综述：草原作物害虫：我们如何改进对经济影响的评估？

《Canadian Journal of Plant Science》：Prairie crop insect pests: how can we improve our economic impact estimate?

跳蚤虫、蝗虫、切叶蝇和豆荚蚜是加拿大大草原主要农作物害虫，通过分析2015-2024年西部作物害虫委员会报告，估算年均经济损失约2.04亿美元。研究指出传统经济阈值模型存在数据碎片化、监测方法不统一等问题，提出构建整合生物与非生物胁迫的长周期数据库，并利用AI和机器学习开发动态预测模型，以优化害虫防控策略。

　　在加拿大草原地区，农业生产的可持续性和经济效益一直受到昆虫害虫的严重威胁。尽管已有部分研究探讨了这些害虫对农业的影响，但目前尚无统一的标准来识别哪些害虫对农民造成最大经济损失，也缺乏对这些害虫整体经济成本的系统性估算。这一问题的根源在于数据的不完整性与标准化的缺失。例如，缺乏对关键害虫的阈值评估、受影响面积的记录、控制措施的成本以及由此带来的产量损失等信息，使得精确的经济损失估算变得困难。本文通过分析2015年至2024年加拿大西部作物害虫委员会（WCCP）的年度报告，尝试为这些害虫提供一个经济影响的估算框架，并提出未来改进估算方法和提升预测能力的建议。

### 农业害虫的经济影响

加拿大草原地区是重要的农业产区，主要种植小麦、大麦、燕麦、油菜、豆类等作物，这些作物对国家经济贡献巨大。据估计，2018年至2020年间，主要谷物作物对加拿大经济的贡献约为688亿美元，而油菜的贡献则在2016年至2019年间达到299亿美元。然而，这些作物的产量和质量损失，往往是由昆虫害虫造成的。例如，2011年的研究指出，跳甲虫（Phyllotreta spp.）和小麦茎飞虱（Cephus cinctus）等害虫可能导致的产量损失和品质下降，直接影响农民的收益。而草蜢（Melanoplus spp.）和切根虫（Lepidoptera: Noctuidae）等害虫的威胁则因地区和年份的不同而变化，有时甚至导致大规模的经济损失。

为了更全面地评估这些害虫对农业经济的影响，本文将重点放在几个主要害虫上，包括跳甲虫、草蜢、切根虫和Lygus虫。根据WCCP的年度报告，这些害虫在草原地区的分布广泛，且对多种作物造成威胁。通过将害虫的影响评估转化为一个名义上的严重程度指数（PSI），研究者可以大致估算出这些害虫的经济成本。例如，跳甲虫在某些年份可能影响超过100万英亩的油菜种植，其控制成本可能高达1.45亿美元。而草蜢的控制成本则相对较低，约为220万美元，主要集中在农田边缘区域。

### 数据缺失与估算挑战

在估算害虫的经济损失时，面临的主要挑战之一是数据的缺乏。例如，没有准确的受灾面积数据，也没有对控制措施效果的系统性记录。这使得研究人员不得不依赖于非正式的报告和估算，而非科学的统计分析。此外，不同地区和作物对害虫的反应也各不相同，例如，某些地区可能对跳甲虫的耐药性较强，导致控制效果不佳，从而增加经济损失。

另一个关键问题在于控制措施的成本估算。不同害虫的控制方式和成本差异较大，例如，对跳甲虫的种子处理成本可能高于对草蜢的喷洒成本。同时，控制措施可能带来额外的经济负担，如农药使用带来的健康风险和环境影响。虽然这些成本难以量化，但它们对整体农业经济的影响不容忽视。

此外，害虫的分布和活动受到气候条件的显著影响。例如，研究发现，跳甲虫的繁殖和生存依赖于特定的温度和湿度条件。随着气候变化，这些条件可能会发生变化，从而影响害虫的分布范围和数量。草蜢的爆发也与气候条件密切相关，尤其是在干旱和高温的年份，其数量可能大幅增加，对作物产量造成更大威胁。

### 预测模型与数据整合

为了更准确地预测害虫的经济影响，研究者建议采用先进的模拟模型和数据整合方法。例如，基因害虫模型（GENEPEST）和农业生产系统模拟器（APSIM）等工具，已被用于分析害虫对作物产量的影响。这些模型能够结合气候数据、土壤状况和农业实践，提供更全面的预测。然而，由于数据的碎片化和不一致，这些模型的准确性仍然受到限制。

为了改进预测模型，研究者提出建立一个长期、系统性的数据仓库，整合害虫分布、产量损失、气候条件和农业实践等多方面的数据。这种数据仓库将有助于研究人员和农民更好地理解害虫的动态变化，并制定更有效的防治策略。例如，通过整合多个省份的害虫监测数据，可以更精确地评估害虫对不同作物的影响，并为制定区域性的防治措施提供依据。

### 人工智能与机器学习的应用

随着人工智能和机器学习技术的发展，这些工具在害虫预测和管理中的应用也日益广泛。通过分析大量的历史数据和实时监测信息，AI模型可以识别害虫的分布模式和影响因素，从而提供更精准的预警和干预建议。例如，研究者指出，机器学习算法如随机森林和梯度提升机（GBM）能够揭示害虫数量与环境因素之间的非线性关系，帮助农民提前采取措施。

此外，AI技术还可以用于自动识别害虫种类，提高监测效率。结合卫星遥感数据和气象预报，AI模型可以提供实时的害虫风险地图，帮助农民做出更及时的决策。这种技术的推广将有助于减少农药的使用，提高农业生产的可持续性。

### 未来展望与建议

为了更有效地应对害虫带来的经济和环境挑战，本文提出了一系列建议。首先，需要建立一个统一的数据整合平台，将各省份的害虫监测数据、产量损失记录和控制措施成本等信息集中管理。其次，应推动害虫控制标准的制定，特别是在经济阈值和控制措施效果方面，以提高估算的准确性。此外，应加强对害虫行为和分布模式的研究，特别是在气候变化背景下，如何调整防治策略以应对可能的害虫扩散。

最后，本文强调了国际合作的重要性。例如，参考美国农业部（USDA）的农业害虫调查合作项目（Cooperative Agricultural Pest Survey）和瑞典的农业试验数据库（SUAS），加拿大可以借鉴这些经验，建立一个更加完善和系统的害虫数据仓库。通过这种方式，不仅可以提高对害虫影响的预测能力，还能为未来的农业政策和研究方向提供科学依据。