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user: 2. 数字农业关键技术研究现状 从国际看，全球新一轮科技革命、产业变革方兴未艾，物联网、大数据、云计算等信息技术加快应用，改变了人们的生产生活方式，引发经济格局和产业形态深度变革，形成了发展数字经济的普遍共识。农业大数据成为基础性战略资源，新一代人工智能成为创新引擎。世界主要发达国家都将数字农业作为战略重点和优先发展方向。数字农业的概念在1997年被美国科学院和工程院率先提出。目前来看，数字农业的研究在国外一些发达国家已经到达了一个较高的水平，其中以美国、荷兰、以色列、日本等国家的研究较为突出。这些国家数字农业已经形成了较为完善的体系并被广泛应用于农业生产中 [ 5 ]。 我国的数字农业的研究起步较晚，在国家“七五”计划期间，中国科学院和中国工程院提出了发展“数字中国”的战略，随后在“八五”计划期间开始实施，而“数字农业”的研究开始在我国大面积推广是在“九五”计划期间。自2000年开始，我国开启了“863计划数字农业技术研究与示范”专项计划，大力支持我国的数字农业技术的发展。时至今日，数字农业依旧是我国农业技术的研究重点。2020年中央1号文件《中共中央、国务院关于抓好“三农”领域重点工作确保如期实现全面小康的意见》和农业农村部2020年1号文件《农业农村部关于落实党中央、国务院2020年农业农村重点工作部署的实施意见》中详细部署农村农业重点工作，特别强调“开展数字农业农村建设，建设重要农产品全产业链大数据和数字农业创新中心，开展数字农业试点，加快物联网、人工智能、区块链等技术集成应用。”农业农村部、中央网络安全和信息化委员会办公室印发的《数字农业农村发展规划(2019—2025年)》提出，“到2025年，数字农业农村建设取得重要进展，有力支撑数字乡村战略实施。”《规划》对新时期推进数字农业农村建设的总体思路、发展目标、重点任务作出明确部署，擘画了数字农业农村发展新蓝图。 2.1. 农业信息采集技术 精准地掌握农田中空气温度湿度、土壤情况(水分、肥力)、病虫害等信息对了解农作物生长状态极其重要。此类信息受环境影响较大、变化频繁、实时采集困难，直接采集田间信息工作量大，处理数据费时费力。在实现高效信息获取和作物生长状态监测过程中，遥感技术、计算机网络技术、地面传感技术等技术被广泛应用 [ 6 ]。 在一些发达国家，环境参数、土壤条件、水肥供给、市场供需等基础信息的采集、计算、处理、分析过程已经实现了数据化与智能化。在土壤养分检测方面，近红外光谱技术由于其测量方式无接触、过程快速准确、范围大、稳定性高等优点已经成为了国内外专家的研究重点。Shibusawa等人使用介于400~1900 nm的之间的波段来测量土壤信息(有机质含量、酸碱度、电导率、湿度等)，发现其相关系数从0.19上升到0.87 [ 7 ]。中国学者在这方面也做了很多研究：李民赞提出的土壤参数分析法是在可见光光谱分析的基础上建立的，通过在不同波段建立多元线性回归方程，相关系数达到0.934 [ 8 ]；于飞健等采取近红外光谱分析法研究土壤中氮元素和有机物含量 [ 9 ]；He等测量了土壤电导率和常见元素含量 [ 10 ] [ 11 ]；鲍一丹在光谱技术的基础上明确了土壤粒度和含水量对氮元素的影响情况 [ 12 ]。 合理利用遥感技术覆盖周期短，覆盖面积大的优势可以实现对广阔面积农田中作物生长情况进行检测。在上世纪七十年代，美国landsat系列卫星通过分析作物以及土壤所反射的太阳光谱实现了农作物产量和土壤湿度感测，而后在1995年由GER公司发射的卫星群被用来监测农作物生长过程并为从业者提供信息服务。美国后续在LACIE和AGRISTARS计划中采用的卫星遥感技术实现了对作物种植、生长情况、病虫灾害的监测和产量的预测。欧盟MARS计划通过卫星监控作物的生产信息，以此作为发放补贴的依据 [ 5 ]，并以遥感技术为基础建立了覆盖整个欧洲的农业估产体系。利用气象卫星对农作物生长情况进行检测在我国起步稍晚。上世纪八十年代，我国开始依靠气象卫星对作物长势进行检测。在2005年“香山科技会议”上，多位学者就我国太赫兹技术研究展开讨论并制定了发展规划，依靠太赫兹技术低能无害、高分辨率等优点进行产品品质检测、环境监测、长势监测。中国科学院研究的多光谱数字相机成像技术可以监测蝗虫及棉花害虫；TM图像遥感监测技术可以监测蝗灾的动态变化；吴迪等人依靠多光谱技术诊断识别番茄等蔬菜的灰霉病 [ 13 ] [ 14 ]。在杂草自动识别方面，朱登胜等建立的神经网络模型对杂草的识别率达到100% [ 15 ]。在以上研究的基础上，我国各地农业信息监测技术不断进步，北京小汤山农业示范基地实现了在线测量作物产量和水分，精准采集田间作物信息，监测环境条件、作物长势、水肥等情况，并能有效防止病虫害。 