中文字幕在线中乱码,青青青国产最新视频在线观看,无遮挡免费一级毛片视频,激情国产原创在线观看

分享到:
鏈接已復(fù)制

LANGUAGES

新聞

新聞直播 要聞 國(guó)際 軍事 政協(xié) 政務(wù) 圖片 視頻

財(cái)經(jīng)

財(cái)經(jīng) 金融 證券 汽車(chē) 科技 消費(fèi) 能源 地產(chǎn) 農(nóng)業(yè)

觀點(diǎn)

觀點(diǎn) 理論 智庫(kù) 中國(guó)3分鐘 中國(guó)訪談 中國(guó)網(wǎng)評(píng) 中國(guó)關(guān)鍵詞

文化

文化 文創(chuàng) 藝術(shù) 時(shí)尚 旅游 鐵路 悅讀 民藏 中醫(yī) 中國(guó)瓷

國(guó)情

國(guó)情 助殘 一帶一路 海洋 草原 黃河 運(yùn)河 灣區(qū) 聯(lián)盟 心理 老年

首頁(yè)> 中國(guó)發(fā)展門(mén)戶網(wǎng)> 本網(wǎng)獨(dú)家>

智慧農(nóng)業(yè)助力糧食生產(chǎn)節(jié)本增產(chǎn)增效的“九步法”

2024-02-05 10:18

來(lái)源:中國(guó)網(wǎng)·中國(guó)發(fā)展門(mén)戶網(wǎng)

分享到:
鏈接已復(fù)制
字體:

中國(guó)網(wǎng)/中國(guó)發(fā)展門(mén)戶網(wǎng)訊 數(shù)字經(jīng)濟(jì)是繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后的主要經(jīng)濟(jì)形態(tài)。2012—2021年,我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模從11萬(wàn)億元增加到45.5萬(wàn)億元,占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的比重由20.4%增長(zhǎng)至39.8%,成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。習(xí)近平總書(shū)記在《求是》雜志發(fā)表的重要文章《不斷做強(qiáng)做優(yōu)做大我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)》中指出:“推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展。把握數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向,推動(dòng)制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)等產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。”

當(dāng)前全球糧食安全問(wèn)題日益嚴(yán)峻,2022年全世界約有6.9億—7.8億人口面臨饑餓,預(yù)計(jì)到2030年,全世界仍有近6億人口長(zhǎng)期食物不足。我國(guó)是世界上糧食進(jìn)口最多的國(guó)家,2022年我國(guó)進(jìn)口糧食1.5億噸,占全國(guó)糧食總產(chǎn)量的21.4%。因此,我國(guó)糧食安全受?chē)?guó)際市場(chǎng)影響的風(fēng)險(xiǎn)較大。作為一個(gè)14億人口大國(guó),我國(guó)必須確保“中國(guó)飯碗”主要裝“中國(guó)糧”。以習(xí)近平同志為核心的黨中央把糧食安全作為治國(guó)理政的頭等大事,確立了新時(shí)代“以我為主、立足國(guó)內(nèi)、確保產(chǎn)能、適度進(jìn)口、科技支撐”的國(guó)家糧食安全戰(zhàn)略。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代背景下,數(shù)字技術(shù)在我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品銷(xiāo)售和流通環(huán)節(jié)發(fā)揮了巨大作用,而數(shù)字技術(shù)如何應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié),實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精細(xì)化管理,目前多集中于點(diǎn)上的研究和小規(guī)模的應(yīng)用,缺乏農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全流程的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用。因此,如何在大范圍內(nèi)打通農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)流、將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合、讓數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中產(chǎn)生高效的價(jià)值,是發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的前提,也是實(shí)現(xiàn)中國(guó)式農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的一個(gè)重要命題。

