1 植保系统概述
1．1 植保系统的概念
      植保系统是一个智能计算机程序系统， 其内部含有大量的某领域专家的知识与经验， 能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统， 它是应用人工智能技术和计算机技术的一种植保器材， 根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验， 进行推理和判断， 模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。简而言之，植保系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。植保系统是人工智能的一个分支，主要目的是要使计算机在各个领域中起到人类专家的作用。形象地说，植保系统来自专家，许多方面又高于专家，犹如一位或多位 “电脑” 专家在帮助解决实际问题。
1.2 植保系统的基本结构
      植保系统具体地说是一个计算机软件系统。 它由知识库、推理机构、人机交互接口和其它有关部分组成，图1是最常见的专家系统的系统结构。

      知识库是用于存放领域知识的场所。 在系统中它独立于其它各部分， 这是专家系统结构的一个重要特征。 知识库存放知识的方式是由它的知识表示策略决定的。推理机构是控制整个专家系统进行工作、 求解问题的机构， 又称为推理机、 控制机构或问题求解器。解释机构是专用于向用户解释 “为什么”、“怎样”之类的提问， 它可解释中间推理过程与整个推理路径。人机交互接口又称用户界面， 即用户与专家系统进行联系的部分， 一般是用来进行数据、信息或命令的输入，以及结果的输出和信息的显示等，它们与用户交往的媒介可以是文字、声音、图像、图形、动画、音像等。交互界面是否友好和形象生动往往是衡量一个专家系统性能高低的标志。 随着智能代理技术的出现，人机接口的智能性和对用户需求的感应性明显增强。 数据库存放着系统的有关数据， 可以是系统运行中用户输入的数据，中间推理得到的结果及最终结果等。
      由于每个植保系统所需完成的任务不同，因此其系统结构也不尽相同。知识库和推理机是专家系统中最基本的模块。 知识表示的方法不同，知识库的结构也就不同。推理机是对知识库中的知识进行操作的，推理机制与知识表示的方法以及知识库结构是紧密相关的，不同的知识表示有不同的推理机制。
1.3 植保系统的主要特征
      植保系统的工作方式可简单地归结为：运用知识，进行推理。植保系统本身是一个程序，但它与传统程序又有所不同，它将知识从处理流程中独立出来，是一类特殊的基于知识的系统。植保系统的特征主要体现在以下几个方面。
（1） 具有专家水平的专门知识。专家系统开发的最终目的是解决只有人类专家才能解决的问题，所以专家系统必须具备专家级的知识，知识越丰富，质量越高，解决问题的能力就越强。
（2） 能进行有效的推理。 专家系统的根本任务是求解领域专家才能解决的问题。问题的求解过程是一个思维过程，也就是推理过程，这就要求专家系统必须具有相应的推理机构，能根据用户提供的已知事实，通过运用掌握的知识，进行有效的推理， 以实现对问题的求解。专家系统的推理机制需要根据问题领域的特点分别进行设计， 以保证问题求解的有效性。
（3） 具有灵活性。 在专家系统中， 其体系结构通常采用知识库与推理机相分离的构造原则，它们彼此独立又相互联系。这样的结构优点在于可以在系统运行时根据具体问题的不同要求， 分别选取合适的知识构成不同的求解序列， 实现对问题的求解， 又能在对一方进行修改时不致影响到另一方。特别是对于知识库， 在系统不断完善的过程中， 可能要经常对数据库进行增、 删、 改等操作， 由于与推理机分离， 所以不会因为知识库的变化而修改推理机的程序。
