在农业生产中，数据挖掘技术的应用越来越广泛。本文将详细探讨数据挖掘技术在茶叶病虫害预警系统中的研究与应用，以便为病虫害的预防和预警提供决策支持。
数据挖掘技术，也被称作数据库中的知识发现（KDD），是20世纪90年代发展起来的一个前沿学科，它涉及对数据库中数据的抽取、转换、分析以及模型化处理，目的是为了提取隐含在数据中但又潜在有用的规则和知识。这项技术在农业数据的分析和应用方面具有重要作用，能够帮助我们从积累的农业数据中挖掘出有助于生产决策的信息。
在农业生产中，我国曾投入大量资金进行了各种农业数据的普查，并积累了大量的作物生长情况数据，这些数据包括苗情、土情、肥情、水情、虫情、气象和灾害等。然而，这些数据往往被当作档案保存，而不是在农业生产中发挥实际作用。因此，数据挖掘技术的应用在此显得尤为重要。通过分析存储在数据库中的数据，可以解决实际的农业问题，比如茶叶的鉴定和农产品的安全生产。
本研究主要聚焦于茶叶病虫害的预警。通过使用Weka软件的关联规则挖掘算法，对过去三年的气象和病虫害监测数据库进行数据挖掘，提取出与茶叶病虫害发生等级相关的气象条件的关联规则。这样的研究可以帮助我们更好地理解天气情况和茶叶病虫害之间的联系，从而基于天气预报发出及时的病虫害预警信号，提高茶叶的产量和质量。
在云南省普洱市，茶叶病虫害中以小绿叶蝉（Empoasca flavescens）为主要目标害虫。这种害虫每年可导致该地区茶叶产量损失达到10%到15%。为了研究小绿叶蝉的发生规律及其与气象条件之间的关系，本研究收集了该市茶叶研究所提供的近3年内的气象和病虫害监测数据库，从中提取了月份、平均气温、最高气温、最低气温、降雨量、日照时数和小绿叶蝉虫数等七个特征属性。通过采用理论与实践相结合的研究方法，使用Weka软件的关联规则挖掘算法，找出了气象条件与小绿叶蝉发生等级之间的关联规则。
这项研究的成功应用能够为茶叶病虫害的预防和控制工作提供科学依据。通过精确地分析气象条件与茶叶病虫害之间的关系，不仅可以帮助农业生产者更有效地预防和控制病虫害，而且还可以提供更准确的预警，从而减少因病虫害导致的经济损失。
数据挖掘技术在茶叶病虫害预警中的应用具有极大的潜力和价值。通过合理的数据挖掘方法，能够从大量的历史数据中发现有益的模式和规则，这将对农业生产实践产生积极的影响，提高茶叶的生产效率和产品质量。未来，随着数据挖掘技术的不断发展和完善，其在农业生产，尤其是病虫害管理领域的应用将变得更加广泛和深入。
