农业科技智能化种植技术推广与应用方案设计

农业科技智能化种植技术推广与应用方案设计TOC\o"1-2"\h\u20667第一章智能化种植技术概述 3281001.1智能化种植技术发展背景 3281601.2智能化种植技术发展趋势 328918第二章智能化种植技术原理与框架 402.1智能化种植技术原理 4251662.1.1基本概念 4183202.1.2技术原理 410152.2智能化种植技术框架 461932.2.1系统架构 454752.2.2关键技术 4280612.3技术关键点分析 5156682.3.1信息感知与采集关键点 5119172.3.2数据处理与分析关键点 5162122.3.3模型建立与优化关键点 538362.3.4智能决策与控制关键点 518624第三章农业物联网系统设计 5218083.1物联网感知层设计 599503.1.1设计原则 682653.1.2设计内容 6118613.2物联网传输层设计 610783.2.1设计原则 6301363.2.2设计内容 6118213.3物联网应用层设计 6272773.3.1设计原则 677153.3.2设计内容 715213第四章智能传感器与设备选型 794374.1土壤湿度传感器选型 7103254.2温湿度传感器选型 849954.3光照传感器选型 84712第五章数据采集与处理 9125155.1数据采集技术 9119355.1.1传感器技术 9270855.1.2无线传输技术 969895.1.3数据采集系统设计 974575.2数据处理与分析 9221045.2.1数据预处理 9106375.2.2数据分析方法 10170405.3数据可视化展示 10210115.3.1可视化工具选择 1073225.3.2数据可视化设计 10306585.3.3数据可视化应用 101088第六章智能决策支持系统 10231246.1决策模型构建 1095066.1.1模型概述 10241976.1.2构建原则 1187396.1.3关键参数设置 1141966.2决策算法优化 11166446.2.1算法概述 1122846.2.2优化策略 1186.2.3算法评估 11229526.3决策结果评估 12198696.3.1评估方法 12302546.3.2评估指标 1267456.3.3评估流程 124786第七章智能灌溉系统设计 12327147.1灌溉策略制定 12266327.2灌溉设备选型 13191847.3灌溉系统运行监控 134291第八章智能施肥系统设计 13285038.1施肥策略制定 1341918.2施肥设备选型 14205238.3施肥系统运行监控 1423694第九章智能病虫害监测与防治 15303959.1病虫害监测技术 15169349.1.1概述 15190119.1.2图像识别技术 1526239.1.3光谱分析技术 15151069.1.4物联网传感技术 15106269.2病虫害防治策略 1689219.2.1生物防治 16211809.2.2化学防治 16286829.2.3综合防治 16202689.3防治效果评估 1648189.3.1防治效果评价指标 16210359.3.2防治效果评估方法 16115069.3.3防治效果评估流程 1627416第十章智能化种植技术试验与推广 161494910.1技术试验方案设计 16402010.2技术推广策略 172580810.3技术应用效果评估 17第一章智能化种植技术概述1.1智能化种植技术发展背景我国经济的快速发展和科技的不断进步，农业作为国民经济的基础产业，正面临着转型升级的压力。为了提高农业生产效率、保障粮食安全和促进农业可持续发展，智能化种植技术应运而生。智能化种植技术是指运用现代信息技术、物联网技术、大数据分析、人工智能等先进科技手段，对农业生产过程进行智能化管理，从而实现作物生长环境的实时监测、种植过程的精确控制和农业生产资源的优化配置。