（4） 具有实用性。 专家系统是根据领域问题的实际需求开发的， 因此， 它具有坚实的应用背景。 另外， 专家系统具有大量高质量的专家知识， 能够解决用户所提出的问题， 所以它容易被人们接受、 应用。目前， 专家系统已经被广泛的应用于多种领域， 并取得了巨大的经济效益及社会效益。
（5） 具有交互性。 专家系统一般具有良好的人机界面， 可以进行方便的人机交互。 目前大多数系统在操作方法上采用了简单化界面， 大大减少用户的手工输入操作， 使用户很容易上手操作。
2 植保系统在植物保护领域中的应用概况
      自上世纪80年代以来，专家系统在农业中的应用领域已经渗透到作物育种、 施肥、 灌溉等众多领域，几乎渗透到农业的各个方面， 凡是需要农业专家
知识解决问题的地方， 都有专家系统的应用。 专家系统在植物保护领域中的应用主要集中在三个方面， 即病虫草害诊断及其预测预报、 管理决策。
2.1 农作物病虫草害诊断与鉴别
      正确的诊断、 鉴别病虫草害是有效进行农业有害生物管理的基础， 因此病虫草害的诊断与识别成为农业专家系统在植保领域应用的主要方面之一。 诊断专家系统主要是根据观察到的病虫草害症状及危害特点，模拟农业专家的辨别思维来推断鉴定出目标病虫草害， 并给出相应的处理措施认识和了解目标病虫草害，有针对性地进行研究和管理， 是害虫综合治理的前提。 目前有关植保诊断的专家系统已有不少，如安徽省农科院植保研究所利用Turbo—Prolog人工智能语言开发的安徽省水稻主要病虫害诊断专家系统(DCDIRES)， 根据水稻被害状或害虫形态 ， 判断为害水稻的病虫害种类， 并向用户提供科学的防治方法和有关知识咨询； 另外， 张春雨等研制的 “枣病虫害诊断咨询专家系统”， 在总结枣树病虫害知识和专家经验的基础上， 采用C/S(用户/中间件/服务器)三层结构设计， 按照面向对象的知识表示方法， 以病虫危害部位进行对象分类和知识整理抽取，并根据数据知识是否用于推理过程， 分别建立知识库和程序信息库， 通过采用人工补充的系统学习机制和正反向混合推理策略， 保证系统诊断的准确性和实用性， 实现了枣病虫害的诊断和查询功能；Mundankar等利用Vi-sual Basic 和MS Access数据库开发了基于规则推理的葡萄白粉病诊断系统， 参考实时的气象因子、 葡萄生长状况、 营养缺素症状等因素， 实现了对葡萄白粉病的高效诊断。
2.2 农作物病虫害预测预报
      预测预报是植保工作的主要内容之一， 它不仅对重大病虫害的发生做出预测， 还为政府部门发展农业、稳定农业生产做出决策依据。 预测专家系统的主要任务是通过对过去和现在己知状况的分析， 推理未来可能发生的情况。 对病害和虫害的预测关系到农林作物生产的关键所在。 然而， 要对疫情或病虫害做出正确的预测， 不但需要收集和分析大量的数据， 而且需要有权威的专家对所获得的数据的分析结果进行解释， 如果用单纯人工从事这项工作既费时又费力。预测预报专家系统正好满足了这方面的需求。 用于预测预报的专家系统可以分为定性和定量两种类型。 定性预测的专家系统只能利用病虫害的为害症状和一些参数列成等级标准， 做出简单的趋势预测或管理咨询，难以对病虫害的未来动态作比较准确的判断。 定量测报专家系统将专家系统与测报模型相结合， 能够动态的对虫情作出预测预报。 在病虫害预测预报领域，目前也已开发了不少实用的专家系统， 如张纬等将专家系统与地理信息系统（GIS）技术相结合组建的白蚁虫害仿真预测系统， 通过不同年度间的变化， 在电子地图中反映出白蚁虫害发生区的变化规律及蔓延方向； 戴小鹏等利用生物灾变中害虫预测方法， 通过对稻纵卷叶螟的种群动态、发育、产卵量建模，求解引发害虫灾变的触发点和临界值，实现稻纵卷叶螟的灾变预测； Wharton等开发了一个基于 Web 技术的马铃薯晚疫病流行风险管理专家系统，建立了一个以相对湿度、 日均温为关键因子的晚疫病预测模型，通过网络传来的实时的气象监测数据对马铃薯晚疫病的发生程度进行预测， 评估其流行风险并提供药剂防治方法， 实现了对马铃薯晚疫病的高效管理。
2.3 农作物病虫草害综合防治决策
