刘 怡
(马鞍山市农业农村局,安徽马鞍山 243000)
数字农业是指以现代信息网络为重要载体,依托现代化通信技术与设备,对农业生产、管理和运营等进行数字化的设计,达到可视化表现与智能化控制的要求,使得农业资源得到科学利用、合理优化,最终实现降低农业生产成本的目的[1]。数字农业将信息技术与农业各个环节有效融合,对作物生长、发育、病虫害、水肥状况以及环境进行定期信息获取,充分合理利用农业资源,有利于倒逼农业生产标准化、实现农业生产精准化、促进农业生产规模化[2],对实现传统农业现代化转型升级具有重要意义。本文通过查阅资料、实地走访等,对安徽马鞍山市各县区现代农业高新技术的应用情况进行梳理和总结,分析其存在的问题,并提出针对性对策建议。
马鞍山市传统农业基础较好,各县区立足自身区位优势、资源禀赋和产业基础,各自发展特色高效农业并延伸产业链条,形成了以含山大米、和县蔬菜、当涂水产等为特色的优势产业。
近年来,马鞍山市逐步加大财政投资和政策扶持力度,本着“应用主导、重点突出、逐步推进”的原则,以智慧农业为切入点,落实省委、市委关于“两强一增”行动计划部署,加快数字农业建设。以乡村振兴数字化改革为重点,承担安徽省“5+8”试点中的生猪、蔬菜2 个农业产业互联网建设。以建设数字农业工厂、扩大数字农业农村场景应用范围为抓手,推进农业农村数字化,初步构建马鞍山市数字农业的技术框架,助力乡村全面振兴和农业农村现代化,在种植业、畜牧业、渔业、种苗繁育等方面的数字化转型发展取得了一定成效。
马鞍山市含山县规划数字农业工厂建设,以物联网、智能装备、智能终端等先进技术为依托,打造“数字化+智能化”的数字农业工厂。农业生产前,要对产前田块信息和土壤环境信息进行维护,将应用北斗技术的传感器加装在作业农机上,实现农机作业精准化、数据化,以便于分析上年市场行情,结合种植品种,进行产前决策,制定生产计划。农业生产中,按照制定的生产计划进行生产操作。应用物联网技术,在田间安装气象、墒情传感器以及视频设备,实时监控田间生产各数据,并准确记录种植时间、施肥、灌溉和采收等信息,实现对大田水稻的苗情、墒情、病虫情和灾情实时监测,在农机上安装智能农机作业监测传感器,并配置无人机进行飞防植保作业,对农事活动进行精准化控制和数据采集。农业生产后,准确记录农产品的出入库信息,加工过程中,建立中央指控室和视频监控系统,实现农产品加工可视化,监测生产线的各节点运行及产生故障情况。销售过程中,配送信息通过系统登记,消费者可通过移动设备扫描溯源码查看产品相关信息,建成从产前、产中到产后整条生产流程信息的管理,预计每hm2增收1 000元以上。
马鞍山市各县区有条件的农业企业和家庭农场都在积极探索数字化应用,主要是探索作物生长过程精准数字化、农作物病虫害监测数字化、机械数字化和监控系统数字化,节本增效作用显著,预计每hm2增收1 000~2 000元。
马鞍山市积极推进生猪产业互联网建设。近2年组织实施了和县畜禽养殖数字农业建设试点项目,项目建成猪舍自动化精准环境控制系统、种猪数字化精准饲喂管理系统、种猪疫病监测预警系统、猪繁殖育种数字化管理系统和物联网中央平台,基本做到了智能环境监控、精准饲喂、生产管理数字化和育种过程数字化全覆盖,初步实现了生猪养殖智能化。项目整体技术经多次优化系统后,在相同饲养规模下,可省人力20%以上,提高饲料利用率10%~15%,产品质量合格率100%。