智能化种植技术的发展背景主要包括以下几个方面：（1）国家政策支持：国家高度重视农业现代化建设，明确提出要加快农业科技创新，推动农业智能化发展。（2）市场需求：人民生活水平的提高，对农产品的品质和安全要求越来越高，智能化种植技术能够提高农产品品质，满足市场需求。（3）科技进步：现代信息技术、物联网技术、大数据分析、人工智能等技术的快速发展，为智能化种植技术提供了技术支撑。（4）农业劳动力转移：我国工业化、城镇化进程的推进，大量农村劳动力转移到城市，农业劳动力短缺问题日益突出，智能化种植技术可以缓解这一矛盾。1.2智能化种植技术发展趋势智能化种植技术作为农业现代化的重要组成部分，其发展趋势主要体现在以下几个方面：（1）技术融合与创新：智能化种植技术将不断融合物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现技术创新，提高种植管理水平。（2）智能化设备普及：智能化种植技术的推广，各类智能化设备将逐渐普及，如智能传感器、无人驾驶拖拉机、无人机等。（3）个性化种植方案：通过大数据分析和人工智能技术，实现对不同作物、不同地块的个性化种植方案，提高农业生产效益。（4）产业链整合：智能化种植技术将推动农业产业链的整合，实现从种子选育、种植管理到农产品加工、销售的全程智能化。（5）绿色可持续发展：智能化种植技术将有助于提高资源利用效率，减少化肥、农药使用，实现绿色可持续发展。（6）国际合作与交流：智能化种植技术将加强国际间的合作与交流，推动全球农业现代化进程。第二章智能化种植技术原理与框架2.1智能化种植技术原理2.1.1基本概念智能化种植技术是指运用现代信息技术、物联网技术、大数据技术、云计算技术、人工智能技术等，对种植过程中的各项参数进行实时监测、分析、预警和决策支持，从而实现农业生产自动化、智能化和高效化的技术。2.1.2技术原理智能化种植技术原理主要包括以下几个方面：（1）信息感知与采集：通过传感器、摄像头等设备，对土壤、气候、作物生长状况等参数进行实时监测和采集。（2）数据处理与分析：利用大数据技术和云计算技术，对采集到的数据进行存储、处理和分析，为种植决策提供数据支持。（3）模型建立与优化：根据采集到的数据，建立作物生长模型、土壤模型等，对种植过程中的关键参数进行预测和优化。（4）智能决策与控制：基于模型分析和数据支持，对种植过程进行智能决策和自动控制，实现作物生长的自动化、智能化。2.2智能化种植技术框架2.2.1系统架构智能化种植技术框架主要包括以下四个层次：（1）感知层：负责对种植环境、作物生长状况等参数进行实时监测和采集。（2）传输层：将感知层采集到的数据传输至数据处理中心。（3）处理层：对采集到的数据进行处理、分析和建模，为种植决策提供支持。（4）应用层：根据处理层提供的数据和模型，进行智能决策和控制，实现种植过程的自动化、智能化。2.2.2关键技术智能化种植技术框架涉及以下关键技术：（1）信息感知与采集技术：包括传感器技术、摄像头技术等。（2）数据处理与分析技术：包括大数据技术、云计算技术、数据挖掘技术等。（3）模型建立与优化技术：包括作物生长模型、土壤模型等。（4）智能决策与控制技术：包括人工智能技术、自动控制技术等。2.3技术关键点分析2.3.1信息感知与采集关键点（1）传感器选择与布局：根据种植环境和作物特点，选择合适的传感器，并合理布局，保证数据采集的准确性和全面性。（2）数据传输与存储：保证数据在传输过程中安全、稳定，并采用高效的数据存储方式，为后续处理和分析提供支持。2.3.2数据处理与分析关键点（1）数据清洗与预处理：对采集到的数据进行清洗、去噪等预处理操作，提高数据质量。（2）数据挖掘与建模：运用数据挖掘技术，从大量数据中提取有价值的信息，建立作物生长模型和土壤模型。2.3.3模型建立与优化关键点（1）模型参数调整：根据实际种植情况，调整模型参数，提高模型的准确性和适应性。（2）模型优化与更新：种植环境和作物生长状况的变化，对模型进行优化和更新，保证模型的实时性和有效性。