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精细农业的技术组织、决策分析及在我国的应用实践论文

时间:2019年08月07号,星期三  来源:互联网整理  作者:匿名  TAG:
摘 要 “精细农业”技术的核心是用信息技术改造传统农业,在机械化基础上,将地理信息系统、定位系统、决策支持系统、传感技术进行集成,实现农业可持续发展目标。实施这项技术,其结果必然会引起一场新的农业科技革命,也必将会对我国未来农业发展产生重大影响。因此,在充分了解“精细农业”技术组成的基础上,探讨了“精细农业”的应用范围,尤其是结合我国国情,提出了在我国逐步实施“精细农业”技术方案。

关键词 精细农业;地理信息系统;定位系统;决策支持系统;传感技术

本世纪后半期世界农业的高速发展,除了依靠生物遗传育种技术的进步,耕地和灌溉面积的扩大以外,基本上是在化肥与农药等化学品的大量增加和机械动力与矿物能源大量投入的条件下获得的。由此引起的农业水土流失、土壤生产力下降、农产品和地下水污染、生态环境恶化等问题,已经引起国际社会的广泛关注,并成为实践农业可持续发展的重要驱动力。所谓可农业持续发展是指在农业资源和环境的持续支撑下的农业经济的持续增长。即有效利用农业资源,提高农业利润,减少农业污染。

中国是一个农业大国,用占世界7%的耕地解决了世界22%人口的温饱问题,取得了举世瞩目的成就。但是,我国面对的“人多地少,资源短缺,环境恶化,人增地减”的趋势不可逆转。保证21世纪我国16亿人口的食物安全,关键在于推动农业科技的进步。正如江泽民同志所指出的“中国的农业问题,粮食问题要靠中国人自己解决。这就要求我们的农业科技必须要有一个大的发展,必然要进行一次新的农业科技革命”。纵观世界现代农业发展动态,一个新的农业科技革命的序幕已经拉开。以生物技术、信息技术为先导的现代科学技术发展及其在农业上的广泛应用,为世界各国农业发展提供了前所未有的机遇。“精细农业”技术正是在这种环境下应运而生,成为农业信息技术应用的一个重要分支。其核心是用现代高新技术特别是信息技术来改造传统农业,在机械化的基础上,把地理信息系统(GIS)、定位系统(GPS)、决策支持系统、传感技术进行集成,使作物生产更加科学,减少投入,提高产出,实现高效利用各种农业资源,保护生态环境的农业可持续发展目标。

目前,我国化肥和农药的利用率都在30%左右,农业灌溉水利用率不足35%,仅及发达国家的一半。以施用化肥为例,1978年到1995年,全国化肥用量增长了97%,而粮食仅增长了36%,粮食产量每增长1%,化肥施用量差不多要增长3%。这种化肥施用量递增和过低的利用率,造成化肥报酬递减和对土壤、地下水、谷物的严重污染。如果化肥利用率提高10个百分点,每年即可节约1000多万吨化肥,相当于节约近100亿元人民币。据有关国外报道,“精细农业”技术将会使目前化肥和农药的施用量减少50%甚至更多。

1 “精细农业”技术组成

1.1 数据采集技术

“精细农业”技术是通过产量测量、作物监测以及土壤采样等方法来获取数据,以便了解整个田块的作物生长环境的空间变异特性。

1) 产量数据采集

带定位系统和产量测量的谷物联合收割机(如美国John Deree和英国Messey Ferguson等),在收获的同时,每隔1.2秒记录当地的产量,记录数据以文本形式(经度、纬度、产量和谷物含水量)存储在磁卡中,然后读入计算机进行处理。影响产量精度的主要原因是GPS(或DGPS)定位精度、产量传感器的测量精度、实际割幅和前进速度的准确性。

2) 土壤数据采集

土壤信息一般包括土壤含水量、土壤肥力、SOM、PH、土壤压实、耕作层深度等。利用GPS在田间定位,采集土样。由于采集的土样一般还要送到实验室处理分析,耗资费时,成为实施“精细农业”技术实践的瓶颈。目前商品化的土壤养分快速测试仪器还是基于传统化学分析技术,其可操作性和测量精度有待于改进。国外基于TDR技术的土壤水分测量仪器、基于MR技术的多光谱SOM测试仪器已经商品化,但其价格昂贵,不适于大面积推广使用。

3) 苗情、病虫草害数据采集

利用机载GPS或人工携带GPS,在田间行走中随时可定位,记录位置,并记录作物长势或病虫草害的分布情况。如监测病虫草害分布,一般人为可定性分为轻、较轻、中、较重、重,以1、2、3、4、5代表。该数据的准确性很大程度上依赖于人的判断能力。近年来,由于NIR视觉技术、图象模式识别、多光谱识别技术的发展,有关苗情、杂草识别快速监测仪器不久将研制出来,并投入使用。 4) 其它数据采集

