涉及农业生态系统管理时，有两个关键问题：

(1) 关于观察，这与故障的早期检测有关。对于种植业（Divya 和 Santhi，2019 年；Johannes 等人，2017 年）和畜牧业（Ingrand，2018 年）而言，这对于寻求扩大规模而无法获得与传统农场相同的治疗措施。在野外，目视观察会占用大量时间，取决于观察者的经验和可用性（Mul 等人，2016 年），如果无法检测到问题，有时无法实施。技术已上市或仍处于研究阶段：(i) 用于植物监测和检测有翼昆虫的光学设备（Brydegaard 等人，2014 年；Grieve 等人，2019 年），(ii) 使用实时分析对孢子进行量化生物气溶胶的数量尚不令人满意（Sharma Ghimiri，2019 年），（iii）连接的昆虫陷阱（López 等人，2012 年），（iv）动物监测设备（Li 等人，2020 年；Moura 等人，2008 年；Tullo等人，2018 年；van Hirtum 和 Berckmans，2004 年）以及最近被动物佩戴的所谓“便携式”设备（Neethirajan，2017 年）。

(2) 关于决策支持，这涉及建立模型以提供可用于决策的信息。Lepenioti 等人。(2020) 确定了三种类型的数据处理：(i) 描述性分析，回答诸如“相关参数的值是多少？与其他生产商或其他年份相比，水平如何？发生了什么事？” (ii) 预测分析，回答诸如“将会发生什么？”之类的问题。“为什么？” (iii) 规范性分析，回答诸如“推荐的行动方案是什么？”等问题。这些模型的复杂程度正在增加，与可解释性和不确定性相关的问题也在增加。存在与如何构建模型相关的方法瓶颈：要选择哪些症状以将其纳入模型？由于自然变异性，症状如何表达？并且，当涉及到建议时，植物或动物、环境、生产或繁殖系统（包括其群体中的其他个体）、所使用的设备和所采用的农业战略还有哪些其他固有因素？

生态农业多目标决策

关于农场经营方式的战略决策在农业生态学中完全不同，因为农民的目标往往是多变量的（优化可持续性的三个维度）48 和多时间的（短期和长期）。这对建模提出了某些问题，例如：（i）确定多层次时空系统中的最优值；(ii) 将农民的策略纳入优化模型（Antle 等人，2017；Groot 等人，2010）；(iii) 处理不确定性。还需要探索替代建模方法和风险管理协议的使用：这里的目的不是寻求最佳折衷方案，而是使系统保持在可能的预期结果内。