2.3.4智能决策与控制关键点（1）决策算法选择：根据种植需求和目标，选择合适的决策算法，实现智能决策。（2）控制策略优化：根据作物生长模型和控制目标，优化控制策略，保证种植过程的自动化、智能化。第三章农业物联网系统设计3.1物联网感知层设计3.1.1设计原则物联网感知层作为农业智能化种植技术的基础，其主要任务是对农田环境、作物生长状态等关键信息进行实时监测。在设计感知层时，应遵循以下原则：（1）准确性：保证监测数据的真实性和准确性，为后续决策提供可靠依据。（2）全面性：覆盖农田各个关键区域，实现对作物生长环境的全面监测。（3）实时性：快速响应农田环境变化，为决策提供实时数据。3.1.2设计内容（1）传感器选型：根据监测对象和需求，选择合适的传感器，如土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器等。（2）传感器布局：合理布局传感器，保证监测数据的全面性和准确性。（3）数据采集与预处理：对传感器采集的数据进行预处理，包括数据清洗、数据融合等，提高数据质量。3.2物联网传输层设计3.2.1设计原则物联网传输层负责将感知层采集的数据传输至应用层，设计时应考虑以下原则：（1）稳定性：保证数据传输的稳定性，避免数据丢失或延迟。（2）安全性：保障数据传输的安全性，防止数据泄露或篡改。（3）可扩展性：传输层设计应具备可扩展性，适应未来农业物联网的发展需求。3.2.2设计内容（1）传输协议：选择合适的传输协议，如TCP/IP、HTTP、MQTT等，实现数据的可靠传输。（2）传输设备：根据传输距离和需求，选择合适的传输设备，如无线传感器网络、光纤通信等。（3）数据传输优化：针对农业物联网的特点，对数据传输进行优化，降低传输延迟和能耗。3.3物联网应用层设计3.3.1设计原则物联网应用层是农业智能化种植技术的核心，其主要任务是对感知层和传输层的数据进行处理和分析，为农业生产提供决策支持。设计应用层时，应遵循以下原则：（1）实用性：保证应用层功能符合农业生产实际需求，提高农业生产效率。（2）智能化：运用人工智能、大数据等技术，实现数据分析和决策的智能化。（3）易用性：简化用户操作，提高应用系统的易用性。3.3.2设计内容（1）数据处理与分析：对感知层和传输层采集的数据进行处理和分析，包括数据挖掘、模型建立等，为农业生产提供决策支持。（2）决策支持系统：根据数据处理和分析结果，为农业生产提供实时、准确的决策建议。（3）用户界面设计：设计简洁、易操作的用户界面，方便用户查看数据、调整参数等。（4）系统集成与优化：将物联网感知层、传输层和应用层进行集成，优化系统功能，提高农业生产效率。第四章智能传感器与设备选型4.1土壤湿度传感器选型土壤湿度是农业生产中极为重要的环境参数之一。在选择土壤湿度传感器时，应重点考虑以下因素：（1）测量精度：土壤湿度传感器的测量精度直接影响到农业生产的决策。高精度的传感器能够为用户提供准确的土壤湿度数据，从而指导农业生产。（2）测量范围：不同类型的土壤湿度传感器测量范围不同。根据实际需求选择合适的测量范围，以满足农业生产的需求。（3）响应速度：土壤湿度传感器的响应速度关系到数据采集的实时性。响应速度较快的传感器能够更快地反映土壤湿度变化，为农业生产提供及时的信息。（4）抗干扰能力：土壤湿度传感器在农业生产环境中易受到电磁干扰。选择具有较强抗干扰能力的传感器，可保证数据采集的准确性。（5）稳定性：土壤湿度传感器的稳定性是保证数据可靠性的关键。选择稳定性较高的传感器，有助于长期稳定地采集土壤湿度数据。综合考虑以上因素，可选用基于电容法的土壤湿度传感器，具有较高的测量精度、较宽的测量范围、较快的响应速度和较强的抗干扰能力。4.2温湿度传感器选型温湿度传感器在农业生产中用于监测环境温度和湿度，对作物生长具有重要意义。在选择温湿度传感器时，应考虑以下因素：（1）测量精度：温湿度传感器的测量精度直接影响到农业生产决策。高精度的传感器能够为用户提供准确的温度和湿度数据。（2）测量范围：不同类型的温湿度传感器测量范围不同。