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PAS 2018 | 第五届中国(国际)精准农业与高效利用高峰论坛

精准农业引领现代农业发展

发布时间:2017-07-12 02:41

       在未来,也许农民吃着火锅,唱着歌,通过操作智能终端,数千亩的农场就会自动完成作业。这听起来难以想象,却并非天方夜谭。


       伴随数字化浪潮的到来,基于信息技术平台、结合大数据与机械设备、优化作物管理和农业资源使用效率的综合性农田管理优化技术——精准农业开始风靡全球,并悄无声息地改造着传统农业。


       据联合国粮农组织预测,到2050年世界人口将达到97亿,这对于当下的粮食产量是个很大的挑战,需要大幅增加才能满足全球的粮食需求。同时,全球各地的农民不得不面对土地、水和其他自然资源将更加稀缺的现实,以及做好跟气候异常变化所带来的旱涝、病虫害做斗争的准备。


       孟山都较早关注到精准农业,并且在这一领域深耕多年。日前,在世界生命科学大会期间,精准农业是希望采用多种工具帮助农民进行更好的作物种植,更有效、更精准地提供关于种子的种植和使用信息,这在支持种子和性状方面,是一个非常令人兴奋的业务,而且还能够创造出更多的机会,帮助农民做出更好的决策。


       快速发展的驱动力 精准农业这一概念诞生于美国,始于GPS技术在农业中的应用,主要由数据收集、数据分析、机械自动化三大部分组成。


       1978年,美国范登堡空军基地成功发射了全球首颗GPS卫星。此后,全球定位系统、遥感监测系统、地理信息系统、农田信息采集与环境监测系统、作物生产管理专家决策支持系统、变量投入技术VRT与智能农机开始完美融合。


       精准农业就是通过这些系统采集、解码信息,根据农地每一操作单元的具体条件精细准确的调整优化农业投入和相应管理措施,进行精准种植、精准灌溉、精准喷施等农业活动,以获取最高产量和最大经济效益。与此同时,减少资源使用,保护农业生态环境。


       孟山都相关负责人对本报记者表示,持续增长的人口和粮食需求,以及环境和自然资源的变化,是精准农业现阶段快速发展最主要的驱动力。同时, 各相关学科的发展尤其是数据处理、传送及储存能力的提升与成本的降低使精准农业的可行性大为增加。


       这种以数据科学为基础、数据分析为核心的技术为业内普遍看好。


       前述负责人称,在美国,精准农业产品覆盖面积较广的“气候技术平台”。该技术平台融合精确定位的气候监测和预警、土壤分析、农业生产数据模型等技术和广泛的田间试验数据,通过网络和移动端软件服务,为用户提供作物氮肥使用、需求预测、农田健康监测、气象预警、可变密度种植等多项服务。


       根据孟山都2016财年第三季度报表显示,截至2016年6月,孟山都精准农业平台FieldView在美国的覆盖面积已超过9200万英亩,超越了孟山都公司制定的2016财年9000万英亩目标;其中,FieldView付费版覆盖面积达1300万英亩。


       精准农业的技术应用自然是对农场主和农业公司都有裨益。借助这两家公司,根据农田土壤的具体数据,孟山都将帮助农场主实现播种、施肥、灌溉、病虫害防治的优化,据统计,这可以使田地产量提升3%-6%。而孟山都在收购气候公司后发表的声明中也表示,数据科学能够在种子和化肥销售这两大核心业务以外,给公司带来200亿美元的创收机会。


       一份由精准农业协会和美国大豆协会在2012年7月发表的报告显示,美国大豆种植者通过精准农业技术平均节省5%的生产成本,提高5%的大豆收入。另外,根据国外农业产业新闻网站报道,美国俄亥俄州的农场主Brian Watkins拥有长达20年的精准农业实践经验,他曾测算过采用精准农业技术后的投资回报率。以2013年种植季为例,使用精准农业技术为Watkins农场节省了24.5万美元,其中种子与肥料所节省的费用占主要部分。与之同时,使用精准农业技术耗费9.6万美元,净回报达到14.9万美元。也就意味着,在这一种植年中Watkins Farms采用精准农业技术后的投资回报率为103%。


       其它的大型农业公司也在大力提升产品的科技含量。拖拉机制造商约翰迪尔推出了能够实时跟踪种子、肥料和化学药剂使用量的自动驾驶车辆以及工具;杜邦(DuPont)也扩大了旗下Encirca农场管理软件业务;先正达公司完成了数笔跟数字农业相关的收购。


      精准农业在中国


       虽然从事精准农业不同环节的企业对这一技术的理解各有不同,但本质上都是为了节本增效。致力于通过“卫星+大数据”实现数据农业。该公司CEO张弓对本报记者表示,精准农业在美国已经达到应用水平,各种硬件软件相配合,在不同的领域、作物和类型上都进入大规模应用阶段。


       他说,跟美国有很好的数据积累和模式的铺垫不同的是,中国正处于从小农经济向规模化经营,进一步向精准农业方向快速发展的阶段。中国的差异耕种过程和细碎耕地分布更需要数据来支持。一方面比较破碎的地块对精准农业或数字农业的要求更高,另一方面也意味着依赖性更高,更需要精确的数据进行指导和规划。


       张弓表示,过去粗放式管理是将几百亩地一视同仁,在同一时间点播种、浇水、施肥、收割,这是一种相对低效的种植模式。事实上,每块土地的土壤、光照、温度不一样,空间上环境的变化具有很大的差异。


       他以灌溉为例,通过卫星观测每个地块上植物生长状态来计算实际作物需水量,结合精细气象模型给出的未来降水预测,最终给出一套针对每个地块的最经济灌溉方案。比如,牧草品质和产量对降水和自然气象条件极其敏感,公司为内蒙古一家草业种植企业提供气象预测和种植规划服务,因预测强雷暴过境的信息精准,及时调整了收割方案,否则客户将会为之损失200万。


      跟传统农业将土地、水、肥、药、能源、人工等生产要素视为稀缺资源不同的是,新的农业生产要素是农业大数据,这包括统计数据、地图数据、遥感数据、实时传感数据等。当然,只有广泛、准确、连续、全方位的捕获这些数据才是基础。


       刘宗波说,通过物联网监控这些农业大数据,与人工和普通监测监测相比,节约监测成本70-90%,同时提高监测效率500%以上。在准确监测土壤水分、电导率和温度等方面,能够帮助用户精确控制灌溉水量,节约灌溉水量和电费30%-50%,节约肥料30%-50%。而且长期积累的监测数据可以用于病虫害模型预测和控制常见病虫害的发生,减少农药使用和人工投入,明显提高作物品质。


       值得关注的是,精准农业中的大数据模型,基于机器学习的算法是在不断进化的,随着数据的长期积累沉淀,模型预测的准确性和精度将会越高,更大程度的提高未来产量的比例。

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