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1、现代农庄数字化解决方案二 0 一一年三月一、前言一、前言目前，中国农业正处在由传统农业向现代化农业转型时期，今后中国农业发展可能出现的大趋势是：从农业现代化走向农业信息化；从现代农业走向信息农业。这期间，加强农业和农村信息化建设，以信息化促进新农村建设是提高农民素质、促进农业产业结构升级、加快新农村建设进程的重要手段。信息化是现代农业发展的突破口，农村信息化能够避免农业生产的盲目性。通过农业和农村信息网，可以快速传递农产品的供求信息，加快实施优势农产品的农业布局，提高农产品的核心竞争力。信息化还可以为农民提供微观市场指导，是农民与市场有效对接的桥梁，帮助农民正确决策。信息化信息化还还可加快可加
2、快农业农业先先进进技技术术的推广，的推广，让让更多的更多的农农民掌握民掌握现现代代农业农业技技术术。 。实践证明， “生产发展”的新农村离不开农村信息化， “管理民主”的新农村需要农村信息化， “乡风文明”的新农村还是要依靠农村信息化。农业和农村信息网络服务，将在发展高效生态农业、促进农民增收中发挥。基于上述需求，我们针对一个具备一定规模的农庄设计了一个信息化应用的解决方案。二、农业信息化与数字农业的关系二、农业信息化与数字农业的关系“数字农业”的英语是：Digital Agriculture”。更确切的翻译应是“数字化农业”（简称数字农业）。由于“数字农业”的概念出现的时间很短，目前还没有一
3、个公认的定义。有的专家认为“数字农业”主要是将信息技术应用于农业的流通领域。国外有些企业开展“数字农业”的经营，它们所谓的“数字农业”，主要指的是农业的电子商务、电子拍卖或互联网服务。但从国际学术界来说， “数字农业”的含义比上述看法要广泛的多。有的专家认为， “数字农业”的概念要使各种农业决策支持系统能立即取得所需的数字数据，得到迅速的分析，并实现可视化。根据目前国际上对“数字农业”的一些初步理解与阐述， “数字农业”或“数字化农业”有很广泛的含义。参照“数字地球”、 “数字部队”等相应的含义，并考虑到农业的特点，我们认为，从长远的发展看， “数字农业”应该包含以下几个内容：1 “数字农业”
4、要求对农业各个方面（包括种植业、畜牧业、水产业、林业）的各种过程（生物的、环境的、经济的）全面实现数字化，也就是说，各种农业过程都要应用二进制的数字（0、1）以及数学模型加以表达。2 “数字农业”要求各种适应农业的信息技术最广泛地应用于农业。3.“数字农业”要求在农业的各个部门（生产、科研、教育、行政、流通、服务等）全面地实现数字化与网络化管理。以上三个内容是密切联系的。没有农业过程的数字化，就不可能有信息技术的全面应用；没有信息技术的全面应用，也就不可能实现农业管理的全面数字化。可以预期， “数字农业”的发展必将使农业实现更高的效率，农产品达到更高的质量，使农业更好地满足人们生活不断增长的需
5、求。同时，又使农业环境得到更有效的保护，实现农业符合现代化要求的可持续发展。这点上看，农业信息化发展就是实现农业全过程的数字化，因此，我们针对一个具体农庄的信息化建设，其首先就是实现这个农庄从产、销、管全过程的数字化管理。三、现代农庄数字化建设的总体思路三、现代农庄数字化建设的总体思路“现代农庄数字化”首先要求农庄各种过程的全面数字化。这里包含两个步骤：（一）各种因素的数字化任何农业系统都由四大要素组成，即：农业生物要素，农业环境要素，农业技术要素和农业社会经济要素。每个要素中，都包含有许多因素。如农业环境要素中的气象方面就有：气温、日照、降水、湿度、风等因素。农业生物要素中的作物方面，有水稻