地形边缘测量,一般利用带GPS的机动车或人工携带GPS在田间边界循环行走一圈,就能将边界上的点记录下来,经过平滑形成边界图。另外,还要获取近年来轮作情况、平均产量、耕作情况、施肥情况,作物品种、化肥、农药、气候条件等有关数据。这些数据用于进行决策分析。

数据分析
一般采集的数据都是以文本表形式表示,需要利用一些数学方法进行处理,生成分布图。

1) 产量数据分布图

由于产量数据是通过连续采样获得的,一般使用平滑技术(实际上是一种低通滤波方法)。通常使用移动平均法来平滑数据曲面,它能消除采样测试误差,清晰地显示区域性分布规律和变化趋势。通过聚类分析生成具有不同产量区间的产量分布图。

2) 土壤数据分布图

由于土壤采样是非连续的采集土样,需要估计采样点之间的数据,这种估计过程称为插值。即用已知采样点的土壤数据估计相邻未采样点的土壤数据的一种方法。常用的插值方法有:最近相邻、局部平均、距离倒数加权、等高线和克里格等。当土壤采样点数较多时,克里格方法是最好的插值方法。该方法利用半方差图确定土壤数据变化程度和合理的采样间距。当实际采样间距大于合理的采样间距时,就不能保证插值精度,这时可用其它方法处理。 3) 苗情、病虫害分布图

由于该数据采样即不象产量测量连续采样,也不象土壤采样以栅格采集土样,而是在行走中,人为定点,记录数据。这样的数据处理一般采用趋势面分析,即用某种形式的函数所代表的曲面来逼近该信息的空间分布。趋势面分析从总体上反映了苗情、病虫草害的空间变化性趋势。

未来的发展趋势是数据采集和数据分析统一起来,将田间观测者的地理位置和田间观测数据,通过便携PC和天线发往办公室PC,利用软件自动生成田间数据分布图。

决策分析
“精细农业”技术是根据田间采集到的不均衡空间分布数据及有关作物其它信息,经过决策分析,来控制投入方式和施用量。决策分析是“精细农业”的核心,直接影响“精细农业”技术的实践效果。GIS用于描述农田空间上的差异性,而作物生长模拟技术用来描述某一位置上特定生长环境下的生长状态。只有将GIS与模拟技术紧密地结合在一起,才能制定出切实可行的决策方案。二者结合可按以下三种形式操作:一是GIS和模拟模型单独运行,通过数据文件进行通讯。二是建立一个通用接口,实现文件、数据的共享和传输。三是将模拟模型作为GIS的一个分析功能。GIS作为存储、分析、处理、表达地理空间信息的计算机软件平台,其空间决策分析一般包括网络分析、叠加分析、缓冲区分析等。作物生长模拟技术是利用计算机程序模拟在自然环境条件下作物生长过程。作物生长环境除了不可控制的气候因素外,还有土壤肥力、墒情等可控因素。GIS提供田间任一小区、不同生长时期的时空数据,利用作物生长模拟模型,在决策者的参与下,提供科学的管理方法,形成田间管理处方图,指导田间作业。

控制实施
“精细农业”技术的目的是科学管理田间小区,降低投入,提高生产效率。作为支持“精细农业”技术的农业机械设备,除了带有定位系统和产量测量的联合收割机外,按处方图进行作业的农业机械还有:带有定位系统和处方图读入设备,控制播深和播量的谷物精密播种机;控制施肥量的施肥机;控制剂量的喷药机;控制喷水量的喷灌机;控制耕深的翻耕机等。例如,当驾驶拖拉机在田间喷施农药时,驾驶室中安装的监视器显示喷药处方图和拖拉机所在的位置。驾驶员监视行走轨迹的同时,数据处理器根据处方图上的喷药量,随时向喷药机下达命令,控制喷洒。

2 “精细农业”技术应用

2.1 “精细农业”具有以下优点:

