病虫害是威胁粮食安全 ， 制约农业生产的重要因素之一 ， 扩散范围广 ， 扩散速度快 ， 已经成为了高发性和常发性的灾害 ， 历史上很多大的饥荒 ， 都由蝗灾引起 。 通过生产全球性的遥感产品 ， 把遥感跟病虫害的模型进行融合 ， 就可以依据不同光谱的特性 ， 凸显每个发病时期的特征 。 怎样实现全球病虫害类型的监测？什么时期最适合监测？
出品：格致论道讲坛
以下内容为中科院空天信息创新研究院研究员黄文江演讲实录：
大家都知道 ， 我们的主要的一些食物都来自于植被 ， 但是现在我们全球将近有19亿人处于一种食品不安全的状态 ， 造成这种状态的一个主要因素就是病虫害 。
它已经在威胁全球粮食的安全 ， 是制约整个农业生产的重要因素 ， 世界范围内作物病虫害造成的产量的损失在非洲或者一些重点区域、局部区域甚至达到30%以上 。
现在国际都在呼吁怎么样来提高粮食产量 ， 解决饥饿状态 。
病虫害具备哪些主要的特征呢？
一个是它的扩散范围非常广 ， 以2019年10月发生的沙漠蝗虫为例 ， 它从西非到东非再到亚洲总共20多个国家 。
受灾面积有将近两个中国的国土面积的大小 ， 所以这是一个非常大的受灾面积 ， 造成的危害程度也非常大 。
病虫害的另外一个特点就是扩散的速度非常快 ， 以2019年入侵我国的草地贪夜蛾为例 。
因为入侵物种在本土还没有形成有效的天敌手段 ， 所以会非常快地进行繁殖和传播 。
从2019年初从我国的云南入侵 ， 到2019年底受灾面积从山东、江苏、陕西等扩展到20多个省市 。
所以它扩展的速度非常快 ， 已严重地威胁了我们国家粮食安全 ， 另外一个特点是病虫害已经成为高发性和常发性的灾害 。
大家从这张图上可以看到我们的水灾或者旱灾是发生在某些区域 ， 但是病虫害已经成为一个常态的、高发的灾害 。
所以病虫害有三大特点 ， 一个是发生范围广、危害速度快以及处于常发的状态对我们国家的粮食安全对世界的粮食安全都造成了非常重大的影响 。
全球病虫害的植被遥感监测和预测系统
而现在主要的方式是什么样的呢？
现在病虫害的一些损失和监测的方式 ， 更多的还是基于田间调查的方式来进行监测的 。
田间调查的方式由于病虫害的空间分布的不均一性 ， 造成了田间调查问题是我们某个区域可能调查的很准确 ， 就像盲人摸象一样 。
我们探测的某个部分非常准确 ， 但是无法实现整个大面积的一个准确的探测 。
怎样的方式才能实现大面积的监测呢？
当今来讲 ， 遥感的手段是进行大面积观测的一个非常好的手段 ， 通过从高空对地观测、探测整个地球表面的信息 ， 实现观测整个大的系统 。
近年来 ， 由于国内外的新的不同的卫星的发展已经形成了一个高的时空的对地观测系统 ， 不同的卫星传感器可以获取不同的信息 ， 可以满足病虫害发生发展对时间的需求 。
因为病虫害的发生发展一般在三到五天左右就有一些大的变化 ， 我们需要以高的时间频率去观测 ， 可能大家会提个问题 ， 观测或者检测病虫害的原理是什么呢？
大家知道 ， 在病虫害已经发生症状的时候 ， 就像人生病了 ， 症状已经很明显的时候 ， 去医院让医生来我做个CT或者拍个X片 。
通过照片上面的这些红色的区域就是病灶区域 ， 在病虫害很严重的区域 ， 我们也可以通过卫星来监测它 。
可能危害的区域 ， 危害的程度是什么样子 ， 影像上红色的区域危害程度会更加严重 ， 蓝色的区域危害程度会轻一些 。
这就是当病虫害发生比较严重的时候可以进行探测 。
另外大家可能会问一个问题 ， 在当前病虫害防治的时候 ， 如果都已经是危害很严重的时候再来进行探测是不是为时已晚呢？
很难实现早期的监测 ， 很难达到防治效果 。