      在农业生产上， 对病虫草害的综合防治是开发专家系统的根本目的。 决策专家系统是农业管理中最常用到的专家系统， 它通过对现有病虫草害数据的分析， 发现病虫草害在农作物生长中的异常反应， 帮助管理者针对这些问题采取有效的措施。 在植物健康及疾病管理中任何需要做出决定的方面， 决策专家系统都有其用武之地。 对当前的目标病虫草害为害水平，评估其为害程度及未来的风险性， 根据评估的结果做出适当的管理选择， 涉及到病虫草害管理的3个方面，即监测、 预测、 控制。 因为其涉及的众多方面因素， 通常是多个功能模块或者是多个小型的专家系统集成一个统一的病虫草害管理专家系统。 就目前开发出的植物保护专家系统而言， 大多数都涉及到病虫草害的防治决策方面， 如王阿川等根据樟子松球果象甲防治决策的特点， 建立了一个实用的樟子松球果象甲防治决策专家系统（PPPES），解决了球果象甲的防治与决策问题； 谷艳蓉等结合苜蓿病虫草害发生发展规律，通过利用农业专家系统开发平台PAID4．0 构建了苜蓿病虫草害诊断与防治专家系统， 能为用户提供较完整的苜蓿病虫草害诊断与防治决策方面的知识； 李勇等应用数据库、计算机网络和空间信息技术研制出基于Oracle数据库的水稻病虫害综合防治专家系统， 集病虫害防治辅助决策、 病虫害发生程度预测及虫害空间分布特征分析于一体， 是水稻病虫害综合防治的一个有效工具；根据综合治理策略研制了一个甘蔗害虫辅助决策系统，实现了对甘蔗害虫的诊断、分类及防治决策。
植物保护专家系统除在以上的3个方面得到广泛应用外， 还应用在植物检疫、农药管理、病虫监测等领域， 在植保教学、 专家咨询、 基层植保员培训等方面也有着重要作用。
3 我国植物保护植保系统在研发中存在的问题
      总的来看， 我国植物保护专家系统自上世纪80年代以来有了较大发展，虽然己经研制成功了一些系统，但是由于知识处理技术的不断成熟和开发人员对领域知识的不断深入，现有植物保护专家系统在应用中显得单薄和不够完善， 其性能和实用性也不能很好的体现出来，而且也不能广泛的应用于生产实践中，究其原因， 主要存在以下问题：
（1） 知识的获取、整理、表示方法单一，效率较低。知识获取、整理就是为专家系统建立起健全、完善、有效的知识库以满足系统求解问题时的需要， 由于缺乏完备、详尽的知识库和完善的知识组织形式，导致系统诊断的效率和准确率较低。
（2） 推理策略比较简单。 目前大多专家系统或采用正向推理， 或采用反向推理， 推理过程单一， 不符合植物保护领域专家诊断病虫害的思维过程， 用户输入症状后， 系统即刻给出结论， 这就使得系统对领域知识综合应用能力较低， 系统的灵活性不够。 因此，建立符合实际应用的病虫害诊断专家系统， 其推理策略必须以领域专家的推理思维为基础， 要适合生产实际和用户对系统的要求。
（3） 性能不高。 分析目前大多数植物保护专家系统可以发现， 由于知识库的内容固定不变， 不能及时更新， 因此它们解决的问题往往与实际生产有一定差距， 不能满足病虫害防治需要， 而对知识库的更新需要花费大量的时间和精力， 从而造成系统的实际性能偏低， 实用性不是很高。 另外， 许多专家系统功能单一、 适用对象狭窄， 甚至有些专家系统只能向用户提供一些基本的或者常识性的解释和判断， 无法详尽、准确的进行病虫害的诊断与防治。
4 植物保护中植保系统发展趋势
4.1 开发技术多元化
      随着信息技术及其相关领域的飞速发展， 使得越来越多的新技术被应用在植物保护专家系统的开发领域内， 如“3S”技术 （地理信息系统GIS，全球定位系统GPS 和遥感技术RS）、人工神经网络、模糊数学、数据库技术、多媒体技术等。通过与这些新技术的结合，将极大的增强植物保护专家系统对复杂的农业问题的处理功能， 而且能丰富专家系统的开发手段，便于非专业人员操作和使用。如石礼娟等针对传统农业专家系统普及率差的问题，提出了一种基于J2ME 与 J2EE 技术的移动专家系统的解决方案。