邓州市智慧农业在夏粮生产中的应用实践与思考

彭亚萍 李 占 杨浩田 王 达 秦乃群 冀洪策

（邓州市农业技术推广中心 河南邓州 474150）

邓州市地处河南省西南部，国土面积2 369 km2，辖28 个乡镇（街、区）、626 个行政村，人口185 万人，耕地面积253 万亩，小麦种植面积220 万亩，是全国粮食生产核心主产区、全国超级产粮大县，也是国务院确定的丹江口库区区域中心城市、南水北调中线工程渠首市，在全省乃至全国农业生产中都具有重要的战略地位。为了落实国家关于“加快建设农业强国”“加快农业农村大数据应用，推进智慧农业发展”的战略部署，打造数字农业，建设农业强市，推进乡村振兴，邓州市委、市政府高度重视智慧农业的发展工作，2020 年以来先后投资2 243 万元，按照高端配置建设的总体思路和要求，安装配备了智能监测监控基础设施、自动化灌溉设备、农业大数据可视化平台，利用物联网、人工智能、大数据、云计算、卫星遥感等现代化技术，在邓州市文渠镇李洼村建成了占地6 000 m2的邓州市智慧农业中心和一个2.7 万亩的智慧农业示范园区，并在全市5 个乡镇设置了区域性分布的数字农业监测网点。智慧农业中心将现代化技术设备与农业生产技术指标软件融合为一体，汇聚农业数据，进行信息资源的数据共享与交换，实现了农业信息智能监测、大数据无线传输、云计算处理、可视化发布、科学决策、智能管控等多功能服务。

1 智慧农业在夏粮生产中的主要应用实践

2022-2023 年夏粮生产期间，利用农业物联网硬件设施支撑体系，通过田间农情、虫情智能数据采集基站（器）群、高清监控设备、物联网感知网络,采集田间农情信息，并通过数字农业引擎软件系统进行大数据汇总分析，全程跟踪服务园区夏粮生产，充分发挥了智慧中心的智慧服务优势，为邓州市夏粮丰产丰收做出了贡献。

1.1 土壤墒情监测

利用土壤墒情仪、无线微功耗土壤环境传感器实时监测土壤pH、电导率值及不同耕层（10 cm、20 cm、30 cm）的温度和湿度情况，跟踪监测田间土壤温度和墒情变化，指导适时整地、播种、灌溉，实现精准栽培管理。

（1）2022 年12 月20-21 日，日平均气温3～5℃，适宜冬灌，及时发布信息，指导园区新型经营主体和农户及时进行冬灌，其中2 000 亩水肥一体化自动灌溉核心示范区灌溉设施启动，历时2 d，全部冬灌1 遍，促进了小麦幼穗分化和分蘖，奠定了丰收基础。

（2）2023 年春季小麦拔节期，传感器监测土壤20 cm 处平均含水量下降到54.65%，大数据分析麦田处于偏旱状态，并根据天气预报，在延续至15 d 后仍无有效降雨，且大气温度逐渐上升，且小麦生长已进入需水需肥关键期，智慧农业中心及时指导园区新型经营主体和农户追肥浇水。同时，启动水肥一体化节水灌溉设备，精准运筹肥水，开展水、肥同施，节水节肥，提高了小麦分蘖成穗率，增加了穗粒数。

1.2 苗情遥感监测

利用智慧农业大数据平台与北斗卫星相结合，运用卫星遥感技术，通过遥感图像，获取叶面积指数（LAI）和归一化植被指数（NDVI）等数据，建立作物分布提取模型、长势指数反演模型，监测田间作物分布和长势情况，对作物长势进行分等定级，指导分类管理[1]。如2023 年1 月28 日，智慧农业中心技术人员根据农业卫星遥感监测智慧农业园区2.7 万亩冬小麦长势，进行了麦田分类，发现园区有8%的麦田长势过旺，有旺长趋势；另有2%麦田群体相对偏低，属于弱苗。结合2022 年12 月以来监测的环境因素，技术人员通过实地调查验证、综合分析，制定出科学精准的管理指导意见，及时将生长过旺或过弱的麦田信息通知农业公司和农户，指导他们适时镇压或追肥浇水，加强田间管理，解决了园区农业公司和农户巡田效率低、苗情判断分类不准确等问题，促进了小麦均衡增产。

1.3 病虫信息发布

利用园区内安装的智能虫情测报灯和植物病菌孢子捕捉仪结合图像识别技术分析病、虫类型,进行数量统计，提前预判病虫害发生趋势，科学研判病虫害发生情况，实施精准防治措施，减少人工投入和农药的使用量，达到绿色防控的目的。2023 年4 月，智慧农业园区气象站监测连续降水量55.6 mm，监测田间湿度长期处于74%～90%，4 月中旬小麦抽穗扬花期，气温下降到7℃左右，出现一次明显降水，雨量达到了10 mm，田间湿度偏大，病虫害系统预测环境条件利于小麦病虫害的发生。智慧中心技术人员经过数据整理和分析，与小麦专家团队进行了会商研判，及时制定了《小麦赤霉病防治方案》，启动植保无人机开展“一喷三防”工作，并组织技术人员到田间巡回指导，及时有效地预防了小麦赤霉病发生，并控制了小麦蚜虫、红蜘蛛、条锈病、白粉病等病虫害的发生，保证了小麦的正常生长。

