1、课题来源与背景 本成果是由广东省科技计划国际科技合作项目支持下完成的，十字花科小菜蛾发生目前已愈发严重, 对其进行有效的预测预警, 从而为新形势下研究科学防控技术提供依据极其必要。而目前我国学者的研究主要集中在小菜蛾发生危害规律、抗药性水平监测、抗药性生理生化机制、天敌资源普查及单项防控技术研发等方面，在探索构建适合我国小菜蛾预测预警模型研究方面少有报道，取得进展不多。而国际上研究者先后基于神经网络、遗传算法、半监督学习、模糊规则、融入监督信息的k-mean聚类、最大似然法集成等算法建立了预警预报模型。本项目合作者，昆士兰大学昆士兰大学Zalucki教授是从事预警模型研究多年，已构建基于小菜蛾发育历期的种群发生预测预警模型和基于气候条件的小菜蛾分布、发生危害预测预警模型，并通过英国小菜蛾种群多年数据得到了较好验证。本团队与Zalucki教授合作多年，并联合发表关于我省小菜蛾种群动态研究的SCI论文，本项目拟利用本团队积累的小菜蛾种群动态数，结合Zalucki教授模型研究技术，研究构建适合我国小菜蛾发生特点的预测预警模型，为我国新形势下小菜蛾可持续防控提供技术支撑。

    2、技术原理及性能指标 本项目通过构建了小菜蛾预测预警模型，系统调试了模型系统的各项参数，并根据广东省小菜蛾发生为害特点调整模型各项参数，形成适合我国的小菜蛾种群预测预警模型。利用多年气候数据对小菜蛾种群发生进行模拟，并与田间种群动态数据进行对比。

     3、技术的创造性与先进性 本项目为国际合作项目，通过与澳大利亚昆士兰大学Zalucki教授的合作，研究利用温度、降雨等环境因子在DYMEX模型中模拟小菜蛾种群动态，构建适合我国的小菜蛾种群预测预警模型，通过双方的互访和联合攻关，共同建立了小菜蛾预测预警模型，并通过验证表明应用环境因子建立小菜蛾种群动态预测预警模型是可行的，已成功构建基于DYMEX的小菜蛾预测预警模型，研究不同气候条件类型对小菜蛾种群灾变规律影响，并与田间多年种群监测数据进行比较，结果表明模型对种群模拟较准确。本项目通过国际合作的平台，引进关键技术并联合攻关，研究方法和技术具有一定的创新性，并通过比较澳大利亚布里斯班和广东省蔬菜种植情况及病虫害发生为害特点，提出针对广东省蔬菜种植特点的以生物防治为主的害虫综合治理技术，提升了供港蔬菜基地对绿色防控等可持续防控技术的认识，对提高害虫科学防治水平具有重要的指导作用。

    4、技术的成熟程度，适用范围和安全性 本技术研究利用温度、降雨等环境因子在DYMEX模型中模拟小菜蛾种群动态，构建适合我国的小菜蛾种群预测预警模型，提出针对广东省蔬菜种植特点的以生物防治为主的害虫综合治理技术，提升了供港蔬菜基地对绿色防控等可持续防控技术的认识，对提高害虫科学防治水平具有重要的指导作用，技术成熟，适用于作物害虫种群的预测预报，技术是模拟田间发生动态，无不良影响，安全。

     5、应用情况及存在的问题 本项目通过构建种群预测预警模型，提出预防性综合防控技术，项目成果对大型供港蔬菜基地的害虫防治具有重要的指导意义。通过项目的进一步实施，将为蔬菜害虫综合防控技术的提升提供重要的技术支撑，对农户害虫防控技术的提高具有重要的作用，应用前景较为广阔。 基于双方良好的合作基础，Zalucki教授有意将双方合作长期发展下去，但由于项目执行期有限，经费等限制，对双方未来的合作研究有一定影响，建议能够对项目进行持续性支持，保证研究的可持续性。

     6、历年获奖情况 1. 2011年度广东省农业技术推广奖二等奖：十字花科蔬菜小菜蛾抗药性综合治理技术的推广应用； 2. 2011-2013年度全国农牧渔业丰收奖一等奖：广东省蔬菜小菜蛾综合防控技术的推广应用； 3. 2013年度广东省科学技术奖一等奖：小菜蛾成灾机制研究及抗药性治理技术体系构建与应用； 4. 2015年度中华农业科技奖一奖：小菜蛾成灾机制研究及抗药性治理技术体系构建与应用。