1) 提高收益

按照土壤特性、作物需求,实施灌溉、施肥、播种和病虫草害防治,即能降低用水、肥料、种子、农药的投入,也能增加作物产量。 2) 保护环境

根据农田作物定点需求,控制化学物品的施用量,即能降低土壤、地下水、作物品质的污染,也能保护生态环境。

3) 提高作物产量和质量

根据作物的实际需求,即能避免因过量施用化肥、农药、水带来的副作用,造成作物减产,品质下降,也能改善因缺少养分造成的减产和降低作物品质。

4) 提供更多有用信息

由于可以获取农田更多的信息,能够使作物生产管理人员制定出更准确、合理的管理决策。

2.2 实施“精细农业”技术实践,一般需要满足的条件

1) 农田大小

农田大小的概念主要取决于外部环境。不同国家,适于“精细农业”技术实践的农田大小不一样。一般需要一个全面的经济分析,可以计算出一个国家适于“精细农业”技术实践的最小农田范围。根据国外一篇文章报道,以小麦施肥为例,根据产量分布图显示,若按均一施肥200kg/ha,平均产量为6.85t/ha,保守提出一个产量目标7t/ha,假定ⅰ) 由于农田起头土壤压实度较大,使得20%的农田平均产量为5t/ha或更低,通过三年的深耕,可改善土壤压实,使小麦产量提高10%(0.5t/ha)。ⅱ) 有15%农田产量为6t/ha,由于土质问题,不会达到7t/ha,因此,连同上面的20%的农田,再少施30kg/ha氮。ⅲ) 20%农田能够提高产量到8t/ha,因此,再多施40kg/ha 氮,可将7t/ha提高到8t/ha。根据当前小麦、氮的时价,深耕费用,DGPS服务费用,办公软件费用,带定位系统和产量测量的联合收割机和定位变量施肥机的使用费用,利息等,通过费用-利益分析,适于“精细农业”技术实践的最小面积约为85.6ha。

2) 农机化程度

农田可大可小,但是,农业作业若不是机械化,“精细农业”就无法实施。如联合收割机、播种机、施肥机、喷药机、喷灌机等。另外,还需要GIS、GPS(DGPS);信息采集、分析设备;随农业机械配备的定位系统、控制设备、监测设备等。总之,机械化、自动化程度越高,越利于实施“精细农业”技术实践。 3) 农田差异

一般来说,作物生长没有空间差异的农田,实施“精细农业”技术实践,是不会有经济效益的。农田的空间差异首先表现在产量的空间差异上。产量的差异可能是由于土壤墒情、土壤肥力、病虫草害分布等因素的差异性造成的。但是,一块农田出现差异并不意味着有益于“精细农业”技术实践。首先,必须确定田间存在的差异有多大;其次,能否寻找到作物生长空间差异与作物产量空间差异之间的关系;再次,根据目前的作业条件,能否解决这些差异问题。

2.3 开展适合我国国情的“精细农业”技术实践

在我国,农田规模较小,机械化水平比较落后,实施广域的“精细农业”技术实践尚需较长的发展过程,但是,结合我国国情,在某些具体条件下,开展“精细农业”技术实践或“精细农业”单项技术实践是可行的。

1) 了解差异,指导农业生产

在我国广大农村,实行联产承包责任制的情况下,个体农民主要是根据自己的知识和经验实施农业作业。尽管每户的责任田范围内作物生长条件的空间差异可能不大,但就整个地块来说,其空间的差异性是显而易见的。所以,以乡、村范围内,建立以GIS为开发平台的田间地理信息系统,其目的是让农民了解田间的差异分布,为农民提供合理的管理支持。该系统可以生成以地块为单位、以相对坐标定位的作物产量(以户为单位)、作物长势、土壤肥力、作物病虫草害的分布图。

2) 建立基于GIS、DGPS技术的作物管理辅助决策支持系统

在以县或大农场范围内,计算机及一些农业信息技术具有了一定基础。如果建立DGPS,基本上能够覆盖整个作业范围。主要内容包括:建立DGPS基准站;定位采集土壤墒情、土壤肥力、作物长势和病虫草害分布等作物生长空间数据;收集有关农田地籍、土壤类型、耕作史、产量史、轮作史以及作物品种、肥料、农药、灌井分布等知识。在GIS软件开发平台中利用作物生长模拟模型和空间决策分析模型,制定出科学的农田作业处方,为农田资源合理利用和作物生产管理决策服务。 3) 建立“精细农业”技术体系试验示范工程

在垦区农场或大面积作物生产平原地区建立“精细农业”技术体系试验示范工程,充分利用该地农业规模化经营和先进的技术装备优势,实现现代信息技术与农业工程技术集成应用。其基本过程是:带DGPS和产量测量的谷物联合收割机在田间定位和自动采集对应小区的平均产量数据,并利用计算机处理,生成作物产量分布图;定位采集土壤肥力、墒情、病虫草害分布、作物长势,并利用计算机处理,生成作物生长的空间差异分布图;利用GIS的空间决策分析和作物生长模拟模型,建立作物管理辅助决策支持系统,并在决策者的参与下生成作物管理处方图;实施按处方图控制农业机械进行田间作业,如带DGPS和处方图读入设备,可调节播量和播深的谷物精密播种机、可调节施肥量的定位施肥机和喷药机、可控制喷水量的定位喷灌机等。通过“精细农业”示范工程,不但能够带动相关产业发展,而且还能够因地制宜地推动应用规模和范围,逐步在较大面积和范围内实现农业高产、优质、低耗、高效生产。

