监测预警技术的应用现状

当前，害虫智能监测预警技术具备“设备立体化、数据精准化、防控靶向化”的特点，针对农林重大害虫构建了多技术融合的监测预警体系，在关键害虫的源头阻截、动态追踪与精准防控中发挥核心作用。智能化监测预警技术目前已广泛应用于草地贪夜蛾、棉铃虫及多种仓储害虫的监测预报。

引

用

格

式