数字农业的发展现状及未来趋势

数字农业的发展现状及未来趋势 摘要：分析数字农业的技术内涵，数字农业技术体系的结构、功能和主要内容，论述了国内外数字农业技术研究与应用的现状和发展趋势，以及近阶段数字农业技术的主要研究领域和方向。 关键词：数字农业;数字农业技术体系;现状;趋势 中图分类号： 文章标识码：A 文章编号： The digital agriculture development situation and future trends Huang Shusong (Shandong agriculture university Remote Sensing specialty level 3 class grade 2008 Taian 271018 ) Abstract: Analysis of the connotation of digital agriculture technology, the digital agriculture technology system structure, function and main contents, discusses the digital agriculture technology research and application status and development trend of digital agriculture, and the main research fields and direction. Keywords: digital agriculture, the digital agriculture technology system, status Trend 1、引言 1、1数字农业的含义及特点。 "数字农业"是将遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、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信息获取，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，提供农作物产品和质量的目的。简单地说，数字农业就是把数字地球技术与现代农业技术相结合的综合的农业生产管理技术系统。它具有如下几个特点: （1）"数字农业"数据库中存储的数字具有多源、多维、时态性和海量的特点。数据的多源是指数据来源多种多样，数据也不尽相同，可以是遥感、图形、声音、视频和文本数据等。 （2） 研究新一代时态数据库管理系统，并进而形成时态空间信息系统。这种时态空间信息系统不仅可以有效地存储空间数据，同时能够形象地显示多维数据和时空分析后的结果。 （3）"数字农业"要在大量的时空数据基础上，对农业某一自然现象或生产、经济过程进行模拟仿真和虚拟现实。 2、数字农业的理论基础和技术体系 2、1 数字农业的理论基础 数字农业首先是农业，但不是传统农业，二是现代农业和高科技农业。因此，数字农业的基础理论由以下3个部分组成。 （1）农业与农业生态理论 农业与农业生态理论是数字农业的理论基础，现代农业或高科技农业必须符合农业与农业生态理论，农业的机械化、自动化和信息化都要遵循农业与农业生态理论才能发挥作用和产生很好的效果。 （2）农业工程技术理论 包括农业系统工程理论和农业信息工程理论在内，农业系统工程不仅是农业种植、农业耕作技术的理论基础，而且还是农业机械化、自动化等工程的理论基础。 （3）农业经济与农业管理理论 数字农业属于高度科学管理的农业。数字农业要达到较好的经济效益，必须遵循农业经济与农业管理理论。 2、2 数字农业的技术体系 实现农业的数字化，须建立相应的技术体系。理论上，数字农业技术体系与传统农业技术体系相比具有更广泛的方面和内容。图1简要的描述了数字农业的技术体系。 图1 数字农业技术体系 Fig. 1 Technology system of digital agriculture 3、国内外数字农业技术的发展动态 3、1 国外数字农业技术的发展现状 目前国外数字农业技术发展到了一个较高的水平，国外在数字农业方面，主要利用遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、遥测技术（DCS）、作物生产管理与决策支持系统（DSS）等地学空间信息技术和生物工程、自动化的农业操作技术及生产管理技术。 