我國(guó)傳統(tǒng)糧食生產(chǎn)方式遇到持續(xù)增產(chǎn)瓶頸

糧食安全是國(guó)家安全的基礎(chǔ)。新中國(guó)成立以來(lái),我國(guó)糧食生產(chǎn)取得巨大成就,用不足全球9%的耕地解決了全球約20%人口的吃飯問(wèn)題。推動(dòng)糧食產(chǎn)量增加的主要因素包括農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施改善、農(nóng)業(yè)物質(zhì)裝備水平提高、農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步加快和農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)體制改革等多方面的舉措。1978年改革開(kāi)放以來(lái),我國(guó)糧食單位面積產(chǎn)量(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“單產(chǎn)”)由167.5千克/畝(2 527千克/公頃),提高到2021年的387千克/畝(5 805千克/公頃),翻了2.3倍;我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化學(xué)肥料(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“化肥”)投入增加了5.9倍,農(nóng)藥投入增加了4.7倍(表1)。然而,我國(guó)化肥、農(nóng)藥的利用率僅為40%左右,未被充分吸收利用的化肥、農(nóng)藥造成了嚴(yán)重的環(huán)境污染。與此同時(shí),我國(guó)農(nóng)業(yè)用水量達(dá)到3 644.3億立方米,占2021年全國(guó)用水總量的61.5%。通過(guò)分析我國(guó)1978年至今的糧食產(chǎn)量和化肥施用量的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)兩者存在極顯著的相關(guān)關(guān)系(p < 0.001)。1978—2002年,單位化肥施用量的糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)逐年下降的趨勢(shì),即增加化肥施用量對(duì)于提升糧食產(chǎn)量的作用逐漸降低;2003—2015年,我國(guó)化肥總施用量的數(shù)據(jù)仍在攀升,但是單位化肥施用量帶來(lái)的糧食產(chǎn)量卻幾乎不變,也就是說(shuō)隨著化肥施用量的增加,糧食增產(chǎn)已進(jìn)入平臺(tái)期;2015年開(kāi)始,隨著國(guó)家“雙減”戰(zhàn)略的提出,雖然化肥施用總量逐年減少,但單位化肥施用量的糧食產(chǎn)量則出現(xiàn)了緩慢提升(圖1)。由此可見(jiàn),我國(guó)化肥的使用已經(jīng)嚴(yán)重超標(biāo),不僅無(wú)法促進(jìn)糧食持續(xù)增產(chǎn),而且不能被作物吸收利用的化肥還會(huì)進(jìn)入土壤及水體,造成嚴(yán)重的農(nóng)業(yè)面源污染。

美國(guó)、日本、歐洲等發(fā)達(dá)國(guó)家或地區(qū)的農(nóng)業(yè)數(shù)字化技術(shù)起步早,海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的積累支撐了國(guó)家初步建立農(nóng)業(yè)智能化生態(tài)體系,實(shí)現(xiàn)了增產(chǎn)提效,如原美國(guó)孟山都公司(Monsanto Company)與美國(guó)約翰迪爾公司(John Deere)合作建立了精準(zhǔn)數(shù)字農(nóng)業(yè)生態(tài)體系。目前,德國(guó)拜耳公司旗下氣候公司(Climate Corporation)推出的數(shù)字農(nóng)業(yè)平臺(tái)(Climate FieldView)已服務(wù)全球超過(guò)13億畝耕地,通過(guò)海量數(shù)據(jù)采集,幫助農(nóng)民優(yōu)化農(nóng)田決策,從而提高土地生產(chǎn)力,最大限度地幫助農(nóng)戶降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理強(qiáng)度、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率、增強(qiáng)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。我國(guó)是糧食進(jìn)口第一大國(guó),大豆和玉米的進(jìn)口量排全球前兩位,合計(jì)占我國(guó)糧食進(jìn)口總量的76%。我國(guó)大豆和玉米生產(chǎn)均存在單產(chǎn)低、成本高的問(wèn)題。2021年,我國(guó)大豆單產(chǎn)(約140千克/畝)是美國(guó)(231千克/畝)的61%,成本(約781元/畝)是美國(guó)(593元/畝)的1.3倍;我國(guó)玉米單產(chǎn)(約507千克/畝)是美國(guó)(735千克/畝)的69%,成本(約1 149元/畝)是美國(guó)(806元/畝)的1.5倍。由此可見(jiàn),我國(guó)大豆和玉米不僅單產(chǎn)低,且單產(chǎn)的成本是美國(guó)的2.1—2.2倍,節(jié)本增效的空間巨大。因此,推進(jìn)中國(guó)式農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化,實(shí)現(xiàn)糧食生產(chǎn)中降本增產(chǎn)增效,是我國(guó)農(nóng)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展無(wú)法回避的重要議題。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是一個(gè)受自然環(huán)境、生物有機(jī)體與人類(lèi)社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)等多種因素共同作用的復(fù)雜系統(tǒng)。在我國(guó)耕地資源有限的背景下,提高糧食作物單產(chǎn)是增加糧食產(chǎn)能的有效途徑,農(nóng)業(yè)農(nóng)村部已將糧油等主要作物大面積單產(chǎn)提升作為糧食生產(chǎn)工作的頭號(hào)工程。糧食單產(chǎn)的波動(dòng)受到光、熱、水等氣候因素,土壤和地形等環(huán)境因素,化肥和農(nóng)藥等生產(chǎn)資料投入因素,品種改良等科技因素的影響。針對(duì)近15年玉米單產(chǎn)增加的因素分析研究表明,氣候因素占48%,田間管理占39%,可見(jiàn)精細(xì)化管理對(duì)提高糧食單產(chǎn)的作用巨大。發(fā)展智慧農(nóng)業(yè),將信息化、數(shù)字化、智能化技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng),就是要通過(guò)海量數(shù)據(jù)的獲取,建立農(nóng)業(yè)模型和算法,摸清作物的生長(zhǎng)規(guī)律和對(duì)光、溫、水、肥等資源的需求特點(diǎn),智能化精準(zhǔn)識(shí)別作物的病蟲(chóng)害,從而作出適時(shí)適量施用水肥藥和播種收獲時(shí)間等的管理決策,對(duì)復(fù)雜的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行智能化、精準(zhǔn)化控制。通過(guò)糧食生產(chǎn)過(guò)程的精細(xì)化、精準(zhǔn)化管理,提升田間管理在糧食單產(chǎn)增加中的作用,減弱氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響,實(shí)現(xiàn)“靠天吃飯”向“知天而作”的轉(zhuǎn)變。

