山东省滨州市博兴县乔庄镇人民政府 张宁宁
在当今中国的农业领域, 基层农业技术推广扮演着至关重要的角色。 这种推广活动的核心是将先进的农业技术、新的品种和创新成果直接带给农户,特别是小型农场主和新兴的农业经营实体。 通过这些技术推广活动,农民能够获取关于土壤管理、作物栽培、病虫害防治以及高效灌溉等方面的知识。 不仅有利于提升农业生产的效率和质量, 还有助于确保国家粮食安全和农产品的稳定供应。 然而,尽管其价值显著,基层农业技术推广在实施过程中仍面临许多挑战, 如人员缺乏、推广机制不健全等问题。 因此,对这些挑战能否有效应对不仅关系到农业技术推广的成功, 也是实现农业持续发展和农民福祉的关键。
基层农业技术推广工作的顺利开展, 需要有专业的推广队伍来实现。然而,在当前基层农业技术推广队伍中,专业人才短缺的情况较为突出,在一定程度上制约了农业技术推广工作的顺利开展[1]。 在很多地区,尤其是农村和偏远地区, 缺乏足够的专业技术人员来进行有效的技术推广。 这种人员的不足限制了技术推广的覆盖面和深度, 使得很多农民无法及时获得必要的技术支持和指导。由于专业人才短缺,现有的推广人员往往面临过重的工作负担, 这不仅影响了推广活动的质量,也降低了工作效率。 同时,推广队伍的专业能力和培训水平也存在一定的不足。 部分现有的推广人员虽然热心于工作,但在专业知识和技能方面尚有欠缺。这主要是由于有效的培训机会有限, 以及对推广人员专业成长的持续投入不足所致。 这种情况导致了推广活动在技术层面的局限性, 无法充分满足日益复杂和专业化的农业技术推广需求。此外,推广队伍的动力和激励机制亦有待加强。 由于缺乏有效的激励和评价机制,部分推广人员可能缺乏足够的工作动力和积极性。这种情况不仅影响了个人的工作表现, 也影响了整个推广队伍的整体效能。
完善的推广机制是农业技术推广工作开展的重要保障, 在推动农业技术进步与创新方面发挥着重要作用。但在当前的基层农业技术推广中,推广机制还存在一些问题, 在一定程度上影响了农业技术推广工作的开展。 现行的推广机制在组织结构和协调机制方面有待加强。目前,农业技术推广的工作往往分散在不同的政府部门和机构之中, 这种分散的组织结构导致了工作协调的困难和效率的降低。同时,由于缺乏一个统一高效的协调机制, 不同部门之间的信息沟通和资源共享存在障碍,这进一步减弱了推广活动的整体效果。此外, 当前的推广机制在应对农业技术创新和市场变化方面显示出一定的滞后性。 随着科技的发展和市场需求的变化,农业技术也在不断更新,但现有的推广机制未能及时适应这些变化。 这不仅导致了农业技术推广的内容与时代需求的脱节, 也减缓了新技术在农业生产中的应用速度。
在当前农业发展的关键阶段, 提升基层农业技术推广的效率和效果是决定农业现代化进程的重要因素。 其中,增强科技推力端引擎能力是核心举措,主要包括两个方面:一是构建多元化的技术推广体系,二是实施精准化的技术服务策略。 构建多元化的技术推广体系,是为了形成包含科研机构、农业企业、专业合作社及农户等多方参与的技术推广网络。据统计,科研机构和高等院校在农业技术创新中的贡献率高达70%,但成果转化率不足30%。为此,需要建立一个有效的技术转移机制,设立农业科技孵化中心和联合实验室,着重发展特定的农业技术领域[2]。这些中心和实验室应重点研究如基因编辑(CRISPR-Cas9 技术)、土壤微生态调控(微生物菌剂应用)、智能农业系统(物联网技术、遥感技术)等前沿科技。 例如,在基因编辑领域,通过CRISPR-Cas9 技术研究抗旱、抗病性强的作物品种;在土壤管理方面, 运用微生物菌剂技术优化土壤养分循环,提高作物吸收效率;在农业装备领域,研发基于物联网和遥感技术的智能灌溉系统和病虫害监测系统。