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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 10:19

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

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中國(guó)網(wǎng)/中國(guó)發(fā)展門戶網(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?!?/p>

當(dāng)前全球糧食安全問題日益嚴(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)糧食安全受國(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?!爸袊?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年改革開放以來(lái),我國(guó)糧食單位面積產(chǎn)量(以下簡(jiǎn)稱“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“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,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13億畝耕地,通過海量數(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,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。通過糧食生產(chǎn)過程的精細(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》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)的全過程,通過將碎片化的單點(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,通過農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)積累,開發(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)土壤類型和種植作物種類的不同,整地深度和耕整方式要求也不一致,通過信息技術(shù)獲取不同土壤類型特點(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、易受病蟲害侵襲等問題。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?;屎娃r(nóng)藥的過量施用,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、開展作物病蟲害的智能化監(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%,化肥的過量施用會(huì)造成耕地板結(jié)、土壤酸化等問題。國(guó)內(nèi)外變量施肥技術(shù)主要分為2類,一類是基于“處方圖”的變量施肥,一類是實(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。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)近平總書記在賀信中指出,“糧食安全是事關(guān)人類生存的根本性問題,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%。通過加強(qiáng)智能化專用聯(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)輸車輛載重的全過程監(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。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??梢?,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),或是腐解過程中與作物競(jìng)爭(zhēng)肥水資源等問題。通過加強(qiáng)秸稈綜合利用技術(shù)研發(fā),未來(lái)可開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”

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”,在作業(yè)過程中采集農(nóng)田土壤、作物生長(zhǎng)、病蟲害、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、生四大類指標(biāo)存在數(shù)據(jù)格式和類型不同、數(shù)據(jù)來(lái)源不一致等問題,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)過各種分析算法進(jìn)行比較、聚類和分類歸納,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)卿基辛格曾說過:“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?!吨袊?guó)科學(xué)院院刊》供稿)

【責(zé)任編輯:殷曉霞】
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