發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的核心“九步法”

2005年中央一號(hào)文件《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)農(nóng)村工作提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力若干政策的意見(jiàn)》中,首次提出了“加強(qiáng)農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)”。隨后,我國(guó)圍繞作物生長(zhǎng)發(fā)育、種植管理管控、農(nóng)業(yè)信息采集、質(zhì)量檢測(cè)等方面開(kāi)展了大量工作,在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和技術(shù)、農(nóng)業(yè)傳感器、水肥一體化等方面均取得了一系列成果,為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的獲取提供了基礎(chǔ)。《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中明確提出“加快發(fā)展智慧農(nóng)業(yè),推進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和管理服務(wù)數(shù)字化改造”。隨著我國(guó)農(nóng)村信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營(yíng)趨勢(shì)、智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步,我國(guó)智慧農(nóng)業(yè)迅速發(fā)展。圍繞耕地土壤、種子、水資源、肥料和農(nóng)藥利用等方面,科研人員開(kāi)展了大量的單項(xiàng)技術(shù)研究或集成技術(shù)研究,部分技術(shù)環(huán)節(jié)已取得突破,并在應(yīng)用示范中取得了顯著效益。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,圍繞產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后的糧食生產(chǎn)全鏈條,針對(duì)從耕整地到糧食入庫(kù)的全過(guò)程,通過(guò)將碎片化的單點(diǎn)技術(shù)進(jìn)行串聯(lián),為我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)節(jié)本增產(chǎn)增效提供技術(shù)支撐,實(shí)現(xiàn)“藏糧于技”。為此,本文將控制論的概念引入農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng),提出了智慧農(nóng)業(yè)助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的核心“九步法”,即“兩精”“三變”“三減”“一用”(圖2)。利用信息技術(shù)打通農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全鏈條數(shù)據(jù)流,通過(guò)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)積累,開(kāi)發(fā)算法和模型挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,建立智慧農(nóng)業(yè)決策系統(tǒng),并用智能農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)執(zhí)行系統(tǒng)指令。同時(shí),智能農(nóng)業(yè)機(jī)械又可在作業(yè)的同時(shí)采集數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流的閉環(huán)。隨著系統(tǒng)不斷積累數(shù)據(jù),進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型訓(xùn)練,使系統(tǒng)變得“越來(lái)越聰明”,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)決策,進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)科技的增產(chǎn)增效潛力。

“兩精”:精準(zhǔn)整地、精量播種

精準(zhǔn)整地。土壤精準(zhǔn)耕整是提高農(nóng)業(yè)水肥藥利用率、促進(jìn)作物生長(zhǎng)、減少溫室氣體排放、提高作物產(chǎn)量的重要途徑。精準(zhǔn)整地主要包括保護(hù)性耕作、深松和激光整地3項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù):保護(hù)性耕作可以減少土壤徑流、增加土壤有機(jī)質(zhì)、減少水分蒸發(fā);深松可以打破犁底層,改善土壤透水透氣性和團(tuán)粒結(jié)構(gòu);激光整地則直接影響田間灌溉效率。有研究表明,經(jīng)過(guò)激光整地技術(shù)平整后的土地,能夠較好解決漫灌造成的水資源嚴(yán)重浪費(fèi)問(wèn)題,比傳統(tǒng)平整土地方式節(jié)約灌溉用水21%;水分利用效率可提高19%—22%;不僅可以充分利用有限的水資源,同時(shí)也減少了土肥流失,作物產(chǎn)量可提高5%—11%。此外,農(nóng)田通過(guò)高精度平整后,還可以帶來(lái)附加效益,如可減少灌溉溝渠和田埂的占地面積使水田土地利用率提高3%—6%。此外,根據(jù)土壤類(lèi)型和種植作物種類(lèi)的不同,整地深度和耕整方式要求也不一致,通過(guò)信息技術(shù)獲取不同土壤類(lèi)型特點(diǎn)和不同作物種子萌發(fā)、生長(zhǎng)的規(guī)律,為精準(zhǔn)整地提供個(gè)性化定制方案,增強(qiáng)土壤的保水保肥能力,促進(jìn)作物種子萌發(fā)和生長(zhǎng)。

