及时章 数字农业与应用

21世纪以来 ,数字农业已成为农业现代化最重要的发展领域之一 ,而如何实现农业产前?产中?产后全过程管理决策的信息化是实现数字农业亟待解决的问题 .综合利用农业专家系统?作物模拟模型与决策支持系统?"3S "技术?虚拟农业技术等数字农业技术 ,开展不同时空条件下的农业资源环境监测?农业生产管理决策?优化肥水运筹?综合病虫害管理等农事活动 ,可以极大地提高区域农业系统动态预测和管理决策的科学性与定量化水平 ,对农业增产?农民增收和农业生态文明的发展具有重要意义 .本章在总结已有数字农业概念的基础上 ,结合作者在数字农业方面所做的工作及其理解,对数字农业的概念进行了重新定义 ,概述了数字农业的主要内容及技术体系 ,并对数字农业涉及的关键技术及应用情况进行了分析和概述 .

及时节 数字农业的作用

一?数字农业的含义

(一)数字农业的概念

数字农业是继数字地球概念以后 ,基于数字地球技术在农业上的应用而提出的技术思想 ,其概念的外延应涵盖 "信息农业 "?"精准农业 "?"虚拟农业 "等概念的所有内容 .关于数字农业的概念 ,最早是由美国国家科学院?美国国家工程院两院院士于1997年提出的 ,认为数字农业是指在地学空间和信息技术支撑下的集约化和信息化的农业技术.1998年,时任美国副总统戈尔再次将其定义为 ,数字地球与智能农机技术相结合产生的农业生产和管理技术 .随着国内对农业信息技术研究的深入 ,越来越多的专家学者都纷纷给数字农业赋予各自的定义 .例如 ,唐世浩等 (2002 )认为 ,数字农业是以农业生产数字化为特色的农业 ,是数字驱动的农业 ,其主要目标是建成融数据采集?数字传输网络?数据分析处理和数控农业机械为一体的数字驱动的农业生产管理体系 .陈立平等(2004 )认为 ,数字农业是以现代信息技术和农业工程技术为支撑 ,用数字化技术对农业所涉及的对象和全过程进行数字化和可视化的表达与设计?控制与管理的现代农业高新技术体系 ,是一种全新的农业生产方式 .梁勇和穆玉阁 (2005 )认为 ,数字农业是以计算机?多媒体技术和大规模存储技术为基础 ,以宽带网络为纽带 ,以海量农业信息为对象,运用 "3S "技术对农业进行多分辨率?多尺度?多时空和多维空间的描述 ,使之较大限度地为人类的生存?可持续发展等服务 .李树君 (2008 )则从数字地球的角度提出 ,数字农业是在数字地球技术的框架下 ,以有关标准和规范为指导 ,以各种信息获取技术为支撑 ,运用计算机网络技术和通信技术实现数据获取的自动化 ,解决海量数据的存储与分析问题 ,实现数据的网络化?预测决策的智能化 ,最终实现农业的信息化 .农

业词典中从理论上对数字农业的定义是 :将遥感?地理信息系统?全球定位系统?计算

机技术?通信和网络技术?自动化技术等高新技术与地理学?农学?生态学?植物生理

学?土壤学等基础学科有机地结合起来 ,实现在农业生产过程中对农作物?土壤从宏观

到微观的实时监测 ,以实现对农作物生长?发育状况?病虫害?水肥状况以及相应的环

境进行定期获取信息 ,生成动态空间信息系统 ,对农业生产中的现象?过程进行模拟 ,

达到合理利用农业资源?降低生产成本?改善生态环境?提高农作物产品和质量的

目的 .

结合以往围绕数字农业所做的工作 ,我们认为数字农业是以大田耕作为基础 ,应用 "3S "技术?农业模拟技术?决策支持技术?计算机技术等高新技术 ,对农业生产所涉及的对象和全过程进行数字化的表达?设计?控制和管理 ,进而实现对农业产前?产中?产后每个生产关键环节的数字化?智能化和信息化 .它可以定位到每一块土地 ,使每一寸土地都得到化使用 ,可以对农作物?土壤状况实现从宏观到微观的监测预测,是对农作物生长发育状况以及环境要素的现状和动态进行分析?诊断?预测以及对各类耕作措施和管理方案进行决策支持的农业技术系统 .