6、、小麦、玉米、蕃茄、麦冬等品种不同的因素，而同一种作物的生长发育，又包含许多因素，如光合、呼吸、蒸腾、营养等因素，所有这些因素，根据“数字农业”的要求，都需要用数字来定性或定量的进行反映。（二）各种过程的数字化农业因素的数字化本身并不能说明农业的过程。将各种农业过程的内在规律与外在关系用数学模型表达出来，这就是农业数学模型（简称农业模型）的任务。农业模型是国际上 20 世纪农业科学发展的一项十分重要的成就。它起始于 20世纪 60 年代，当时，有一些农业科学家还将信将疑。但到今天，至少在西方发达国家的农业科学界，农业模型已经被公认为农业科学研究的一个重要新方法。当前，农业的所有领域，几乎没有例
7、外，全都在应用农业模型这个新方法，以提高它们的研究质量与效率。农业模型由于将农业过程数字化，它使农业科学从经验的水平提高到理论的水平。它可以进行许多传统的农业试验无法进行的研究；它可以大大节省农业研究的经费与时间；它可以使农业研究的成果在更大的地理范围、更长的时间范围内推广应用。如果说 19 世纪与 20 世纪之交，生物统计是农业科学在方法论上一个突破。那么，20 世纪与 21 世纪之交，农业模型则是农业科学在方法论上又一个突破。要实现农业数字化，如果不以农业模型为基础，就只能停留在农业问题的表面，而不能深入各种农业的过程，就不可能对农业做出各种优化决策。因此，农业模型可以认为是“数字农业”的
8、科学基础与核心技术。实现以上两个步骤的数字化，就要求各种农业信息技术在农业上的全面应用。经过 30 多年的发展，已经形成了许多种农业信息技术，他们全都构成数字农业的技术支撑。各种农业信息技术大致可以归纳分类如下：（一）农业控制系统当代信息技术使农事操作实现了自动化，信息化与精确化。1农业自动化对于可以在一定程度上进行控制的农业环境条件，应用电子信息技术，完全有可能实现农业自动化或半自动化。农业自动化的监控系统，是将环境监测、数据采集、数据分析、数据传送与环境控制的软件和设施相结合的整套系统。目前在温室与大棚的自动化控制方面已经相当成功。根据天气与环境的变化，根据作物的需要的变化而进行调控。因此
9、，不管天气与环境怎么变化，都可以培育出高质量的、无污染的、规格化的农产品。在田间作物的灌溉方面，根据天气，土壤水分与作物需求的变化，控制灌溉量、灌溉时间的自动灌溉系统，有限水域（如池塘）的水产环境的自动监控系统，畜禽饲养的自动监控系统，国内外都已经有成功经验。在粮食、果品、蔬菜、花卉、畜禽产品的保鲜、储藏的设施中，自动化的技术也都很成功。至于微生物的发酵工程，农业菌藻生物的培育工程与农产品加工工程等方面，完全可以应用信息技术，实现全面的自动化。2精确农业精确农业发展至今只有 10 多年的历史，已经受到国际农业科学界的重视与关注。农事操作，如施肥、灌溉、喷洒农药、收割等，在同一块农田内，以往都是
10、平均分配地进行，不考虑田块内部的差异，这里存在着很大的浪费。根据美国伊利诺州立大学的研究，在化学除草的作业中，真正有草的面积往往只占整个田块的3050。如果全面地使用除草剂，就有 5070的除草剂是浪费的，并且对环境会造成严重的污染。精确农业应用全球定位系统（GPS），确定田块内的各小区的精确农业位置，形成田块内的网格分布，以此作为田间测定与农业作业基础。目前精确农业有二种方法。一是应用地理信息系统（GIS）技术绘制出田块内要素（如土壤养分、土壤水分、病虫草的数量、严重度等）的分布图，农业机械根据图中要素值的大小而调整操作。二是农业机械在田间操作时，应用传感器直接测定要素值，同时自动地通过农业
11、模型确定施肥量、用药量等，再由农业机械调整操作，后者的自动化程度更高，但难度也更大些。精确农业由于施肥、灌溉、用药等操作在用量上更为正确，因此可以同时达到高产、优质与高效，并且将对环境的污染减到最低的程度。精确农业的原理与技术都很先进，是大型农场的发展方向，但费用较高。在我国农民占地很少的条件下，怎样应用精确农业，是一个值得深入研究的问题。（二）农业信息系统它指的是专门应用于农业的计算机数据库与软件系统。1农业数据库系统（DBS）。计算机农业数据库有：农业生物数据库，农业环境资源数据库和农业经济数据库等。农业生物数据库方面，农业科研单位与院校对各种农作物、园艺作物、畜禽水产生物、食用苗藻生物都