根据实际需求选择合适的测量范围，以满足农业生产的需求。（3）响应速度：温湿度传感器的响应速度关系到数据采集的实时性。响应速度较快的传感器能够更快地反映环境温度和湿度的变化。（4）抗干扰能力：温湿度传感器在农业生产环境中易受到电磁干扰。选择具有较强抗干扰能力的传感器，可保证数据采集的准确性。（5）稳定性：温湿度传感器的稳定性是保证数据可靠性的关键。选择稳定性较高的传感器，有助于长期稳定地采集温度和湿度数据。综合考虑以上因素，可选用基于数字输出的温湿度传感器，具有较高的测量精度、较宽的测量范围、较快的响应速度和较强的抗干扰能力。4.3光照传感器选型光照传感器在农业生产中用于监测光照强度，对作物生长和光合作用具有重要意义。在选择光照传感器时，应考虑以下因素：（1）测量精度：光照传感器的测量精度直接影响到农业生产决策。高精度的传感器能够为用户提供准确的光照强度数据。（2）测量范围：不同类型的光照传感器测量范围不同。根据实际需求选择合适的光照强度测量范围，以满足农业生产的需求。（3）响应速度：光照传感器的响应速度关系到数据采集的实时性。响应速度较快的传感器能够更快地反映光照强度的变化。（4）抗干扰能力：光照传感器在农业生产环境中易受到电磁干扰。选择具有较强抗干扰能力的传感器，可保证数据采集的准确性。（5）稳定性：光照传感器的稳定性是保证数据可靠性的关键。选择稳定性较高的传感器，有助于长期稳定地采集光照强度数据。综合考虑以上因素，可选用基于硅光电池的光照传感器，具有较高的测量精度、较宽的测量范围、较快的响应速度和较强的抗干扰能力。第五章数据采集与处理5.1数据采集技术5.1.1传感器技术在智能化种植系统中，传感器技术是数据采集的核心。通过安装各类传感器，如温度传感器、湿度传感器、光照传感器、土壤养分传感器等，实现对农田环境、作物生长状态的实时监测。传感器采集的数据为后续的数据处理与分析提供基础信息。5.1.2无线传输技术无线传输技术是连接传感器与数据处理中心的桥梁。采用无线传输技术，如WiFi、蓝牙、LoRa等，将传感器采集的数据实时传输至数据处理中心，保证数据传输的稳定性和高效性。5.1.3数据采集系统设计数据采集系统应具备以下特点：（1）可扩展性：支持多种类型传感器的接入，满足不同种植环境的需求。（2）实时性：数据采集与传输过程应具备较高的实时性，保证作物生长状态的实时监测。（3）稳定性：系统应具备较强的抗干扰能力，保证数据采集与传输的稳定性。（4）安全性：采用加密技术，保证数据传输过程的安全性。5.2数据处理与分析5.2.1数据预处理数据预处理是对原始数据进行清洗、去噪、归一化等操作，以提高数据质量。主要包括以下步骤：（1）数据清洗：去除重复、错误、无效的数据。（2）数据去噪：对数据进行分析，去除异常值和噪声。（3）数据归一化：将不同类型的数据统一到同一尺度，便于后续分析。5.2.2数据分析方法智能化种植系统中，常用的数据分析方法包括：（1）统计分析：对采集到的数据进行分析，了解作物生长过程中的变化规律。（2）机器学习：通过训练模型，对作物生长状态进行预测。（3）深度学习：利用深度神经网络模型，对作物生长状态进行精确预测。（4）数据挖掘：从大量数据中挖掘有价值的信息，为种植决策提供支持。5.3数据可视化展示5.3.1可视化工具选择根据数据处理与分析结果，选择合适的可视化工具，如Excel、Tableau、Matplotlib等，实现对数据的可视化展示。5.3.2数据可视化设计数据可视化设计应遵循以下原则：（1）简洁明了：展示关键信息，避免冗余。（2）易于理解：采用合适的图表类型，使信息一目了然。（3）美观大方：注重图表的美观度，提高用户体验。（4）交互性：提供交互功能，便于用户对数据进行深入分析。5.3.3数据可视化应用数据可视化在智能化种植系统中的应用主要包括：（1）作物生长状态监测：通过实时数据可视化，了解作物生长过程中的变化。（2）环境参数分析：分析环境参数对作物生长的影响。（3）种植决策支持：根据数据可视化结果，为种植者提供有针对性的决策建议。（4）智能预警：通过数据可视化，发觉潜在问题，及时预警。