近年来，随着GPS技术的迅速发展，开发了与智能化农业机械配套的DGPS定位系统，具有12个通道，动态条件下美妙自动提供3D定位数据，并具有与农机智能监控装置的通用标准接口。遥感技术在数字农业中将发挥信息采集与动态监测的优势。智能农业机械目前已进入商品化阶段。 目前作物模拟模型是农业数字模型的主体著名模型有CERES、GOSSYM、SOYGRO、SUCROS、BACROS、MACROS等，特别是90年代中期以来，模型被视为启发式工具，在指导作物管理、育种、施肥、灌溉等方面获得了成功的实践，许多研究者利用作物模型来探索全球气候变化的影响及农业生产可持续发展的策略等，还与其它信息技术如遥感（Remote Sense, RS）、GIS、全球定位系统（Global Positioning System, GPS）、网络技术等相结合，在信息农业中发挥出更大的作用。1997年，国际玉米小麦改良中心建立了基于数字模型的国际作物信息系统，用于作物育种和产量潜力的研究。国外关于花生模拟模型的研究始于80年代中后期，最具代表性的是CERES-PENUT模型。在开展花生模拟模型研究的同时，将作物模型、数据库管理系统和应用程序三者有机地结合起来。 3、2 国内数字农业技术的发展现状 我国数字农业起步较晚,开始于“七五”期间随后，“数字社会”、“数字城市”、“数字农业”、“数字水利” 、“数字地质”等的研究与探索在我国全面展开。 我国在“数字农业”方面已取得可喜的成绩。从1990年开始，“863”智能计算机主题连续支持“农业智能应用系统”的研究与应用，已研制出棉花、水稻、芒果等多种作物的生育全程调控和农事管理专家系统，以及鱼病防治、苹果生产管理专家系统，推出了5个具有较高水平的农业专家系统开发平台；开发出“高产型”、“经济型”、“优质型”的实用农业专家系统200多个，在全国22个示范区应用，取得了显著的经济社会效益。通过相关攻关项目等的支持，研究开发了采用农业信息分类标准，应用所有信息在数据库管理系统存储并实现XML调用的数据组织技术，集成了农业信息智能检索以及用户需求智能判别和信息推送技术，具有互联网和移动网络多形式接入，并具有WebGIS功能的智能化农业信息网络通用平台；研制了采用卫星遥感遥感信息提取技术，结合农业气候气象分析模型的农情预报和作物估产的服务系统和基于WebGIS的农业气象信息服务应用系统。开创性地进行了作物高光谱营养诊断和养分及水分填图技术的研究，研制出了精准农业地理信息管理、联合收割机产量数据处理、变量施肥处方图生成、农田信息采集等系列软件及相关配套设备，为精准农业的发展提供了技术积累；开发了政务管理、技术传播、企业经“十五”期间，科技部等部门继续加大对以“数字农业”为主要内容的农业信息技术研究的投入，以“精准农业”、“虚拟农业”、“智能农业”和“网络农业”等内容为切入点，组织实施“数字农业科技行动”。通过该行动的实施，突破一批“数字农业”关键技术，建立数字农业技术平台，开发国家农业信息资源数据库，研究开发一批实用性强的农业信息服务系统，初步构建我国“数字农业”的技术框架，加速我国农业信息化进程。   3、3 山东省数字农业的发展情况 山东是一个农业大省，农业是最为重要的基础性产业。进入新世纪，我省人口压力继续加大，土地资源不断减少，农业可持续发展矛盾突出，虽着加入WTO面临全球经济一体化，农产品价格、质量竞争日愈激烈，而我省农业生产还没有从根本上摆脱小生产的束缚，投入大产出小，科技含量低，资源利用率和转化率不充分，在这种情况下加快发展现代农业替代传统农业，实现农业现代化的跨越己刻不容缓，当前席卷全球的信息化浪潮为我们改造传统农业提供了有效的技术支撑，我们必须充分认识，抓住机遇加快发展，让数字化农业在我省农业现化发展建设中扮演重要角色。 我省关于“数字农业”的整体研究与应用尚未开展，但有关农村信息化等科技工作已经有了一定基础。经过近10年，特别是“九五”期间的发展，全省范围内实施广播、电视、电话“村村通”、“科技110”等工程，无论是信息传播基础设施，还是农业信息平台和资源建设等方面都有了一定的基础。