(二)数字农业的主要内容

数字农业是农业信息化的核心 ,也是农业信息化的较高表现形式 ,重点是对农业生产对象进行全过程数字化的表达与设计?控制与管理 .因此 ,数字农业的内容应包括产前?产中和产后等各个农业生产环节的关键技术的数字化 .

1..产前决策的数字化

主要包括农业生产产前生产资料的购置?产前基础农情信息的获取?农作物种子与化肥的定制?优化种植方案 (适宜播种期?播种量的确定等 )的推荐等 .

2..产中管理的数字化

主要包括农作物生长发育状况的预测?土壤水分状况与农田环境因素的实时监测?农作物长势与营养的实时诊断?农田肥水运筹与调控?农作物病虫为害的发生与综合防治的实时决策等 .

3..产后服务的数字化

主要包括农作物收获期的确定?作物产量的实时测报?农业机械的跨区调度?农副产品供求信息的和交易等 .

(三)数字农业的技术体系

数字农业是一门集农业科学?地球科学?信息科学?计算机科学?数字通信和环境科学等多学科理论于一体的现代科学体系 .自20世纪70年代中后期发展至今 ,数字农业的技术体系已基本形成 .主要包括农业专家系统?农业模拟模型及决策支持系统?地理信息系统?遥感技术?全球定位系统?虚拟农业技术和物联网技术等 .其中 ,农业模拟模型是数字农业的核心技术 ,它将各种农业过程的内在规律与外在关系用数学模型表达出来 ,对农业生产中的现象和过程进行模拟 ,是实现不同农业阶段数字技术连接的纽带;决策支持与专家系统是数字农业的基础技术 ,为农业生产管理提供决策方案和支持;"3S "技术是数字农业的重要技术 ,通过对各类空间信息进行定位?收集?存储?统计分析和管理 ,为农业生产各个环节提供服务 ,也是数字农业的基础和核心 ;虚拟农业技术是虚拟现实技术向农业领域的延伸和发展 ,体现了可视化技术与数字模型的高度集成 ,具有满足对农业进行多方位数字化设计与调控需求的潜力 .上述技术的不断发展与完善 ,推动着数字农业向前发展 .图1G1为数字农业主要技术支撑与应用 .

图1G1 数字农业主要技术支撑与应用

二?数字农业的作用

数字农业作为国民经济和社会信息化以及 "数字地球 "的重要内容 ,已成为我国实现农业现代化的重要支撑性技术 ,对于提升农业管理决策?提高农业现代化水平以及实现农业的可持续发展具有重要的作用和意义 .

(一)为农业生产管理提供信息支撑 ,提高决策支持水平

数字农业是基于农业专家系统?农业模拟模型与决策支持技术?"3S "技术?虚拟现实技术等先进科学技术 ,通过建立农业信息资源数据库 ,研发农业信息服务系统?农业决策支持系统等信息服务系统 ,可以对农业生产提供辅助决策支持 .例如 ,农业资源与环境的综合评价分析?农业信息的综合分析?农业生产中的灾害风险评估等 ,在调用数据库中的基础信息和动态监测信息前提下 ,利用信息系统的分析?优化?模拟?预测和评价等功能 ,可以为农业生产管理者提供快速便捷的分析手段和优化方案 ,提高管理部门的决策支持水平 ,加速农业信息化进程 .

(二)促进传统农业向现代农业的转变 ,提高农业现代化水平

数字农业可以有效促进现代信息技术与传统农业的有机融合 ,对我国农业生产?信息服务以及农业资源环境等整个领域进行重新设计和改造 ,将极大地加速我国农业现代化的进程 ,促进农业信息化的跨越式发展 ,实现由传统?粗放和经验性的产业向智能?精准和数字化方向的现代农业转变 ,使传统农业发生革命性的变化 .数字农业保持了与我国精耕细作传统的亲和性 ,其本质也是一种精耕细作型农业 ,但又与传统的精耕细作农业不同 ,传统的精耕细作农业是建立在世代相传的经验基础之上 ,是一种在经验指导下的精耕细作型农业 .而数字农业是建立在现代科学技术基础之上 ,是在一系列近期科技成果指导下更高层次的精耕细作型农业 ,它能有效缓解我国人多地少的矛盾 ,较大限度地节约资源 ,提高资源利用效率 ,对实现农业增产和生态文明具有重要的现实意义 .

