近日，西北农林科技大学专家通过多年科研攻关，在小麦条锈病精准化监测预警方面实现了重大突破，可提前20天精准监测到小麦条锈病的发病程度和范围。

有了大数据、物联网、传感器等技术的支撑，加上西北农林科技大学几代人几十年探索研发的一系列病害监测模型，这套系统可以更加精准预测出发病程度、发病时间，甚至发病区域，为条锈病的科学精准防治提供重要指导。

为了研究小麦条锈病精准化监测预警系统，胡小平教授与他的团队引进了一台售价高达到7~8万元人民币的英国孢子捕捉仪。由于进口孢子捕捉仪成本高导致不利于推广等原因，胡小平团队经过探索研究，自主研发了一台国产孢子捕捉仪，成本约为进口仪器的十分之一，极大地降低了整套系统的推广成本。

据悉，小麦条锈病精准化监测预警系统是基于物联网、大数据和传感器系统开发的，主要包括孢子捕捉仪、自主研发的环境监测传感器和云端数据库平台三部分。通过传感器的监测，孢子的捕捉，结合几十年来建立的条锈病发生的预测模型进行预测，形成最终的预测结果发布给各地植保站和政府部门，指导病害防控工作。目前，已在陕西、甘肃、湖北和四川等地设置了9个小麦条锈病精准化监测预警系统的监测点。

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