马鞍山市开展农业物联网提升工程,选择了2 家数字化应用基础好、主体积极性高的水产养殖基地,推动水产养殖基地数字农业改造。承建主体建成了集水质参数采集点、视频监控点和视频监控中心等组成的物联监控网。其具有完善的硬件设备信息采集点、相关自动控制和远程控制系统,信息采集为水温、溶解氧和pH等水产养殖关键环节信息采集,数据准确、反馈及时,极大地提高了养殖效率。控制系统根据溶解氧等水质数据来控制增氧泵的开启、关闭等功能;视频监控系统可实时在线展示养殖基地视频数据并接入物联网平台。承建主体实现“无人值守”的物联应用,养殖户通过手机终端随时随地查询塘区的溶氧量、温度和水质等情况,在运用水产养殖物联网健康控制系统的区域,具有数据实时自动采集、无线传输、智能处理和预警预报功能,实现对水产养殖池水质的自动调节,有效改善虾蟹生长环境,提高虾蟹产量和品质,减少对周边水体环境的污染,虾苗存活率提升10%~15%,虾蟹的单体个头也比历史数据有所提升,每hm2增收有望突破15 000元。
马鞍山市积极推进蔬菜产业互联网建设。近年来,组织实施和县数字农业试点县建设项目,建成了县级重要领域数据资源(农业资源数据中心建设工程)、县级农产品“三化”综合管理平台,主要包括县级农产品追溯云平台、基地管理子系统和农保姆平台等。同时,依托企业进行数字田园建造,主要建设作物环境信息采集系统、育苗智能控制系统、温室生产环境智能调控系统和设施环境水肥药综合管理系统等,实现了较高的数字化水平。一是工厂化数字化育苗技术。采用高精度数字模拟专用环境、作物生理以及长势等,精确感知作物生长环境、生理以及作物健康、果实品质等综合信息。二是设施温室环境综合监测控制技术。基于高通量表型获取设备和环境传感器监测的生长指标、营养指标和水分指标,定量评价蔬菜农艺参数,诊断蔬菜的水肥丰缺状况和生长发育状况。三是数字化精准高效环保设施蔬菜技术。实现设施环境水肥药综合管理、园区废弃物资源化处理系统和温室生产环境智能调控。通过数字农业建设,育苗产量由1 005 万株/hm2增加到1 650 万株/hm2,利润率提高了10%。通过科技赋能,蔬菜产量增加15%,蔬菜生产总成本降低12%,商品化处理与贮藏保鲜减少损耗30%。
除了上述农业生产过程的数字化改造,马鞍山市积极探索和推进农机机械数字化、农产品溯源、农药包装废弃物回收数字化、农业综合平台开发利用和村务管理数字化等。
在农作物生产方面,数字化生产方式的点状应用已经非常普遍,范围也相对广泛,但是利用数字化的手段推动马鞍山市数字农业的整体发展依旧面临着较大的困难。
马鞍山市各县区农村信息基础设施建设与农业农村现代化尚有一定差距,城乡数字鸿沟依然存在,物联网等新型基础设施建设范围局限。同时,由于农业专业的传感器缺乏,传统的传感器无法监测土壤肥力情况、有机质含量或作物的生态生理指标等重要指标,然而这些数据对整个农业生产管理具有重要的决策意义。根据安徽省组织开展的2021 年农业农村信息化能力监测评价工作结果,马鞍山市农业生产信息化水平为35.56%,在全省处于居中水平。其中,稻谷、小麦、油料等大宗作物农业产业化水平较高,种植信息化水平在40%左右;玉米、大豆、蔬菜(不含设施蔬菜)、水果和茶叶等零星种植模式信息化水平很低,信息化水平约2%。
马鞍山市农业农村管理部门掌握一定区域性、专业性的数据信息,但是由于部门协作和体制机制等原因,各类涉农主体的数据流动性不高,且部门间数据存在偏差,缺乏有效的平台进行数据资源整合。马鞍山市和县聚合涉农基础数据,建设了和县智慧城市运营平台,打造和县数字乡村大脑,依托卫星遥感、物联网设备以及数字乡村大脑的大数据基础,构建和县数字乡村一张图,全面反映和县数字乡村建设现状,但是平台数据资源整合度不高;基础数据总量不大,数据覆盖范围集中在县城和园区,并尚未大范围向镇村延伸覆盖;数据以直观呈现为主,缺少数据分析和管理建议等。