精量播種。作物的播種質(zhì)量和產(chǎn)量息息相關(guān)。如果播種疏密不均,會(huì)導(dǎo)致生長(zhǎng)無(wú)序、通風(fēng)透氣性差、營(yíng)養(yǎng)獲取不均衡、易受病蟲(chóng)害侵襲等問(wèn)題。隨著播種機(jī)械的技術(shù)進(jìn)步,實(shí)現(xiàn)精量播種成為可能,而精量播種的前提是確定作物品種的適宜播量和最佳行距、株距等。通過(guò)構(gòu)建群體尺度的作物生長(zhǎng)模型,利用信息空間模擬不同密度作物的光合效率和生長(zhǎng)發(fā)育規(guī)律,將為作物精量播種提供支撐。研究表明,精量播種一方面可提高作物播種質(zhì)量,確保苗齊、苗壯,營(yíng)養(yǎng)合理,個(gè)體發(fā)育健壯,群體長(zhǎng)勢(shì)均衡,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)單產(chǎn)提升;另一方面可以節(jié)省或完全省去間苗時(shí)間,節(jié)約人力和能源成本;此外,精量播種還可以節(jié)約種子用糧,避免種子浪費(fèi)。玉米通過(guò)精量播種可以節(jié)約種子2.7—3.0千克/畝(40—45千克/公頃),按我國(guó)玉米播種面積估算,相當(dāng)于可節(jié)約玉米用種量172萬(wàn)—194萬(wàn)噸。

“三變”:變量施水、變量施肥、變量施藥

水肥藥是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)重要的基礎(chǔ)物質(zhì),在保障作物高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)和糧食安全中發(fā)揮了重要作用。農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的核心是保護(hù)水土資源及農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。因此,提高農(nóng)業(yè)資源利用水平和效率、加大農(nóng)業(yè)生態(tài)保護(hù)建設(shè)力度是主要舉措。我國(guó)是世界上13個(gè)貧水國(guó)家之一,2022年,我國(guó)農(nóng)業(yè)用水量達(dá)3 781.3億立方米,占全國(guó)用水總量的63%。我國(guó)也是化肥和農(nóng)藥使用大國(guó),我國(guó)平均每畝地的化肥施用量是美國(guó)的2.6倍;平均每畝地的農(nóng)藥施用量是世界平均水平的2.5倍。化肥和農(nóng)藥的過(guò)量施用,一方面造成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本增加,另一方面造成農(nóng)業(yè)面源污染,不僅影響農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量,還會(huì)威脅農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境安全。為此,原農(nóng)業(yè)部2015年印發(fā)了《到2020年化肥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)方案》和《到2020年農(nóng)藥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)方案》,通過(guò)測(cè)土配方施肥、有機(jī)肥料與微生物肥料等新型肥料替代使用、病蟲(chóng)害綠色防控技術(shù)實(shí)施等手段,我國(guó)2021年化肥和農(nóng)藥的施用量比2015年分別減少了13.8%和16.8%。2022年,農(nóng)業(yè)農(nóng)村部印發(fā)了《到2025年化肥減量化行動(dòng)方案》和《到2025年化學(xué)農(nóng)藥減量化行動(dòng)方案》,提出進(jìn)一步開(kāi)展化肥農(nóng)藥減施不減產(chǎn)行動(dòng)。如何實(shí)現(xiàn)減施不減產(chǎn),一方面要摸清作物生長(zhǎng)的水肥需求規(guī)律、開(kāi)展作物病蟲(chóng)害的智能化監(jiān)測(cè),另一方面要摸清土壤水分和養(yǎng)分的本底資源情況,二者結(jié)合生成變量作業(yè)的“處方圖”。當(dāng)前,隨著高通量作物表型監(jiān)測(cè)、基于深度學(xué)習(xí)的病蟲(chóng)害識(shí)別、伽馬能譜儀土壤快速無(wú)損檢測(cè)等新技術(shù)的發(fā)展,為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的作物生長(zhǎng)模型構(gòu)建、土壤快速全面體檢提供了基礎(chǔ),也為變量作業(yè)“處方圖”的智能化生成提供了可能。結(jié)合氣象信息,還可對(duì)最佳施肥和噴藥的時(shí)間提出建議。根據(jù)作物需求進(jìn)行水肥藥的精準(zhǔn)施用,是減少水肥藥用量、增加作物產(chǎn)量、提升作物品質(zhì)的重要途徑。