这些科技孵化中心和联合实验室应与实际农业生产紧密结合,如通过精准农业管理系统(农业信息化平台)实现数据驱动的种植建议,包括土壤肥力分析系统、气象数据分析系统等, 确保科技成果与农业生产需求高度匹配,从而提高技术转移的效率和实用性。而实施精准化的技术服务策略, 关键在于应用农业大数据分析和人工智能技术,如数据挖掘、模式识别和机器学习,针对不同农业环境和作物特性提供定制化建议。 通过整合气候模型、土壤分析、作物生长模拟等数据,农业大数据平台可以提供作物种植、 施肥和灌溉的科学决策。 例如,利用机器学习算法,如决策树、支持向量机(SVM)或神经网络,可以对历史气候数据(包括降水量、温度、湿度等气象指标)和作物生长记录(如生长周期、产量、抗病性能等农业指标)进行深入分析。这种分析可用于预测最佳播种时期, 根据气候模型和作物生长周期,确定适宜的播种时间窗口。 同时,通过分析作物品种对不同气候条件的适应性, 辅助选择最合适的作物品种; 利用图像识别技术, 如卷积神经网络(CNN),则可以对作物病虫害进行实时监测和识别,通过分析作物叶片、 茎干的图像数据, 早期发现病害迹象,从而提前采取防治措施,减少作物损失,提升农业生产效率。这种技术的应用,能够显著提高农业决策的科学性和精准性,为农业生产提供强有力的数据支持。
在基层农业技术推广中, 培育市场需求拉力端主体需提升农民对市场需求的敏感度和适应能力, 构建与市场需求相匹配的农产品质量和品种。 农民作为农业生产的第一责任人, 其对市场变化的快速响应能力直接影响农产品的市场竞争力。因此,开展面向农民的市场分析和农产品营销培训变得尤为重要[3]。这种培训不仅涉及传统的农业技术,还包括市场趋势分析、电子商务利用、品牌建设等内容。市场趋势分析培训应包括对供需关系、消费者行为、价格走势等方面的教学,使农民了解市场动态,并掌握预测方法;电子商务培训应教授线上销售平台的使用、电子支付系统、网络营销技巧,使农民能有效利用互联网平台拓展销售渠道;品牌建设培训应涵盖品牌定位、 市场分析、 品牌传播策略等,帮助农民建立独特品牌,提升产品附加值。同时,可以利用大数据和人工智能技术, 建立农业信息服务平台,提供实时的市场需求信息、价格波动数据、消费者偏好分析等,帮助农民做出更精准的生产决策。 例如,通过数据挖掘技术分析电子商务平台和社交媒体数据,获取消费者购买行为和偏好趋势;利用时间序列分析预测市场价格波动,为农民提供及时的价格信息;运用机器学习算法,如聚类分析和关联规则,识别不同消费群体的购买模式, 为农民提供针对性的生产和销售策略等。 此外,在全球化和市场多元化的背景下,消费者对农产品的品质和多样性要求日益提高。因此,引导农民根据市场需求进行作物品种的选择和优化, 变得至关重要。 这不仅涉及种植技术的改进,如精准施肥、绿色防控等,也包括引入高效的农业管理模式,如设施农业、有机农业等。具体来说,可以引入精准施肥技术,如土壤养分分析和作物需求评估, 优化肥料配比和施肥时机,提高作物质量和产量;可以实施绿色防控,如生物防治和物理防治,减少化学农药的使用,提高产品安全性。 此外,还可以引入设施农业,通过温室大棚控制生长环境,延长作物生产周期,提升产量和品质;采用有机农业,注重生态循环和可持续发展,满足市场对有机和绿色产品的需求,从而提升农产品的市场竞争力。
在健全农业技术推广网络的过程中, 首先应加强信息技术的应用,借助现代信息技术手段,如互联网、大数据、云计算等,构建一个全方位、多层次、互联互通的农业技术推广信息平台。通过该平台,能够实现农业技术信息的即时更新与分享, 确保各级农业技术推广人员及农民能够快速获取最新、 最准确的农业技术信息和知识。其中,中央层面主要负责制定农业技术推广的总体政策和方向, 整合全国范围内的农业科研成果和技术动态,并将这些信息向下传递;而地方层面的职责则更偏重于实施和执行; 地方推广机构需要根据中央的指导和地区的实际情况, 制定具体的推广计划和策略,组织和实施推广活动。 