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作物病虫害严重影响粮食安全和小农户生计，农药滥用问题突出。研究人员开展 “Combining spatio-temporal pest risk prediction and decision theory to improve pest management in smallholder agriculture” 研究，发现能降成本、减农药使用，社区监测价值更大，为害虫治理决策提供依据。
在全球农业领域，作物病虫害如同隐藏在暗处的 “杀手”，时刻威胁着粮食安全。对于众多小农户而言，这更是关乎生计的重大问题。他们为了保护作物，常常使用各种作物保护措施，但农药的不合理使用却引发了一系列严重后果。过度使用农药不仅损害了自身的利润，还对人类健康、环境可持续性造成危害，也使得害虫逐渐产生抗药性。频繁监测虽被认为是减少损失的关键，但高强度监测超出了许多农民的能力范围。在这样的背景下，开展一项能有效平衡病虫害防治与资源合理利用的研究迫在眉睫。
德国研究人员针对上述问题开展了相关研究。他们将害虫风险预测和决策分析相结合，开发了一套框架，旨在为农民提供在特定日期和地理位置下，是否进行预防性农药施用、作物监测或不采取任何作物保护措施的决策支持。该研究成果发表在《Computers and Electronics in Agriculture》上，为解决农业生产中的实际问题带来了新的希望。
研究人员采用了多种关键技术方法。在数据获取方面，利用 Plantix 智能手机应用程序的众包观测数据，结合欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的 “ERA5-Land Daily Aggregated” 气象数据集。建模时，运用基于随机变分深核学习的高斯过程分类方法构建害虫风险预测模型；基于预期效用假设建立决策模型；通过构建基于代理的模型来探究农民遵循规定决策的效果 。
在研究结果部分：
- 害虫风险预测模型：通过二维时间序列交叉验证评估模型，结果显示其具有良好的判别能力（更新情况下曲线下面积 AUC 为 0.73）和准确的不确定性量化能力（预期校准误差 ECE 为 5.0%），能有效捕捉害虫风险的时空动态，但存在数据采样偏差等局限性。
- 决策模型：该模型表明监测价值（即害虫风险的预期完美信息价值 EVPI）和推荐决策选项高度依赖害虫风险。在一定风险范围内，监测是最佳决策，且对农场盈利能力影响显著，但模型存在仅考虑单一害虫等简化情况。
- 潜在益处和监测价值：基于代理的种群模型评估发现，使用预测决策模型的策略总成本最低，比传统的日历喷洒策略成本降低 25.4±4.3%，农药使用减少 58.8±2.7% 。同时，监测对社区的价值大于个体，不过农民可能因风险规避和劳动力限制等因素，不愿意采用模型推荐的方案。
在结论和讨论部分，研究人员开发的时空害虫风险预测和决策框架，为农民提供了更科学的决策依据，在番茄种植案例中展现出降低成本和减少农药使用的潜力。然而，该研究也存在一些局限性，如数据采样偏差、模型简化等。未来研究可通过改进模型、纳入更多农场特定信息以及开发长期害虫预测等方式，进一步提升该框架在实际农业生产中的应用价值，为全球农业可持续发展贡献更多力量。