当我们肉眼还不能看见病虫害的时候 ， 我们能不能早期就通过一些方式来实现病虫害的监测 ， 就像人进行每年的体检一样 。
在早期的时候如果能发现一些蛛丝马迹就能够早期指导科学地防控 ， 以最小的投入达到最好的效果 ， 来保障粮食安全减少农药的使用 。
于是我们就在思考该以怎样的方式来实现这样监测 ， 我觉得这也是我们工作的创新所在 。
我们就想怎样把遥感的科学知识跟病虫害的模型方法进行多学科的交叉 ， 实现这些监测 。
我们通过生产一些全球性的遥感产品来实现大面积的监测 ， 通过大面积的监测之后就把遥感跟病虫害的模型进行融合 。
我们通过加强国际上的合作 ， 通过用国际上的一些先进的病虫害模型耦合建成了一个大的病虫害系统 。
我们团队经过将近20年的工作已经建立了针对不同的作物、不同病虫害类型的大量的数据库 。
我们通过这种数据库就可以把不同的病虫害的光谱的特性 ， 把每个发病时期的特征进行凸显出来 。
再通过这些信息把病虫害的一些发生发展的模型和气象的因素进行综合考虑 ， 建成了一个大的数据库和模型 ， 提出了遥感跟病虫害的发生发展模型的监测模型和方法 。
通过这种方法 ， 我们可以实现病虫害早期的监测和预警 。
另外当发生严重的时候 ， 再通过光谱学来进行早期的诊断 ， 通过这种诊断之后 ， 我们提出如果这种方法是多学科的融合 ， 可能很难在生产方面应用 。
于是我们就想把所有的知识方法融合成一个软件的系统 ， 这样在不同的区域就可以进行大的示范和推广 。
所以我们率先建成了一个全球病虫害的植被遥感监测和预测系统 。
通过这个系统可以选择一个感兴趣的区域 ， 在我们后台有大量的数据库跟模型的支撑 ， 只要选择这个区域之后 ， 输入必要的一些条件之后就能生成这个区域在某个时期的病虫害的近况 。
或者再把气象的数据导入进去 ， 包括一些模型就可以生成下个时序的影像和病虫害的发生状况 。
红色的区域 ， 就是下个时期可能比较敏感的区域 ， 这样就可以实现某个区域的病虫害的早期监测预警 。
天眼监测沙漠蝗虫
下面我想举一个例子 ， 和大家谈一下我们怎样通过这些监测的方法和大的病虫害遥感监测系统来实现全球的大的病虫害的类型的监测 。
2020年的2月份联合国粮农组织向全球多次发布了蝗虫的预警 ， 也希望各国进行协同来应对全球的蝗虫危机 。
尤其应对亚非区域的蝗虫危害 。 当时我们正处于疫情之中因为各种原因不太方便 ， 于是我们想 ， 正好我们有一个蝗灾的监测系统不需要太多的人力的投入 。
能不能去开展监测这种沙漠蝗虫来支撑联合国整体的科学防控？
因为蝗虫是一个聚集性的危害 ， 虽然每个虫一天的食量不大 ， 但是一平方公里的蝗虫一般大约有将近4000到8000万只蝗虫 。
它是什么概念？
就是这种一平方公里集聚的蝗虫一天大概可以吃掉35000人的食物 。
所以说当蝗虫在聚集性的 ， 大面积的危害状况下它是非常具有毁灭性的一个重大伤害 。
我想我们在座的可能很多同学看过《1942》等影片 ， 当时饥荒的主要原因也是因为大旱灾等造成了蝗虫灾害的大发生 。
所以就造成了大灾难 ， 我们国家包括国际上、历史上很多大的饥荒 ， 都是因为蝗灾而引起的 。
这样我们就迫切地需要讨论 ， 怎样在早期知道这些蝗虫可能在哪些区域先发生 ， 能不能在早期监测它不让它进行扩散从根本上控制它 。
首先我们需要知道虫源在哪些区域开始发生 ， 经过监测之后发现为什么沙漠蝗虫以前在这些地方没有 ， 而今年特别严重 。
我们先监测到它 ， 在亚非的沙漠区域 ， 尤其是在也门、红海这些区域 。
因为在2018年的年底到2019年初的降水异常 ， 大量的降水造成了很多沙漠中季节性的湖泊 。