變量施水。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的均勻灌溉方式可能出現(xiàn)局部灌溉過(guò)量或不足的情況,造成水資源和能源的浪費(fèi),降低了作物對(duì)水的利用效率。同時(shí),過(guò)量施水還可能引起地表徑流或土壤水的深層滲漏,可能污染地表水及地下水。大型噴灌機(jī)的研發(fā)為變量施水技術(shù)提供了作業(yè)載體,室內(nèi)模擬或田間試驗(yàn)研究表明,變量灌溉可節(jié)水約4%—7%,個(gè)別田間小區(qū)試驗(yàn)甚至達(dá)到節(jié)水53%的效果。

變量施肥。我國(guó)化肥利用率約40%,比美國(guó)、歐洲等發(fā)達(dá)國(guó)家低10%—25%,化肥的過(guò)量施用會(huì)造成耕地板結(jié)、土壤酸化等問(wèn)題。國(guó)內(nèi)外變量施肥技術(shù)主要分為2類(lèi),一類(lèi)是基于“處方圖”的變量施肥,一類(lèi)是實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的變量施肥;主要包含預(yù)先生成變量作業(yè)“處方圖”或?qū)崟r(shí)采集土壤肥力信息、施肥決策系統(tǒng)和變量作業(yè)機(jī)具3個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。我國(guó)東北黑土區(qū)的研究表明,采用玉米精準(zhǔn)施肥模型,變量施肥方案可比傳統(tǒng)施肥方案節(jié)約化肥5%—10%,同時(shí)玉米增產(chǎn)6%—10%。

變量施藥。病蟲(chóng)草害信息的快速獲取和精準(zhǔn)識(shí)別是變量施藥的關(guān)鍵,相關(guān)設(shè)備包括地面噴藥機(jī)械和航空噴藥機(jī)械2類(lèi)。近年來(lái),航空植保技術(shù)的逐漸應(yīng)用,特別是無(wú)人機(jī)等具有飛行速度快、噴灑效率高、人工成本低等優(yōu)點(diǎn),農(nóng)作物病蟲(chóng)害防治作業(yè)效率提高了15%—35%,生產(chǎn)成本降低了約7元/畝(105元/公頃),對(duì)于突發(fā)性病蟲(chóng)害具有較好的防治效果,增強(qiáng)了抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

“三減”:收獲減損、運(yùn)輸減損、倉(cāng)儲(chǔ)減損

糧食產(chǎn)后損失是一個(gè)全球性問(wèn)題,節(jié)糧減損是保障糧食安全的重要舉措。2021年,在我國(guó)倡議下,農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)、國(guó)家糧食和物資儲(chǔ)備局、山東省人民政府共同舉辦了國(guó)際糧食減損大會(huì),習(xí)近平總書(shū)記在賀信中指出,“糧食安全是事關(guān)人類(lèi)生存的根本性問(wèn)題,減少糧食損耗是保障糧食安全的重要途徑”,糧食產(chǎn)后損失不僅造成了糧食數(shù)量的減少,而且浪費(fèi)了生產(chǎn)糧食消耗的水土資源、能源動(dòng)力、勞動(dòng)力,以及化肥、農(nóng)藥等生產(chǎn)資料。

聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織將糧食在收獲后至供應(yīng)鏈消費(fèi)環(huán)節(jié)之前被損失掉的部分稱(chēng)為糧食損失指數(shù)(FLI),主要包含運(yùn)輸、儲(chǔ)存和加工3個(gè)方面。據(jù)估測(cè),全球的糧食損失指數(shù)約為13.8%,谷物和豆類(lèi)的糧食損失指數(shù)為8%左右。本文在糧食產(chǎn)后環(huán)節(jié)僅討論從收獲到儲(chǔ)藏的過(guò)程,不包含加工和消費(fèi)方面,具體劃分為收獲(田間收獲)、運(yùn)輸(從田間運(yùn)輸?shù)郊Z食存儲(chǔ)地)、儲(chǔ)藏(干燥后入庫(kù)儲(chǔ)藏)3個(gè)環(huán)節(jié)。有研究表明,我國(guó)三大主糧作物水稻、小麥、玉米在收獲、運(yùn)輸、儲(chǔ)藏的產(chǎn)后損失率平均為7.9%。其中,儲(chǔ)藏環(huán)節(jié)的損失最高,損失率達(dá)到4.5%,占產(chǎn)后總損失率的50%以上;其次是收獲環(huán)節(jié),損失率為2.5%;運(yùn)輸環(huán)節(jié)的損失率為0.9%。我國(guó)三大主糧作物的產(chǎn)量占我國(guó)糧食總產(chǎn)量的91%,基本可以反映我國(guó)糧食產(chǎn)后損失的總體狀況。2022年,我國(guó)糧食總產(chǎn)量為68 653萬(wàn)噸,按此推算,糧食產(chǎn)后損失量約為5 424萬(wàn)噸,當(dāng)年的糧食平均產(chǎn)量為387千克/畝,折算后相當(dāng)于損失了1.4億畝耕地產(chǎn)量的糧食。