3 远景与讨论

1) 目前,由于遥感(RS)技术应用于“精细农业”的主要限制因素是空间分辨率太低。随着RS技术的迅速发展,分辨率的不断提高,必将成为“精细农业”技术中获取田间信息的重要来源。RS获取的是作物生长过程中的时间序列图象,提供的是农田土壤和作物生长的空间反映光谱,通过DGPS地面测量,寻找光谱与实地测量值之间的关系,推断农田土壤和作物生长的时空变异性。另外,在作物生长季节,由于RS定期获取土壤和作物生长的基本数据,可用于修正作物生长模拟模型,使作物生长模拟模型更加有效的反映作物生长规律,从而更好地服务于“精细农业”技术实践。

2) 如果说今天实施“精细农业”技术的主要动力是出于经济效益考虑,那么,环境问题将是未来的发展动力。“精细农业”的目标是提高耕地资源的产量潜力,实施合理投入,科学管理,谋求作物生产最好的经济效益。其中,尤以减少化肥和农药的投入引起特别重视。传统的以整块农田平均施用化肥和农田内土壤养分时空需求、平均施用农药与病虫草害时空变化的明显差异相矛盾。既不能保证作物生产潜力的充分发挥,也会导致过量施用造成的生产成本增长、农田和地下水资源污染、农产品品质下降的严重后果。九十年代后期,欧盟大多数国家都实施了限制使用化肥和农药的立法,规定到2000年,要减少农业化学品施用量50%,并开始征收高效农业化学品使用税,这更刺激了寻求新的科学调控农业投入,降低作物生产成本的迫切需求。

3) 实施“精细农业”的前提是田间土壤和作物生长的空间差异性。这些特性不仅沿水平方向和垂直方向变化,而且也随时间变化。有些特征是很稳定的,随时间变化很慢,如土壤质地、SOM等,而有些特性如N和湿度变化较快。所以,在实施“精细农业”技术实践中还要解决:主要采集哪些信息;怎样采集这些信息;采集时间间隔;怎样反映空间差异性等许多问题。例如,采样方法不同,采样和分析费用不同;采样时间间隔的大小直接影响管理费用等。另外,即便获取了大量的空间数据,怎样更有效利用这些数据制定合理的作物管理决策往往是很困难的。一些研究者们已经利用统计的方法来更好的建立作物产量差异与作物生长空间差异之间的关系。然而,作物生产不仅受到空间因素的影响,而且受到时间变化的影响。气候因素的变化往往比空间差异更重要,尤其是降雨和温度。有时,在某些年份,空间差异对作物产量可以忽略不计。但是,经过多年“精细农业”实践,可收集大量的有关作物生长信息,利用“反馈”方法,反复修正作物生长条件,使作物生长达到良性循环。

 

参 考 文 献

J.K. Schueller. Technilogy for precision agriculture. Proceedings of the First European Conference on Precision Agriculture,Warwick University,U.K. 8~10,September 1997
C.J. Dawson. Management for spatial variability. Proceedings of the First European Conference on Precision Agriculture,Warwick University,U.K. 8~10,September 1997
Richard Earl, Paul Wheeler, Simon Blackmore, et al. Precision farming – the management of variability. Landwords, Winter 1996
Ian J Yule, Edward Crooks. Precision farming: the price of imperfection. Landwords, Winter 1996
汪懋华. “精细农业”发展与工程技术创新. 农业工程学报. 1999, 56 (1): 1~8
 

Main technique , decision-making and application of

precision agriculture in China

Liu Gang

(Research Centre for Precision Agriculture China Agricultural University

Beijing 100083)

Abstract The kernel of precision agriculture technology is the alteration of traditional farming by the information system. With the integration of geographic information system, position system, decision support system, sensing technology based on mechanization, the goal of agriculture sustainable development will come true. If this technology is put in practice, a new agriculture science and technology revolution will take place, and a important effect on agricultural development will be brought in our country. Therefore, this paper summarizes the components and applied scope of precision agriculture technology, especially on the basis of the situation of our country, some schemes to implement precision agriculture technology are taken.

Key words precision agricuture; geographic information system; position system; decision support system; sensing technology

 


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