而季节性湖泊的存在造成大量植被的繁殖 ， 它们是蝗虫产卵的区域 ， 蝗虫卵的繁殖主要依靠一定的这种土壤的水分 。
而聚集性的湖泊正好满足了蝗虫产卵以及孵化的条件 ， 所以在这个区域造成了蝗虫大量的发生 。
因为在沙漠中很多区域是人没法去达到的 ， 我们不知道这些季节性的湖泊在什么位置 ， 这些适宜蝗虫产卵的区域在什么位置 。
所以我们通过遥感进行监测这些区域在什么位置来指导这些国家在哪些区域进行防控 。
于是我们先把这些区域找出来 ， 通过监测季节性的湖泊以及植被状况找出这些区域 ， 当然找出这些区域之后还有一个问题 ， 就是如果蝗虫的虫卵产在土壤里面 ， 这个时期是不适合来进行监测的 。
那什么时期是最适合监测呢？
这要看前面病虫害的一些发生发展的模型 ， 因为它的积温模型把每天监测的遥感反演的一些温度、湿度等等放到日测日报系统里面去 。
可以实现下个阶段可能在什么时候？是蝗虫从土壤孵化出土还没有迁飞 ， 正好出土的时候是灭杀蝗虫的最关键时期 。
在这个时期灭杀可以用最少的投入达到最大的防治效果 ， 我们可以告诉当地政府在什么时候去进行防治能够达到最好的效果 。
这样就能够进行很好的科学防治 。
但是因为这些国家有些区域没有控制好 ， 可能因为包括今年的新冠疫情等的影响 ， 有些蝗虫已经迁飞 。
这时我们就要思考发生迁飞之后 ， 这些蝗虫下一步会飞到哪去即下一步又会危害到哪些地方？
因为这些蝗虫是在国际上大面积的迁飞 ， 它会受到植被还有季风的影响 ， 所以我们就把植被跟季风的因素加进去 。
这张图是我们在国际上率先发布的亚非沙漠蝗虫的繁殖和迁飞的路径 。
大家可以看到 ， 蝗虫从肯尼亚进行迁飞 ， 飞到巴基斯坦 ， 再从巴基斯坦飞到印度和尼泊尔 。
这样总的迁飞路径 ， 那么蝗虫会不会从尼泊尔境内会不会入侵到中国？
于是我们在国际上进行防控指导展示蝗虫是怎样在国际上进行迁飞的 ， 从哪些地方进行、在哪个时间、什么区域产生危害 。
这样每个国家就都能科学地防控 ， 也为联合国的粮农组织进行全球科学的防控进行指导 。
我们不但能把每条不同的迁飞路径做出来 ， 我们也针对每个国家进行了细致的路径刻画 。
比如我们把肯尼亚、巴基斯坦、埃塞俄比亚等等不同的国家的蝗虫的迁飞路径都做了出来 。
比如以蝗虫在巴基斯坦的迁飞路径为例 ， 他没写怎样从北部向南部迁进又怎样进行回迁 。
包括这个路径在什么时期都能够很清楚地展示出来 ， 我们也把这张图提供给当地去指导防控 ， 中国当时也派出了蝗虫防控支持团 ， 去支撑整个巴基斯坦的科学防控 。
我们也用我们的结果去支撑中国政府进行中巴联合 ， 去指导科学的防控应用这个成果 。
电磁波监控被病虫害
大家可能有另外一个问题就是怎么知道在沙漠里面哪些区域是植被、土壤或是湖泊呢？
因为我们的卫星上面搭载了不同的传感器 ， 传感器通过电磁波的一些原理工作 。
因为植被、水体、土壤的电磁波是存在差异的 ， 通过植被、水体和土壤的电磁波的差异 ， 可以进行不同类型的区分 。
另外当植被被蝗虫危害后 ， 它的叶面积指数等会下降 ， 叶片被吃光叶面积会下降 。
通过这样一些变化也能监测当地的植被被蝗虫危害的程度 。
大家看到这张图上红色的区域是危害严重的区域 ， 比较两个时期的变化就可以知道 ， 哪个区域是这两个时期蝗虫主要危害的区域 。
就可以知道这个危害对当地产生的产量的损失是什么样 ， 指导当地应该对哪些区域进行科学防控 。
另外2020年沙漠蝗虫危害之后 ， 尤其是在2020年的5月份巴基斯坦的蝗虫 。
【蝗虫|全球近19亿人遭遇粮食危机，竟是因为它们】
因为随着季风等因素 ， 在2020年的6月份迁入到印度又进入到尼泊尔 。