收獲減損。糧食收獲環(huán)節(jié)的損耗主要與收獲時(shí)間、氣候條件和收獲方式等因素有關(guān)。通過(guò)構(gòu)建包含作物、氣候、土壤等模塊的農(nóng)業(yè)模擬器,根據(jù)氣候條件、作物種類(lèi)和作物成熟度,可為獲取最佳收獲時(shí)機(jī)提供智能化決策建議;同時(shí),通過(guò)監(jiān)測(cè)作物收獲的實(shí)時(shí)產(chǎn)量,可以及時(shí)預(yù)警并調(diào)整至最佳收獲方式。我國(guó)三大主糧作物水稻、小麥、玉米的機(jī)收率分別達(dá)到了95%、98%、80%。通過(guò)加強(qiáng)智能化專(zhuān)用聯(lián)合收獲機(jī)的研發(fā)和應(yīng)用、制定標(biāo)準(zhǔn)的收獲作業(yè)規(guī)范、加強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械操作手的培訓(xùn)等,可提高收獲質(zhì)量,降低收獲損耗。

運(yùn)輸減損。運(yùn)輸環(huán)節(jié)的損耗不僅包括糧食重量的減少,也包括糧食質(zhì)量的下降。重量損耗主要與包裝破損、包裝不當(dāng)、裝卸遺留等因素有關(guān);而運(yùn)輸過(guò)程遭受雨淋或運(yùn)輸環(huán)境溫度控制不當(dāng),均會(huì)引起糧食品質(zhì)下降,甚至發(fā)生霉變,造成損失。通過(guò)運(yùn)輸環(huán)境的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)和智能化調(diào)控,運(yùn)輸車(chē)輛載重的全過(guò)程監(jiān)管,可有效減少運(yùn)輸環(huán)節(jié)的損耗。

倉(cāng)儲(chǔ)減損。儲(chǔ)藏環(huán)節(jié)的損耗受糧食烘干和儲(chǔ)存基礎(chǔ)設(shè)施的影響較大,通過(guò)建立糧食收運(yùn)儲(chǔ)的信息化管理系統(tǒng)、倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的智能化監(jiān)測(cè)和調(diào)節(jié)系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)糧食清選烘干損失量、倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的實(shí)時(shí)預(yù)警,為減損提供信息化支撐。有研究表明,通過(guò)采用作物聯(lián)合收獲機(jī)收獲、散糧集裝箱運(yùn)輸、機(jī)械化干燥、糧食儲(chǔ)備庫(kù)替代農(nóng)戶傳統(tǒng)儲(chǔ)糧方式等措施,我國(guó)糧食產(chǎn)后損失可降低至4%以下,減損量折算為耕地面積相當(dāng)于新增“無(wú)形良田”0.7億畝。如果收獲、運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)3個(gè)環(huán)節(jié)均實(shí)現(xiàn)信息化,進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警,將進(jìn)一步減少糧食產(chǎn)后損失。

“一用”:秸稈利用

秸稈的產(chǎn)生同糧食一樣,是作物光合作用的產(chǎn)物,也需要消耗水土資源,且秸稈約占作物地上生物量的50%以上,是農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中寶貴的生物質(zhì)資源。因此,秸稈的綜合利用是農(nóng)業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展的重點(diǎn)任務(wù),關(guān)乎農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù),受到各國(guó)高度重視。據(jù)估算,我國(guó)農(nóng)作物秸稈資源量約為7.7億噸,是糧食總產(chǎn)量的1倍多。作物秸稈的利用方式主要包括肥料化、飼料化、能源化、基料化和原料化5類(lèi)。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布的《全國(guó)農(nóng)作物秸稈綜合利用情況報(bào)告》顯示,2021年,我國(guó)作物秸稈利用量達(dá)到6.47億噸,合計(jì)綜合利用率達(dá)88.1%。其中,秸稈還田量約為4億噸,占62%,主要包括玉米、水稻、小麥秸稈;秸稈飼用化利用量為1.32億噸;燃料化利用量為6 000多萬(wàn)噸;基料化、原料化利用量約為1 200萬(wàn)噸。可見(jiàn),我國(guó)目前的秸稈利用仍然以還田為主,但受限于技術(shù)不完全成熟,秸稈還田后可能會(huì)出現(xiàn)腐解不完全從而影響來(lái)年作物出苗和生長(zhǎng),或是腐解過(guò)程中與作物競(jìng)爭(zhēng)肥水資源等問(wèn)題。通過(guò)加強(qiáng)秸稈綜合利用技術(shù)研發(fā),未來(lái)可開(kāi)辟秸稈綜合利用的新途徑,推動(dòng)秸稈資源利用的多樣化和高值化。