初步形成了覆盖全省的农业信息网络框架，全省农业信息网站己有50多个，并在信息服务内容和服务手段上进行着不懈的努力不断取得新的进展。在有农业作物模拟方面我们也取得了一些可喜的进步和成绩：      “九五”期间，我省承担了国家“863计划”智能化信息技术应用示范工程—山东示范区项目，研发出了小麦、玉米、水产、果树、蔬菜、花卉等共5类19个品种的专家系统，在烟台、威海等地区进行了集中示范，共举办班40期，培训1万人次，年增经济效益2亿多元。     2001年，山东省小麦智能化管理决策系统已经完成，同时，山东省主要作物生态平衡施肥决策系统已经完成初步开发。此外，果树研究新探讨与科研数据处理软件、高效蔬菜育种计算机管理模式、防治抗性棉铃虫计算机指导系统、花生、大白菜等数据库建立等成果的取得，推动了我省智能化信息技术在农业中的应用。另外，省农业科学院承担的省科技攻关项目“农业信息化关键技术的研究与开发”、“农业信息网络关键技术研究与开发”及拟开展的研究项目“基于模拟模型和知识库的主要作物高产优质高效智能化决策系统的研究”将会推出适合山东情况的主要粮食、油料、棉花、蔬菜等作物的高产优质高效智能化决策系统，“优质专用小麦生态分布与地理信息系统的研究”将对山东省优质小麦产业化发展有重要的科学与实践意义，关于“花生模拟优化决策系统的研究”将会填补国内同类研究的空白。     “十五”期间，我省农村信息化科技工作将会继续得到国家863计划“智能化农业信息处理系统山东示范区”、国家科技攻关“农业信息化技术应用示范”、国家星火计划科技行动“山东省农村信息化体系建设与示范应用”等重大项目的支持。以上工作的开展将为发展我省的“数字农业”奠定良好的基础，但从“数字农业”的内容和要求上看，我省在“数字农业”的基础和核心技术如3S技术与农业模型等的研究与综合应用方面仍有很大差距。 4、我国数字农业的发展现状及展望 4、1 我国数字农业在发展过程中的问题 A、农业信息化水平较低  收集信息、处理信息、传播信息的软硬件设备与网络体系不健全；已开发的大量农业经济信息系统、农作物病虫害数据库、作物品种资源管理数据库系统、农业土壤系统分类数据库系统等大多不涉及空间维度，难以适应当前对空间数据信息的需求；对于来源多种多样、格式也不尽相同的各种数据的实时性、地域性、综合性处理还需作出很多努力。  B、农业信息化意识和利用信息的能力不强 一方面，许多基层农技人员和广大农业从业者，知识老化，整体素质有待进一步提高，对于利用现代技术，收集、处理、利用农业信息的意识和能力不强；另一方面，农业信息加工处理的技术人员缺乏，当前，就连最基本的能够及时、准确地提供农产品供需信息，对网络信息进行收集、整理，分析市场形势，回复网络用户的电子邮件，解答疑问等方面的人才也不多，更谈不上能够满足数字农业发展对于人才的需求。 C、农业信息化效益不明显 　　数字农业还刚刚起步，在国内总体上尚处于探索阶段，实用性、普遍性的技术应用还很少，直接带来的经济效益还没有很好地显现出来。  D、农业信息数据的管理和标准化工作有待进一步加强 　　地理信息系统（GIS）以及其他农业信息管理系统为了完成某种分析工作所要求的各种农业数据往往格式与结构不同，而且往往掌握在不同的管理部门或研究机构中。因此，未来建立在网络上的农业地理信息系统要具备获取和分析分布式存储数据的能力，也就是说我们要使所谓的WebGIS能够协同处理来自不同组织和机构的农业数据。 4、2 数字农业的发展趋势 数字农业技术标准化体系研究、远程诊断与农业专家系统的研究开发、共享农业信息资源数据库研究开发、农业远程教育多媒体信息系统开发、数字化宏观监测技术与动态决策系统研究开发和数字农业技术软件平台研究开发等作为农村信息化的支撑技术必须首先开展；对研究与设备开发相结合的手持农业技术咨询或检测产品研究开发、数字化温室环境智能控制系统研究开发、精准农业关键技术及设备研发、农田信息采集技术研究与产品开发等应着力加强，并在逐步实现农村信息化的基础上加快应用步伐；对于农作物生长模型与数字化设计技术研究、生物信息学研究与产品开发等数字农业基础研究要与其他研究相结合有重点地逐步开展。在开展研究的同时，加强示范应用基地建设，尽快把研究成果转化成现实生产力。 