大家看一下后面有两个路径 ， 进入到尼泊尔之后我们很多人都在思考会不会侵入到我国 ， 会不会对我国产生一些危害 。
当时我们也在做一个大面积的监测 ， 因为在我国西藏的境内主要还是青藏高原的天然的阻挡 ， 因为沙漠蝗虫很难越过青藏高原 。
但是我们也通过监测发现在西藏的日喀则区域存在两个关口 ， 就是上面标志的关口存在一定的沙漠蝗虫入侵的风险 。
于是我们把相关的报告向国家的决策层进行了汇报 ， 最后进行科学的防控 ， 在这些区域进行布局 ， 为防止国家的部分区域可能入侵做出了实质性的贡献 。
另外我们通过监测不同区域的变化 ， 也能对当地的产量的损失进行评估 。
就像上面两张图 ， 我们通过两个区域的红色的区域的变化即危害程度的严重度的变化 ， 可以知道当地的粮食生产的损失量 。
我们做的沙漠蝗虫的监测工作已经发布了连续13期中英文的报告 ， 并且所有的数据都被联合国粮农组织收录 ， 把所有的数据和报告面向全球共享 。
联合国粮农组织采用我们的数据去指导全球沙漠蝗虫的科学防控 ， 我们在也为全球粮食安全等等做服务工作 。
这个工作也被国际生物多样性组织GBIF全部进行应用 ， 它们去保护全球的生物多样性去面向全球开展应用 。
我们也支持了联合国的蝗虫防治去进行全球的一些大的联合国防控工作 ， 也被国际地球观测组织应用去指导全球的防控工作 ， 纳入全球的防治体系 。
另外2019年初入侵我国的草地贪夜蛾 ， 因为不清楚它的机制 ， 不知道它们会在什么时间迁飞到哪个区域 ， 于是我们就分析发现入侵到我国的草地贪夜蛾的主要危害的作物类型是玉米的品系 。
所以首先要监测我国潜在的被危害的玉米在什么位置 ， 它们大概的生境是不是符合草地贪夜蛾的生存 。
这样就发布了不同月份的草地贪夜蛾可能会危害到哪些区域 ， 大概的面积是多少 ， 也指导了农业农村部的科学防控 。
另外我们也针对全球的小麦、水稻、玉米等开展了病虫害的监测 。
举一个例子 ， 我们针对全球大豆的病虫害开展了一些监测 。
大家知道中国的大豆有将近85%以上依靠进口 ， 这样就需要清楚国际上大豆的主产国 ， 如美国、巴西、阿根廷 ， 它们的大豆的种植面积生长状况和产量是什么样 。
这样就能指导我们国家的粮食进口数量以及价格等等 。
通过监测国际上的主要的大豆主产国的状况之后 ， 也为国家的进出口政策提供了决策 ， 我们也为国家决策层提供了一些决策的报告 ， 来提供我们整个国家的一些重大的决策 。
所以我们现在也在持续发布中英双语的监测报告 ， 来服务农业农村部也给国家草地的主要病虫害和森林的主要病虫害进行科学防控 。
这是我们的一些监测的结果也给国家林草局纳入了一些日常监测的工作 ， 进行决策服务 。
所以我们很欣慰 ， 我们也希望减少我们农药的使用 ， 提高我们的粮食的产量为更多的人类去造福 。
近20年来 ， 我们团队专注于一件事就是怎样用遥感和病虫害结合 ， 怎样提高粮食产量减少农药使用 ， 让我们的粮食产量更高 ， 农药使用量更低 ， 食品更加安全 ， 让我们的生活更加美好 。
谢谢大家！
“格致论道” ， 原称“SELF格致论道” ， 是中国科学院全力推出的科学文化讲坛 ， 由中国科学院计算机网络信息中心和中国科学院科学传播局联合主办 ， 中国科普博览承办 。 致力于非凡思想的跨界传播 ， 旨在以“格物致知”的精神探讨科技、教育、生活、未来的发展 。 获取更多信息 。 本文出品自“格致论道讲坛”公众号（SELFtalks） ， 转载请注明公众号出处 ， 未经授权不得转载 。
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