關(guān)于我國(guó)發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的建議

發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的前提是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是海量、多維度、多形式的數(shù)據(jù),具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型和價(jià)值密度低四大特征。只有將大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合起來(lái),利用深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法,建立模型,輔助或代替人工決策,才能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)利用起來(lái),發(fā)揮其應(yīng)用價(jià)值。因此,智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展,需要打通數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、算法研發(fā)、模型構(gòu)建等一系列過(guò)程。為此,針對(duì)大數(shù)據(jù)的獲取、標(biāo)準(zhǔn)化和應(yīng)用,建議加強(qiáng)如下4個(gè)方面的工作,加快農(nóng)業(yè)智能化進(jìn)程,助力實(shí)現(xiàn)中國(guó)式農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。

加強(qiáng)智能農(nóng)業(yè)機(jī)械的研發(fā)和應(yīng)用,將農(nóng)業(yè)機(jī)械變成“數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)”

我國(guó)擁有18億畝耕地,如何快速、低成本獲取全面的、動(dòng)態(tài)的地塊級(jí)糧食生產(chǎn)全流程大數(shù)據(jù)是個(gè)難題。作物耕種管收都需要農(nóng)業(yè)機(jī)械的參與,如果將農(nóng)業(yè)機(jī)械變成數(shù)據(jù)采集載體,則可以在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程獲取精確到地塊級(jí)別的數(shù)據(jù)。世界上先進(jìn)的智能農(nóng)業(yè)機(jī)械可搭載農(nóng)田土壤信息傳感器、作物生長(zhǎng)及病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)傳感器、作業(yè)環(huán)境傳感器、農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備作業(yè)參數(shù)傳感器等,全方位采集發(fā)動(dòng)機(jī)、位置、土壤、環(huán)境、作物等信息。我國(guó)擁有4 000多種農(nóng)業(yè)機(jī)械產(chǎn)品,農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力達(dá)到10.78億千瓦,全國(guó)農(nóng)作物耕種收綜合機(jī)械化率72%,三大主糧作物小麥、水稻、玉米的耕種收綜合機(jī)械化率分別達(dá)到97.3%、85.6%和90%,為通過(guò)農(nóng)業(yè)機(jī)械獲取數(shù)據(jù)提供了可能。然而,當(dāng)前我國(guó)高端農(nóng)業(yè)機(jī)械主要依賴進(jìn)口,且自主研發(fā)的農(nóng)業(yè)傳感器數(shù)量不到世界的10%。加快構(gòu)建我國(guó)自主的第3代農(nóng)業(yè)機(jī)械創(chuàng)新體系,從“端、網(wǎng)、云、數(shù)、用”5個(gè)層面進(jìn)行信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的融合,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、立體通信、大數(shù)據(jù)挖掘與農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化作業(yè)于一體,將農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)展為數(shù)據(jù)采集和精準(zhǔn)作業(yè)同時(shí)進(jìn)行的執(zhí)行載體。未來(lái)通過(guò)智能農(nóng)業(yè)機(jī)械的應(yīng)用,將農(nóng)業(yè)機(jī)械變成“數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)”,在作業(yè)過(guò)程中采集農(nóng)田土壤、作物生長(zhǎng)、病蟲(chóng)害、氣象等信息,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全流程數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集,建立農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)庫(kù)并實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)更新,為智慧農(nóng)業(yè)決策系統(tǒng)做好數(shù)據(jù)儲(chǔ)備。

建立農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn),打通農(nóng)業(yè)“數(shù)據(jù)孤島”

圍繞糧食生產(chǎn)耕種管收全過(guò)程,針對(duì)影響糧食產(chǎn)量和品質(zhì)的土壤、水分、氣候、作物品種習(xí)性等因素進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,是構(gòu)建智慧農(nóng)業(yè)決策系統(tǒng)的基礎(chǔ)。影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的水、土、氣、生四大類(lèi)指標(biāo)存在數(shù)據(jù)格式和類(lèi)型不同、數(shù)據(jù)來(lái)源不一致等問(wèn)題,這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)通常以不同結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義表示,無(wú)法直接融合和共享。因此,應(yīng)建立農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)共性平臺(tái)底座,匯聚不同區(qū)域的農(nóng)業(yè)信息,打通農(nóng)業(yè)“數(shù)據(jù)孤島”。加強(qiáng)低成本通信系統(tǒng)研發(fā),突破全要素?cái)?shù)據(jù)采集通信網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)平臺(tái)、農(nóng)業(yè)通信關(guān)鍵技術(shù),形成天空地一體化技術(shù)融合的農(nóng)業(yè)專(zhuān)用通信系統(tǒng)終端產(chǎn)品;針對(duì)處理海量數(shù)據(jù)技術(shù)瓶頸,開(kāi)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全要素?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)與清洗平臺(tái)研發(fā),突破以分布式存儲(chǔ)技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、對(duì)象存儲(chǔ)技術(shù)為基礎(chǔ)的分層混合存儲(chǔ)體系的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù),形成以數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理為核心的國(guó)家級(jí)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)算力中心;建立農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全流程的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn),確保采集結(jié)果的可比性、可兼容性、可集成性和連貫性。