12、需要建立其品种、品系和近缘生物的数据库。各种农业病菌、农业昆虫、农业微生物都需要建立其分类体系，特性特征、生态类型、生理小种的数据库。农业环境资源数据库方面，各地都需要建立尽可能完备的气候、气象数据库、详尽的土壤资源数据库、水资源数据库和农业环境数据库。农业经济数据库方面，各地都需要建立完备的人口、土地、耕地、各种作物面积和产量、各种畜禽生物的数量、农民收入、农民消费、农民就业和乡镇财政等数据库。计算机农业数据库的广泛建立，是数字农业最基础的工作。2农业多媒体技术。许多数据库都可以应用多媒体技术。例如农业生物数据库都可以有各种生物与品种的照片的配合。3农业生物信息学（Agro-Bioinfor
13、matics）与基因组学（Genomics）生物信息学（Bioinformatics）是近 10 年来国际上发展极为迅速的热门学科。它的基本任务是两个：A研制与应用分子生物学范围的数据库：包括 DNA 系列、RNA 系列、基因组、蛋白质系列、蛋白质结构与分类、基因表达和代谢途径与细胞调控的数据库。B研制与应用分子生物学所需的各种软件：DNA 测序程序、DNA 系列分析程序、蛋白质结构与功能预测程序和基因算法程序等。生物信息学将生物技术与信息技术两门当代最活跃的高新技术密切结合起来。由于 DNA 与基因数量都十分巨大，当前及今后，可以讲，没有信息技术的支持，分子生物学的研究与生物技术的运行都是不
14、可能的。农业生物信息学就是研制和应用与农林业有关的分子生物学数据库与软件。在西方国家，农业生物信息学已经有相当的发展。AgDB 是美国建立的与农业有关的数据库与信息资源的总清单。美国康乃尔大学，有多种农业植物 基因工程组的数据库（ARSGenome）。法国国家农业研究所有多种畜禽动物的基因图谱数据库（INRA）。日本已经建立了水稻基因组数据库（INE）与小麦及其相近属（燕麦草属，山羊草属）的基因图谱数据库（KOMUGI）。美国还建立了大豆、玉米、棉花的基因组数据库。基因组学（Genomics）是国际上近 10 年来发展起的一门很有前途的新学科。它的主要任务是研究生物的基因组整体结构，以及与各种
15、生命功能的相互关系。由于基因组的结构与生命功能都十分复杂，必须依靠计算机与信息技术的帮助。因此，基因组学也是一门分子生物学与计算机科学相结合的科学。21 世纪，基因组学将对农业动植物品种的改良产生极深的影响。农业模型的研究必将与遗传工程、育种学密切地结合起来，使农业动植物的育种工作有更强的针对性与预见性，有更高的效率。（三）农业决策系统农业计算机决策系统是指应用各种专门的软件，帮助对农业中的各种问题进行决策。1农业规划系统（PS）：应用运筹学中的各种数学规划方法（如：线性规划，非线性规划，动态规划，整数规划，决策论等）对农业问题进行决策。2农业专家系统（ES）：是一种直接应用专家经验的计算机软
16、件，对一些主要依靠专家经验进行决策的农业问题。3农业模拟决策系统（SDS）：将农业模拟与决策相联系，一般采用二种方法：一是通过计算机的模拟性试验，二是将模拟与专家系统相结合，这种方法与单纯的专家系统相比，其机理性较强，但在决策中还是要受到专家经验的局限，在应用于新品种，新技术或新地区时，有一些困难。4农业模拟优化决策系统（SODS）：是将农业过程的模拟与农业的优化原理相结合，在此基础上，做出各种农业决策的完整软件系统。实践证明，SODS 在农业生产指导上有很强的应用性，特别是它们具有通用性，可以在很大的地区范围内，针对任何品种应用。同时，它还有预测的功能，可以提高农业生产的预见性。SODS 方法是在 20 世纪 80 年代由我国首创。经过近 20 年的努力，我国已建立起水稻、小麦、玉米、棉花四种主要农作物的 SODS 系统，初步形成我国的作物模型系列。这几个系统在全国许多省份推广应用，在各地的粮棉生产上，发挥了积极作用。（四）农业监测系统地理信息系统（GIS）与遥感技术（RS）是信息技术应用于农业环境资源监测的主要手段。地理信息系统是近 20 年来国
