茶园病虫害的预防预测一直是我国茶产业中的研究薄弱点，传统的预测预报以人工进行统计，工作量繁重，预报过程以刊物或广播等传统方式进行发布，具有延迟性，且预测预报结果准确度较低。项目依托现代化的物联网技术，在全国各个茶区设立了50个茶叶病虫害监测点，利用物联网设备对茶园的病虫害情况进行自动采集和上传，在病虫害预警平台上通过对茶园环境和病虫害发病情况进行分析，对茶园病虫害进行比对及预警，让茶园的管理更加科学、有效。运用大数据构建的茶园病虫害爆发模型，可以实现一个茶叶产区一个或多个模型，不同茶叶产区不同病虫害种类不同模型，使茶园病虫害的预警更加个性化和准确化。
项目2017年实施以来，该系统利用茶园病虫害发生时的环境因素数据，所构建的病虫害发生模型，在运行期间，为福建安溪、武夷山，江西婺源，四川珙县，广东英德，贵州黔西南州等产茶区50个监测点提供多次病虫害预警信息，为茶园开展有效的防治措施提供依据，避免了重大损失。
项目覆盖我国主要茶叶产区的福建省、广东省、江西省、贵州省和四川省，对于研究不同气候和地理环境条件下，茶园病虫害的发病规律具有很好的代表性，对于我国茶叶病虫害预警研究的推动具有重大意义。其中在四川省珙县石碑乡和玉和乡引进了先进的智能物联网设备，为贫困茶农或茶农合作社安装了设备，提高了当地茶园病虫害预警水平，提升了贫困茶农的茶叶产品科技创新竞争力，强化科技支撑，助力精准扶贫。
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