该方案充分利用神经网络分布式存储、快速与并行推理的特点， 采用神经网络获取并存储专家知识，利用网络计算进行推理， 有效地解决了基于手机的病虫害诊断专家系统中知识表示困难和推理机的速度限制问题，应用前景非常广阔； 石雷等充分分析了3S技术在松材线虫病监测预警中的应用现状，提出了一种利用中低分辨率遥感卫星数据在时间序列上的累计环境变化响应， 结合 GIS 技术、人工智能等技术来监测松材线虫病的新方法， 使得实时监测森林病虫动态并进行科学决策和快速反应成为可能。 由于人工神经网络具有对非线性复杂系统的良好特性， 可以有效地描述病虫害发生量的各因子间具有的不确定、多输入等复杂的非线性特性， 常用于数据挖掘及病虫害预测中。 如谷雨等利用基于 Matlab 的神经网络工具箱建立了农作物虫害发生量预报预测的 BP 神经网络预测系统，确定了虫害发生量与自然因素之间的联系； 黄亿等采用 BP 神经网络算法建立了马铃薯晚疫病预测系统，以气象数据等作为预测的输入， 实现了对马铃薯晚疫病流行程度的预测。
4.2 系统应用网络化
      在农业生产中存在着许多动态的因素，如新农药的开发、新的病虫害的出现、害虫抗药性的产生等诸多问题， 我们只有及时更新专家系统的数据库和知识库，才能在生产中做出正确的指导。而Internet 恰恰克服了单机版专家系统不能大范围快速传递及更新信息的缺点。通过系统的网络化，不但便于获取世界范围的各种农业信息， 而且便于专家系统的维护，提高了信息传递率和利用率， 达到了更快捷、方便的目的。 如劭刚等以软件工程原理和专家系统技术为基础， 采用LUBAN 模型和 JSP 编程语言，通过构建农业病虫害辅助诊治推理机，研制了一个针对北京地区140 余种蔬菜常见病虫害进行远程辅助诊治和信息查询、 管理的网络型专家系统———北京地区蔬菜病虫害远程诊治专家系统VPRDES， 该系统对实时推广北京地区主要蔬菜病虫害的无公害治理技术、 促进农户合理用药、 提高蔬菜产品的安全性等起到了重要的作用， 上海市农业科学院2005年开发的蔬菜主要病虫害远程诊断的网络平台以及蔬菜病虫害辅助诊断软件（网络版）， 集图像、语音、视频、文字等多种媒体为一身， 提高了病虫害诊断的实时性、准确性和高效性； 陈步英利用Web技术固有的优势开发的黄瓜病虫害专家系统， 充分利用网络沟通与用户的联系，从网上征集黄瓜病虫害诊断规则和知识， 提高了系统的实用性和灵活性， 降低了整体开发的难度， 使得系统更易于扩充和完善。
4.3 系统功能综合化
      由于作物病虫害的发生发展受作物的栽培条件、品种的抗性、气象条件、农田小气候以及病虫害本身的内部规律的影响，这就使得在植物保护专家系统的开发中不能只针对某一个或某几个因素， 而应从农业整个生产过程及生态系统全局出发，构建高度综合的、真正能为生产实践服务的农作物生产管理决策系统， 能解答种子、土肥、植保、农经等许多的农业专业问题。可以肯定的是，多学科集成、 高度综合化是植物保护专家系统研究开发的必由之路。 如王冬梅等在已有的农业专家系统开发平台基础上， 运用三图叠加技术，建立地理信息数据库、 基础信息数据库、知识库及模型库等，开发了实用的优质稻麦管理专家系统，为优质稻麦生产和农业主管领导提供有效的农业资源和科学决策支持。 该系统集成了稻麦施肥决策模块、作物营养缺素诊断系统、知识咨询系统、数据库管理系统、 农业生产知识学习系统等与稻麦生产和管理有关的各种模块子系统， 并通过建立示范推广体系，在示范区及辐射区进行推广应用，使稻麦栽培中的水浆管理、肥料运筹更科学合理，提高了病、虫、草害的诊断率和防治效果。
      信息技术向农业领域渗透, 为整个农业的发展带来了契机。 充分利用信息技术发展现代农业成为农业发展的热点之一, 也是我国农业的发展趋势。 可以预见, 随着农业植保系统开发技术多元化、功能集成化、应用网络化的发展, 植物保护专家系统将具有广泛的应用前景，开发内容全面、功能强大的农作物病虫害防治专家系统必将大大促进我国农业生产的发展。