第六章智能决策支持系统6.1决策模型构建6.1.1模型概述智能决策支持系统是农业科技智能化种植技术的重要组成部分，其核心在于决策模型的构建。本节主要介绍决策模型的概述、构建原则及关键参数设置。6.1.2构建原则（1）全面性原则：决策模型应涵盖农业生产过程中的各个环节，包括种植、施肥、灌溉、病虫害防治等。（2）准确性原则：模型应具有较高的准确性，以保障决策结果的可靠性。（3）动态性原则：决策模型应能够根据实际情况的变化进行调整，以适应农业生产的动态环境。（4）可扩展性原则：模型应具备良好的可扩展性，以适应不同地区、不同作物的种植需求。6.1.3关键参数设置（1）种植参数：包括作物种类、播种时间、种植密度等。（2）土壤参数：包括土壤类型、土壤肥力、土壤湿度等。（3）气候参数：包括温度、湿度、光照、降水等。（4）病虫害参数：包括病虫害种类、发生规律、防治方法等。6.2决策算法优化6.2.1算法概述决策算法是智能决策支持系统的核心部分，本节主要介绍决策算法的概述、优化策略及算法评估。6.2.2优化策略（1）集成学习：将多种算法进行融合，以提高决策准确性和稳定性。（2）深度学习：通过神经网络模型，提高决策模型的泛化能力。（3）迁移学习：借鉴其他领域的经验，提高决策模型的适应性。（4）自适应调整：根据实际情况动态调整决策模型参数，以提高决策效果。6.2.3算法评估算法评估主要包括以下几个方面：（1）准确性：评估算法在预测作物生长、病虫害防治等方面的准确性。（2）稳定性：评估算法在不同环境、不同作物种植条件下的稳定性。（3）实时性：评估算法在处理实时数据时的响应速度。（4）鲁棒性：评估算法在应对异常数据时的鲁棒性。6.3决策结果评估决策结果评估是智能决策支持系统的重要组成部分，本节主要介绍决策结果评估的方法、指标及评估流程。6.3.1评估方法（1）定量评估：通过数据分析，对决策结果进行量化评估。（2）定性评估：通过专家评审、农户反馈等方式，对决策结果进行定性评估。（3）综合评估：将定量评估与定性评估相结合，全面评估决策效果。6.3.2评估指标评估指标主要包括以下几个方面：（1）作物产量：评估决策结果对作物产量的影响。（2）作物品质：评估决策结果对作物品质的影响。（3）资源利用效率：评估决策结果对农业生产资源利用效率的影响。（4）生态环境影响：评估决策结果对生态环境的影响。6.3.3评估流程（1）数据收集：收集决策模型运行过程中产生的各类数据。（2）结果分析：对决策结果进行定量和定性分析。（3）评估报告：撰写评估报告，总结决策效果及改进措施。（4）反馈调整：根据评估结果，对决策模型进行优化和调整。第七章智能灌溉系统设计7.1灌溉策略制定灌溉策略的制定是智能灌溉系统设计的基础。需对种植区域的土壤、气候、作物需水量等因素进行综合分析，以确定灌溉制度。具体包括以下几个方面：（1）根据土壤类型、质地、结构等因素确定灌溉方式，如喷灌、滴灌、渗灌等。（2）分析作物需水规律，制定不同生育阶段的灌溉制度，保证作物正常生长。（3）结合气象数据，预测未来一段时间内的降雨量，合理调整灌溉计划。（4）根据水源条件，优化灌溉时间、次数和水量分配，提高水资源利用率。7.2灌溉设备选型灌溉设备的选型应结合灌溉策略和实际需求，保证系统运行稳定、高效。以下为几种常见的灌溉设备选型：（1）喷灌设备：选择适合土壤和作物类型的喷头，保证喷洒均匀，减少水资源浪费。（2）滴灌设备：选择滴灌带、滴头等配件，考虑作物需水量、土壤类型等因素，实现精确灌溉。（3）渗灌设备：选择合适的渗灌管，保证水分渗透均匀，提高灌溉效果。（4）灌溉控制器：选用智能灌溉控制器，实现自动控制灌溉时间、次数和水量分配。7.3灌溉系统运行监控灌溉系统运行监控是保证灌溉效果的关键环节。以下为灌溉系统运行监控的主要内容：（1）监测土壤湿度：通过土壤湿度传感器实时监测土壤湿度，了解作物需水状况，为灌溉决策提供依据。（2）监测气象数据：收集气温、降雨量、蒸发量等气象数据，预测未来一段时间内的气候变化，指导灌溉策略调整。