1.4 气象灾害预警

利用田间气象站，实时监测田间降雨、大气温度、湿度、风力等田间小气候变化情况，和国家气象卫星云图结合分析，及时发布信息，特别是在出现灾害天气时，提前发布预警，采取措施，指导防灾减损。2023 年小麦成熟期，5 月20 日夜间到24 日邓州市出现连续降雨，监测降雨量54.3 mm，分析预测5 月26-28 日仍有连阴雨天气，与小麦成熟期高度重合，智慧农业技术人员结合大数据平台监测信息向农户及时发布气象预警信息，并指挥调度园区内河南首邑农业发展有限公司智慧农机帮助农户利用降雨间歇进行抢收。

1.5 农机作业调度

利用北斗定位与导航技术，与智慧农机相结合，对农业机械实时定位和远程监管，对农机作业轨迹路线实时记录，进行科学调度规划，提高了农机田间作业效率和调度管理水平[2]。实践证明，通过智慧农业大数据平台实施农机作业调度，可提高农机生产效率70%以上。在2023 年小麦收获期，由于连续降雨影响了适时收获进度，智慧农业中心及时监测雨情，并将园区内河南首邑农业发展有限公司的智慧农机联网进行监控、监管、紧急调度，采取应急抢收措施，加快了园区小麦收获进度，确保了园区2.7 万亩小麦及时收获，其中500 亩泛麦8 号种子田在降雨前连夜全部收获。同时，紧急启动园区内的烘干设备，对小麦籽粒进行烘干脱水，确保了农民夏收期间颗粒归仓，杜绝了麦穗发芽现象，提高了小麦的品质。

总之，2022-2023 年在早春低温、春季干旱、中后期连续降雨等不利气候条件下，农业智慧园区小麦生产在智慧农业系统的指导服务下，适时加强栽培管理，及时防灾减损，不仅实现了节本增效，还避免了资源浪费，更加生态环保，展现了“智慧农业”进行农业生产管理的“智慧”。据测算，智慧农业园区小麦平均单产516.3 kg，比全市小麦单产458.9 kg 增产12.5%。其中2 000 亩水肥一体化自动灌溉核心示范区和常规耕作灌溉施肥麦田比，亩均节肥8.5 kg、节水30 m3、节药2.5 元、省工7.3 个。生产一级小麦种子275 t。

2 智慧农业应用存在的不足

邓州智慧农业在生产中的应用实践取得了一定成绩，但总体来看起步较晚，在服务夏粮和其他农业生产中还存在许多不足。

2.1 基础设施配套不完善

发展智慧农业需要大量的新型基础设施、农业智能装备、数据和技术作为支撑[3]。邓州总耕地面积253 万亩，地理经纬跨度大，依靠目前的技术和现有设备，想要发展数字农业、精准农业，还需要政府、企业和农业部门等各方共同努力，逐步配备完善和提高。

2.2 技术应用领域范围小

邓州市常年播种包括小麦、玉米、花生、高粱、大豆、红薯等主要农作物十余种，复种面积约400 万亩，仅夏粮常年播种面积就有220 万亩左右。目前，邓州市智慧农业项目的建设使用范围仅在智慧园区内，服务作物也主要是小麦和玉米。显然，仅依靠园区内采集的农情信息指导服务全市夏粮和其他农业生产存在一定的信息偏差。因此，应该合理规划，加大现代化智能设施设备的投入，扩大精准服务领域和服务范围。

2.3 智能化服务水平偏低

邓州智慧农业刚刚起步，处于探索阶段，由于观察采集的各类农业信息数据年度历史积累少，对分析数据变化和农业生产之间的关系依据少，缺乏实践应用印证，因而智能化服务水平偏低，如园区内水肥一体化设备还无法通过综合因素包括未来降雨、土壤湿度、蒸腾水量、作物不同生育期需肥、需水量等进行自主分析决策是否启动，尚需人工辅助，并未完全实现自动化。

3 智慧农业应用思考

智慧农业是建立农业强国的主要组成部分，是农业生产的高级阶段，是现代农业、精准农业的发展趋势，让农业生产变得更加智能化、更加精准、更加高效[4]。随着智慧农业技术软件的不断开发、成熟，通过物联网、传感器、卫星遥感、大数据、云计算等技术融合运用，必将为农业产业融合发展起到强有力的支撑作用。根据几年来邓州智慧农业的应用实践，结合未来发展趋势，浅谈几点今后的应用思考。

3.1 拓展农业信息资源，建立统一农业信息库

树立大农业、大数据观念，拓展农业信息资源，包括种植业、养殖业、加工业、气象、商务等行业，要建立专职信息采集机制，并与智慧农业数据平台统一管理，实现大数据共享，统一发布信息，避免各自为战、信息供需不衔接、利用率低、浪费资源等现象，为乡村产业融合发展、乡村全面振兴等提供及时、可靠、有价值的信息资源。

3.2 延伸应用服务领域，开展专业化信息服务

在特色农业种植产业区（如设施农业、果园）设立专业农情信息采集点，针对不同种植作物定制信息服务，为不同经营主体开展专业化、个性化信息技术服务。

3.3 扩大监测农田区域，实施精准化生产管理

邓州土地资源面积大，土质类型多，农业生产小气候不同，应在多个乡镇建设智慧农业分中心，建立不同农业生产区域类型土壤监测、气象、病虫信息监测点，扩大对农田农情信息监测的范围，以便有针对性的发布农情信息，科学制定管理措施，为指导精准化农业生产管理提供服务。

3.4 创新科研应用结合，制定好技术应用模型

根据农田农情信息（温度、湿度、光照、土壤墒情等）数据适时对农田农作物长势、病虫害发生程度观察记载，分析数据间关系和变化规律，建立数据模型，为农业生产预测、预报、制定技术预案提供技术支撑服务。

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