在此过程中,为优化农业技术推广网络,与农民的双向沟通至关重要。这可以通过在线调查、定期访谈等方式实现,主要收集农民对于新技术的接受程度、应用难点以及具体需求,从而对推广策略进行及时调整和优化[4]。 同时,该信息平台应支持多种形式的信息发布,包括文字、图片、视频等,以适应不同用户的需求和偏好, 提高信息的可接受性和易理解性。具体而言,文字信息可以提供详细的技术说明和操作指南,适合需要深入了解技术细节的用户;图片信息能够直观展示技术应用的效果和操作步骤, 便于用户快速理解和掌握关键点; 视频信息则可以通过演示实际操作过程, 帮助用户更加生动地学习和模仿技术应用,特别是对于复杂的操作流程和技术要点,视频展示能够提供更加直观和易于理解的学习方式。 受这些多样化的信息发布形式共同作用, 极大地提高了信息的可接受性和易理解性, 确保了技术推广的有效性和广泛性。此外,该信息平台还应通过利用大数据分析技术,对农业技术需求进行精准预测和分析,从而为农业技术推广提供科学的决策支持, 实现资源的优化配置和高效利用。 例如,通过分析用户行为和偏好数据,平台能够预测特定地区或作物的技术需求趋势, 从而提前准备并推广相应的技术解决方案;同时,基于用户历史查询和应用数据,平台可以实现个性化技术推荐,确保用户能够接收到最适合自己需求的技术信息。 这些功能的实现, 不仅能够提高农业技术推广的精准度和时效性,还可以优化资源配置,确保技术推广资源能够高效利用,提升农业技术推广的整体效率和效果。
在基层农业技术推广的体系中, 搭建一支能够有效连接政策、技术、市场与农民需求的“穿针引线”工作队伍至关重要。 这一队伍的核心任务是确保农业技术推广的有效性和针对性, 以及促进农民与外部资源有效对接。 为此, 该队伍成员不仅需要具备农业技术知识, 还需要了解当地农业生产的实际情况和农民的实际需求。其中,农业技术知识涵盖植物生理学、土壤学、农业机械化、作物病虫害管理等领域[5]。例如,对于植物生理学,需要了解作物的生长周期、光合作用机制、水分和养分吸收过程等; 在土壤学方面, 应熟悉土壤结构、营养成分分析、土壤改良技术等;农业机械化知识包括耕种收获机械的操作和维护, 以及智能化农业设备的应用; 作物病虫害管理则要求了解常见病虫害的识别和生物防治技术。此外,队伍成员还需深入了解当地农业生产的实际情况,如作物种植结构、气候条件、土壤类型、水资源状况等,以及农民的具体需求,如产量提升、成本控制、市场拓展等。为此,队伍成员可通过田间调查、小型研讨会等方式直接与农民交流,收集一手资料,并结合数据分析,如产量统计、成本收益分析等,形成全面的认识。 同时,工作队伍需要搭建信息反馈平台,采集包括农业生产技术难点、市场准入障碍、政策理解偏差等信息。例如,通过平台收集的数据可能显示某种作物在特定区域面临的主要病虫害问题,或者揭示农民在使用某项政府补贴政策时的普遍困难。这些数据和反馈应通过数据分析方法, 加以整理和分析如趋势分析、问题聚类等,为政策调整和技术革新提供关键依据。例如,如果数据显示在特定区域农民普遍面临作物水分管理的问题, 那么可以在该区域推广智能灌溉系统或进行水资源管理的政策调整。 通过这种机制, 可以确保农业技术推广和政策制定更加贴近农民实际需求,促进政策和技术的持续优化。
综上所述, 本研究揭示了当前基层农业技术推广面临的主要挑战,并提出了相应的优化策略。这些策略包括增强科技推力端引擎能力、 培育市场需求拉力端主体、健全农业技术推广网络、搭建农村地区穿针引线工作队伍等关键措施。通过这些措施的实施,可以有效提升农业技术推广的覆盖范围和效果, 加快农业现代化的步伐。这不仅有助于提高农业生产效率和质量,也是实现农业可持续发展和农民福祉提升的重要途径。未来,随着技术的不断进步和市场需求的变化,基层农业技术推广的策略也需不断调整和完善, 以适应新的发展要求。