（3）监测灌溉设备运行状态：通过灌溉控制器实时监测灌溉设备的工作状态，发觉异常及时处理。（4）数据分析与处理：对监测数据进行汇总、分析，为灌溉策略调整提供科学依据。（5）远程监控与控制：利用物联网技术，实现灌溉系统的远程监控与控制，提高管理效率。通过以上措施，保证智能灌溉系统的高效运行，为我国农业科技智能化种植提供有力支持。第八章智能施肥系统设计8.1施肥策略制定施肥策略的制定是智能施肥系统设计的基础。为保证作物生长过程中的营养均衡，提高肥料利用率，降低环境污染，本节将从以下几个方面阐述施肥策略的制定。（1）土壤养分检测土壤养分检测是制定施肥策略的重要依据。通过采集土壤样本，分析土壤中氮、磷、钾等元素的含量，为施肥策略提供科学依据。（2）作物需肥规律分析不同作物对养分的需求不同，因此需分析作物生长过程中的需肥规律。结合土壤养分检测结果，确定施肥的种类、数量、时期和方式。（3）肥料配方优化根据土壤养分检测结果和作物需肥规律，优化肥料配方，保证作物生长过程中所需养分的充足供应。肥料配方应充分考虑氮、磷、钾等元素的配比，以及中微量元素的补充。8.2施肥设备选型施肥设备的选型直接影响到施肥效果。本节将从以下几个方面对施肥设备进行选型。（1）施肥机具根据作物种植方式和土壤条件，选择合适的施肥机具。如滴灌施肥、喷灌施肥、深施等。同时应考虑施肥机具的自动化程度，以降低劳动强度，提高施肥效率。（2）肥料供应系统肥料供应系统包括肥料储存、输送和计量等环节。应根据肥料种类和施肥需求，选择合适的储存方式和输送设备。肥料计量装置应具备高精度和稳定性，保证施肥精度。（3）控制系统控制系统是智能施肥系统的核心部分，负责对施肥过程进行实时监控和调控。选型时应考虑控制系统的可靠性、稳定性和易用性。8.3施肥系统运行监控为保证智能施肥系统的正常运行，本节将从以下几个方面进行施肥系统运行监控。（1）数据采集数据采集是施肥系统运行监控的基础。通过传感器实时采集土壤养分、土壤湿度、作物生长状况等数据，为施肥决策提供依据。（2）数据处理与分析对采集到的数据进行分析，结合施肥策略，施肥指令。数据处理与分析过程中，应充分考虑数据的实时性、准确性和可靠性。（3）执行与反馈施肥系统根据的施肥指令，自动调整施肥设备进行施肥。同时对施肥过程进行实时监控，收集施肥效果数据，为下一轮施肥决策提供反馈。（4）故障预警与处理施肥系统应具备故障预警功能，对施肥过程中可能出现的故障进行实时监测，并采取相应措施进行故障处理，保证系统稳定运行。（5）远程监控与管理通过远程监控与管理，实现对施肥系统的远程控制、数据查询和统计分析等功能，提高施肥系统的管理效率。第九章智能病虫害监测与防治9.1病虫害监测技术9.1.1概述智能病虫害监测技术是利用现代信息技术，对农田病虫害进行实时、准确监测的关键技术。该技术主要包括图像识别、光谱分析、物联网传感等技术手段，通过构建病虫害监测模型，为防治工作提供数据支持。9.1.2图像识别技术图像识别技术通过对农田作物病虫害的图像进行采集、处理和分析，实现对病虫害的自动识别。该技术具有识别速度快、准确率高等特点，为病虫害监测提供了有力支持。9.1.3光谱分析技术光谱分析技术通过检测作物叶片的光谱特性，分析其生理状况，从而判断是否存在病虫害。该技术具有较高的检测精度，可实现对病虫害的早期发觉。9.1.4物联网传感技术物联网传感技术通过部署在农田的传感器，实时监测环境参数和病虫害信息，将数据传输至数据处理中心，为防治决策提供依据。9.2病虫害防治策略9.2.1生物防治生物防治是利用生物之间的相互关系，降低病虫害的发生。主要包括利用天敌、病原微生物和生物农药等方法。生物防治具有环保、可持续等优点，是病虫害防治的重要手段。9.2.2化学防治化学防治是利用化学农药对病虫害进行防治。在智能病虫害监测技术的支持下，化学防治可以实现精准施药，降低农药使用量，减轻环境污染。9.2.3综合防治综合防治是将生物防治、化学防治等多种防治方法相结合，形成一套完整的病虫害防治体系。综合防治注重防治措施的合理搭配，以提高防治效果。9.3防治