打造農(nóng)業(yè)模擬器,建立智慧農(nóng)業(yè)決策系統(tǒng)

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的核心是數(shù)據(jù)挖掘,必須與人工智能結(jié)合才能發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。孫凝暉等基于黑土地保護(hù)提出了農(nóng)業(yè)模擬器的概念,擬通過(guò)理論研究和實(shí)驗(yàn)科學(xué)將“數(shù)值+數(shù)據(jù)+智能”技術(shù)耦合成一個(gè)在線迭代的有機(jī)整體,構(gòu)建科學(xué)研究的第五范式。農(nóng)業(yè)模擬器主要包括觀察、判斷、決策、執(zhí)行(OODA),這4個(gè)步驟同樣適用于智慧農(nóng)業(yè)。多源異構(gòu)的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)各種分析算法進(jìn)行比較、聚類(lèi)和分類(lèi)歸納,將采集獲得的土壤、作物、環(huán)境等要素?cái)?shù)據(jù)搬到信息空間進(jìn)行模擬分析,建立數(shù)據(jù)和模型的關(guān)系,借助智能裝備構(gòu)建農(nóng)業(yè)生產(chǎn)OODA閉環(huán)正反饋系統(tǒng),突破當(dāng)前孤立、線性、滯后的農(nóng)業(yè)模型缺陷,打通農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)流,在信息空間完成模型的訓(xùn)練并進(jìn)行快速迭代,從而對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析判斷,對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)決策系統(tǒng)更準(zhǔn)確快捷,進(jìn)而替代傳統(tǒng)專(zhuān)家決策的方式。

制定農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)管理規(guī)范,加強(qiáng)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)安全監(jiān)管

隨著信息技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)安全已成為事關(guān)國(guó)家安全與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大問(wèn)題,農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)安全是國(guó)家糧食安全的重要組成部分。2021年9月1日,我國(guó)關(guān)于數(shù)據(jù)安全的首部律法《中華人民共和國(guó)數(shù)據(jù)安全法》正式實(shí)施。美國(guó)前國(guó)務(wù)卿基辛格曾說(shuō)過(guò):“誰(shuí)控制了糧食,誰(shuí)就控制了所有的人。”作為世界第一大糧食出口國(guó),美國(guó)一直把糧食作為戰(zhàn)略武器,實(shí)施糧食—能源、糧食—金融、糧食—貿(mào)易、糧食—科技等“糧食戰(zhàn)爭(zhēng)”。受氣候變化、政治沖突、經(jīng)濟(jì)萎縮等原因,世界糧食體系越發(fā)脆弱,2022年,約9億人處于重度糧食不安全狀況,占全世界人口的11%。在農(nóng)業(yè)信息化、智能化快速發(fā)展的背景下,面對(duì)國(guó)際糧食市場(chǎng)震蕩的形勢(shì),加強(qiáng)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)安全監(jiān)管勢(shì)在必行。當(dāng)前,我國(guó)高端農(nóng)業(yè)機(jī)械、先進(jìn)的農(nóng)業(yè)傳感器大部分來(lái)源于進(jìn)口,存在農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)安全泄漏的極大風(fēng)險(xiǎn)。因此,一方面應(yīng)加大國(guó)內(nèi)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的高端智能農(nóng)業(yè)機(jī)械和農(nóng)業(yè)傳感器研發(fā),加快替代進(jìn)口產(chǎn)品;另一方面,應(yīng)制定農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、訪問(wèn)等管理制度和規(guī)范,加強(qiáng)數(shù)據(jù)要素治理,確保農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)安全,避免農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)泄漏造成的被動(dòng)局面,將糧食安全牢牢握在自己手中。

(作者:高樹(shù)琴、張玉成,中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所;胡兆民,呼倫貝爾農(nóng)墾集團(tuán);王竑晟,中國(guó)科學(xué)院科技促進(jìn)發(fā)展局;張曉博,北京國(guó)科伏羲科技有限公司;編審:楊柳春;《中國(guó)科學(xué)院院刊》供稿)

【責(zé)任編輯:殷曉霞】
返回頂部