(三)促进我国农业的可持续发展

近年来 ,随着我国经济的不断发展 ,农业环境资源污染与破坏也越来越严重 ,给我国经济和农业的持续发展带来不利影响 .数字农业的实施 ,实现了农业生产的定量化?区域化和时效化 ,使农业生产过程的管理更具有针对性 ,实现作物技术经济环境的有机统一 ,使农业发展与农业环境资源治理得到更合理的协调 .农业遥感?地理信息系统与农业模型技术的结合 ,将使我国对农业环境资源的动态监测工作更为完善 ,各种环境污染与破坏的情况将能得到更及时的发现与制止 .依靠物联网?互联网与数据库等信息化技术 ,各级农业行政部门对农业环境资源数据?农产品生产数据和市场价格数据等更及时地掌控和了解 ,从而及时地制定或调整政策与对策 ,使我国农业沿着最合理的方向可持续发展 .

第二节 数字农业关键技术与应用

现代科学技术的发展 ,尤其是农业专家系统?农业模拟模型?农业决策支持系统?地理信息系统?遥感?虚拟农业等技术的快速发展为数字农业的实现提供强有力的技术支撑 .本节主要介绍数字农业各项技术的相关概念及应用领域 ,旨在使读者对这些技术的基础概念及应用发展情况有所了解和掌握 .

一?农业专家系统

(一)农业专家系统概念

专家系统是一个运用知识进行推理的计算机程序 .推理就是使用某种符号逻辑 ,从一些事实得到结论的过程 ;从功能上讲 ,可以把专家系统定义为 "一个智能程序 ,它能对那些需要专家才能解决的应用难题提供专家水平的答案 ";从结构上讲 ,可以把专家系统定义为 "由一个专门领域的知识库 ,以及一个能获取和运用知识的机构构成的一个问题求解系统 ".总之 ,专家系统是一个智能程序系统 ,在这个系统中有大量?高水平领域专家的知识 ,有领域专家解决问题的思维方法 .专家系统所处理的问题是依据已积累的知识来求得问题解答 ,一般没有的数学公式来表达 ,这就是专家系统与 "一般问题求解 "方法的不同之处 .

农业是一个极其复杂的系统 ,在作物生产中存在大量随机的?模糊的不确定因素 ,同时各因素对农业生产的作用是复杂的?耦合的 ,很难用传统的数学模型来表示 .农业专家系统是一个具有大量农业专家知识与经验的计算机程序系统 ,它应用人工智能技术,根据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识?经验进行推理和判断 ,像人类专家一样解决农业中的复杂问题并进行决策 .

(二)农业专家系统应用

农业专家系统从产生到现在已有40余年的历史 ,其应用涉及不同的领域和方面 .

1..作物育种与知识管理

中国农业科学院作物科学研究所赵双宁等 (1992 )研制开发了 "冬小麦新品种选育专家系统 ",应用20世纪70年代亲本材料进行测试 ,其结果表明 ,测试结果与当年实际组配的杂交组合极为相似 ,"冬小麦新品种选育专家系统 "具有再现著名育种家经验的功能.自此以后 ,该系统被广泛应用于地区级以上小麦育种单位的工作和农业大专院校的育种教学之中 ,成为育种工作者和育种教学者的好帮手 .它可协助育种工作者更合理地进行亲本选配 ,组织配置 ,后代处理和选择 ,减少了育种过程的盲目性 ,减轻浩繁的事务,提高了工作效率和育种效果 ;同时应用该系统可对青年育种工作者进行知识培训 ,对继承?传播?发展著名育种家经验 ,提高作物育种水平具有一定的推动作用 .

2..作物灌溉与水分管理

作物灌溉与管理主要是对作物进行合理灌排 ,优化水分管理与作物产量的关系 .中国科学院?水利部水土保持研究所于2001年研制开发了旱地作物需水量预报决策辅助系统 .汪志农等 (2001 )在节水灌溉管理决策专家系统研究中 ,采用雄风3..1专家系统开发工具结合生产实际 ,分别建立了灌溉预报与节水灌溉决策?灌溉管理体制改革和山西旱情决策3个专家系统 ,取得良好的社会效益 .这些灌溉管理专家系统的研发对作物高产和农田水分管理发挥着积极作用 .

3..作物施肥与养分管理

作物施肥与养分管理主要是指优化农田肥料用量?使用时期与作物产量和品质的关系.1985年,中国科学院合肥智能机械研究所与安徽农业科学院土壤肥料研究所合作开发了 "砂姜黑