农业信息化是现代科学技术和农业产业相结合的产物,是高新技术应用于农业的重要发展方向。一是由于缺乏新时期的专业标准,高素质技能型管理人才缺乏;二是地方农业信息技术员农业信息化技能有待提升;三是部分农民小农意识较重,信息需求低,信息化观念和意识不强。
市级政府应该根据马鞍山市农业发展的总体情况,制定符合本地的数字农业发展总体规划、实施方案等,各县区结合各自优势产业,因地制宜制定各具特色的专项规划和工作方案,同时配套扶持支持政策。市县成立数字农业发展工作领导小组,打通部门信息壁垒,明确重点任务分工,系统推动数字农业发展。市县一盘棋管理,打造市级数字农业大数据平台框架,将涵盖农业农村各环节、各要素、各领域的数据信息不断充实完善并融入大数据平台,有利于数据的收集整理、应用分析、维护与开发,将散落在政府各部门的涉农数据资源整合,实现“资源一片云,数据全覆盖,管理全统一”[3]。大数据中心可汇聚社会资本参与,市场化运作,由专业的技术、运营、资本团队负责平台的运营维护,以“数据+市场+资产+保险”的运营模式整合涉农资源,盘活农业资产,提升农业生产水平。
与农业生产经营相关联的信息是大数据在农业生产决策中有效利用的基本前提。加强农业大数据的基础设计建设重点就在于解决农业大数据前端——数据获取和传输。目前物联网在农业生产中主要应用于农作物生产四情监测、设施农业和动植物养殖环境监测预警等初级阶段,当前要重点推进农业物联网基础设施建设,并要鼓励支持农业自动化设备的创新和引进。农业物联网的技术发展方向是从探测数据向更深层次延伸,把作物的生长与环境的关系揭示得更为深刻,与物联网在工业领域的应用不同,农业传感器的研究需要考虑更复杂的情况,比如户外作业不具备完善的电力运行环境、数据不能实行长期远距离传输等问题,由于农业生产上的复杂性,物联网设备需要提供个性化定制和服务,因此要不断创新发展,满足农业生产和数据分析、决策需求[4-5]。
当前马鞍山市已经开展的数字农业以试点应用为主[6],在基础设施条件较好、产业化程度较高的主体或区域进行生产、加工、销售、服务等单一环节或两三个环节的数字化应用试点,没能充分发挥和凸显数字农业对传统农业生产的巨大效益。建议在充分摸底的前提下,选择有意愿、有需求、有条件的农业优势产业开展全链条数字化改造[7-9],使数字技术在大田生产、产品加工、电商销售、后续服务等环节达到普遍应用,实现生产智能化、经营网络化、管理高效化、服务便捷化水平大幅提升,在一定面积的示范区开展建设,推进智能农机、遥感无人机、农业物联设备与智慧农业系统的应用,并通过全套智慧农业解决方案,对农场的农艺、农事、农资、农机进行科学管理,积极发挥示范区引领示范作用[10]。
由于农业数据的多层次性、跨学科性和弱相关性等特点,在农业大数据的应用过程中更应该关注多元创新型人才团队建设。建议政府加大科研资金支持,鼓励支持科研院所、高校同有条件的农业企业建立科研团队,聚焦数字农业前沿领域、关键技术,实施智慧农业项目和重点研发计划,支持重点农机装备制造企业提高自主研制能力,与科研院所合作开展高端智能农机装备研发制造。同时,强化数字化人才培养,加强对青年农场主、新型职业农民、返乡高校毕业生、大学生村官、退伍军人等群体的数字技术培训,培养一批懂生产、会应用的数字乡村人才。