5、 小结 "数字农业"是一个挑战性的国家目标。几乎所有现存的技术基础，目前都还不足以支撑这样一个战略目标的实现。但是，近几年来，"数字农业"技术体系有关的应用基础与应用技术研究己经成为主要发达国家发展农业高新技术研究极其活跃的领域。可以预言，它的应用实践和快速发展，将在21世纪成为世界新的农业科技革命的重要内容，使人们对科学利用农业资源潜力的认识和作物生产管理观念上产生深刻的变革，促进农业科技界突破传统的以单学科研究为主的工作方式，通过多学科的融合和协调，将多种科技成果组装集成，直接为农业生产的持续发展服务。进入信息经济时代，不同国家发展农业高新技术应用研究的时间差距在缩小，重视在农业产业技术领域跟踪高新技术进步，在某些方面跨越传统的循序渐进发展模式，对农业发展是一种机遇和挑战。它不但对推动农业高新技术应用和发展，而且对有关基于信息和知识的主要支持技术产品制造业、知识产业和服务业，将开拓出广阔的消费市场。 笔者认为数字农业是一个系统工程，需要制定一个科学的规划，以及有完备的领导机制。当前，我们应该在建设完善的信息化农村、加强信息网络建设、培养一批拥有大量信息化知识的农民等方面入手，以便顺利完成数字农业工程。 基于我国的现实情况和我国的社会特色，我们应把对"数字农业"技术体系的研究，当作开展农业高新技术研究的重要方向之一。通过"数字农业"技术体系的研究，将可从中分解出一系列的适用新技术，进行适当的集成组装，引导适用新技术的开发，并可优先在大型国营农场、农业高新技术示范区、商品粮基地和大城市郊区示范推。 参考文献 [1]梁勇，宁伟，梁阜，张永常.数字工程导论[M].成都：西南交通大学出版社，2007.2 [2]贾科利，常庆瑞，张俊华，等．信息农业现状与发展趋势[J]．西北农林科技大学学报（社会科学版），2003，3(6)：13-17 [3] 薛领，雪燕.数字农业与我国农业空间信息网格（Grid）技术的发展[J].农业网络信息，2004（4）：4-7.  [4] 于淑惠 .“数字农业”及 其实现技 术［J］. 农 业图书情 报学刊，2004，15 7）：5 - 8 . [5]National Research Council, Precision Agriculture in the 21st Century, Geospatial and Information Technologies in Crop Management, National Academic Press, Washington, D.C. 1997. [6] Gore Al. The Digital Earth：Understanding our planet in the 21st Century［ EB/ OL］. http：/ /www . ci. bakersfield . ca. us/ gis/notes/ misc /digital-earth . htm，1998 - 01 - 31. [7]National Research Council, Precision Agriculture in the 21st Century, Geospatial and Information Technologies in Crop Management, National Academic Press, Washington, D.C. 1997. [8] 赵春江.数字农业信息标准研究・作物卷［M］. 北京：中国农业出版社，2004. 10. [9] 贾敬敦.中国数字农业与农村信息化发展战略研讨会论文集[C].北京：中国农业出版社，2003.9 [10]宋兆杰,张金良.数字农业研究进展及发展趋势[Ｊ].现代化农业,2007(5):1-4． [11]石元春.土壤学的数字化和信息化革命[Ｊ].土壤学报,2000,30(3):289-294． [12]陈述彭.数字地球:挑战与思考[J].遥感信息,1999(2):2-4． [13]范小建.加快农业标准化,促进农业现代化[J].中国农村科技，2003(6)：1-2． [14]钱平,郑业鲁,熊本海,等．射频识别技术及其在农业上的应用[J]．农业图书情报学刊，2005，17(2)：16-19