2.2. 农业生产过程模型建立 模拟模型的建立和研究对改良作物生长机理和调控灌溉施肥具有重要意义 [ 2 ]。模拟模型的研究主要集中在土壤水分和养分传输过程、动物生产过程、作物生长发育三个方面。 作物生长过程的模拟研究一直是现代农业科技的前沿，是数字农业的重要基础和关键技术。目前来看，荷兰、美国、丹麦、以色列等国家的研究处于世界领先水平。荷兰科学家De Wit于1969年提出了农作物生长过程汇中碳素平衡模拟模型(ELCROS)，在其指导下，Goudriaan于1979年发表了了对农作物生长过程所需的气候和生态条件的模拟方法。随后，Wit C. T.等人研究了一个基本的作物生长模型(BACROS)，此模型在1982年被Penning等人发展成为SUCROS模型，为农作物的生长过程的模拟模型研究奠定了基础 [ 16 ]。20世纪70年代，美国完成了棉花模拟模型(GOSSYM)和大豆模拟模型(GLYCIM) [ 17 ]；而Ritchies教授提出的能够模拟玉米、小麦等农作物生长情况的GERES模型也是当今最具代表性的模型之一 [ 3 ]。作物生长情况与土壤水分养分模型的结合较为困难，这是目前所研究的作物生长机理模型很难准确反映实际农业生产力的重要原因。而荷兰的SWAN5将作物生长机理模型与土壤情况模型初步整合，对模型的改良与水肥配比方案有重要作用，为研究土壤变异性机理提供了帮助 [ 17 ]。 我国学者在模拟模型方面的研究起步于20世纪90年代，与国外相比还存在差距。我国的研究一方面是吸收美国与荷兰的模型，研究温度、湿度等对作物生长的影响，另一方面是开发适合本土的作物生长模拟模型。中国农业大学建立的三维可视化模型可以初步的模拟玉米、棉花生长过程，为打造精准模拟作物生长与环境条件关系的数字化农田奠定了基础；严定春等结合先前工作，运用动态模拟法和系统分析法来构建玉米生长模型 [ 18 ]；中–法联合实验室在作物模拟模型建立方面研究成果显著，其开发的植物生长建模方法GreenLab (青园)模型在国内外有很高的影响力。 2.3. 智能化专家决策系统 上世纪七十年代，信息技术被作为影响生产力的重要因素。以信息技术为纽带，高效集成5G技术、大数据、云计算等高新技术，应用与农业生产的决策管理。用于农业智能化决策的专家系统(Expert System， ES)开始在生产中被应用并进入迅速发展阶段。时至今日，几十年的研究使得专家决策系统被广泛应用于作物种植、动物养殖、园艺管理、育种以及经济决策等方面 [ 19 ]。美国农业部作物模拟研究所研制出用于棉花管理的专家决策系统COMAX-GOSSYM被认为是最成功的ES系统 [ 20 ]。该模型以COSSYM模型为基础，充分考虑到棉花生长过程中各种因素的影响，包括植物根、茎、叶、花、棉桃、土壤水分、肥力、养分传输、环境温度、湿度、辐射强度等。COMAX系统为棉花的生产制定了最佳的施肥、灌溉、药剂方案，给美国棉花种植业带来了巨大的经济效益。目前较为成熟的农业管理决策专家系统还有美国农业部研制的DSSAT系统；加州棉花生产管理决策CALLEX/COTTON系统；澳大利亚开发的棉花和小麦管理决策系统SIRATAC和WHEATMAN等等。 我国对ES系统的研究始于80年代，中科院研发成功的施肥咨询专家系统是我国第一个农业ES系统。在“七五”期间，农科院棉花研究所从棉花的生产管理、生长发育模拟模型出发，依靠产生式规则、反向推理政策，研发了棉花生产管理系统(Cotton Production Management Systems， CPMSS)；辽宁农业科学院为了完成水稻亲本选配和品种评估，采用语义网络、正反向推理方法开发了基于水稻新品种选育的专家系统；“八五”期间，农科院作物所依靠田间信息采集系统、作物生长模拟的研究与逻辑法、数据库、规则库相结合，提出了适用于小麦生产管理的专家系统(Expert System for Wheat Cultivate Management， ESWCM)，该系统在处理了大量的数据和知识的基础上建立，在北京昌平使用之后，当地小麦产量大大提高，产投比提高了8%~10% [ 21 ]；中国科学技术部从90年代开始依靠“863计划智能计算机主题”计划大力开展“农业智能应用系统”的研究与推广。目前，依靠其研发的5个高水准的农业专家决策系统，在我国范围内成立了20个应用示范区，并研发出使用的专家系统 [ 22 ]。 整体来看，我国农业专家决策系统的研究虽然起步较晚，但是发展迅猛。时至今日，我国专家系统的应用已经涉及到种植、育种、病虫检测防治、水肥管理、产品评价等多个方面 [ 19 ]。对我国数字农业的发展、农业生产水平的提高有巨大作用。