分类：论文范文 发表时间：2021-09-17 10:11
摘要：智慧农业是一种新型农业发展模式，安徽省智慧农业的发展处于初级阶段。分析安徽省智慧农业的现状，探讨在智慧农业发展中存在的问题，从推行规模化农业生产、推进农业信息化建设、增加资金投入水平以及加快农业技术人员和新型农民的培育4个方面提出安徽省智慧农业的发展对策，以期促进安徽省智慧农业的发展。
关键词：安徽；农业经济；智慧农业；物联网
2016年，《信息化发展战略纲要》中明确指出，要培育互联网农业，建立健全智能化、网络化的农业生产经营体系，加快农业产业化进程。安徽省是传统的农业大省，农业人口众多，农业品种资源丰富。发展智慧农业，推动信息技术和智能装备在农业生产经营中的应用，有利于实现传统农业向现代农业的转型升级，提高农业产业的竞争力，促进农业和农村经济的发展。
一、物联网与智慧农业
1999年麻省理工学院Auto-ID研究中心首次提出物联网（InternetofThings）的概念。物联网是互联网的应用扩展，对于社会发展具有重要意义，其用途广泛，目前应用于多个领域。智慧农业是将物联网技术应用于农业领域，是农业生产的高级阶段。由于智慧农业是一个比较新的研究方向，目前研究智慧农业的学者较少，对智慧农业还没有形成统一的定义。王玉洁认为智慧农业是将高新技术用于精确管理农作物的方法［1］。张育斌认为智慧农业是应用现代信息技术成果及专家智慧与知识，实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾变预警等智能管理［2］。比较具有代表性的是李道亮教授提出的定义，他提出智慧农业是高产、高效、低耗、优质、生态和安全的一种现代农业发展模式与形态［3］。综合相关文献，笔者认为智慧农业是基于传感器技术、通信技术和计算机技术，实现农业生产过程的智能感知、智能预警、智能决策，实现农业生产精准化、管理智能化。智慧农业包含以下4个层次的内容。首先，在价值方面，智慧农业具有经济效益和社会效益，实现农业生产高度规模化、集约化、工厂化，既提高农业效率和农产品综合竞争力，增加农民收入，又保护生态环境，实现农业可持续发展。其次，在特征方面，智慧农业把农业看作一个有机整体，是信息技术在农业的生产、加工、流通整个产业链的全面应用。再次，在技术方面，智慧农业依托物联网技术，实现了全面感知、可靠传输和智能控制。智慧农业的技术体系分为感知、传输与应用3个层次。智慧农业系统通过农业信息感知设备对农业对象和过程进行实时感知和监控，并将采集到的农业信息通过传输层实时上传到应用层，应用层对农业信息进行分析和处理，并通过各种终端设备与用户交互，实现农业的智能化。最后，在应用范围方面，智慧农业的范围广阔，包括精准生产和智能决策等多个方面，如设施农业中的应用［4］、大田种植的应用［5］、水产养殖的应用［6］和畜禽养殖的应用［7］等。
二、安徽省智慧农业发展现状
安徽省较早在全国开展智慧农业应用试点。2011年安徽省政府成立了安徽省农业物联网发展工作领导小组，以加快推进智慧农业的应用。2012年安徽省被农业部确定为农业物联网试验区，重点进行大田生产物联网技术应用示范区建设。至2016年，安徽省已建设省级示范县29个，示范点103个，已经推广应用到种植业、畜牧业、渔业，以及农机和农产品的加工、流通等多个领域。
（一）大田种植应用
2012年以来，安徽省在省内小麦、水稻等主产区开展示范区建设。目前，安徽省大田生产物联网省级平台框架初步建成，包括农作物四情监测系统、大田生产智能决策系统、农机作业质量监控与调度系统3个子系统［8］。智慧农业系统通过各类农业信息感知设备，实时采集作物的苗情、病情、墒情、灾情和农田土壤环境等农业相关信息，实现对作物的生长过程与状况的动态监测，根据获得的各类农业信息结合专家知识所构建的智能决策系统为农业生产提供智能化的决策支持。这不仅实现了对农业用药、用水、用肥的智能化管理，减少了浪费，降低了污染，还可以对作物生长过程中不适宜的环境信息进行预警以避免或减少损失。通过农业专家远程对作物病虫害况进行诊断，指导农户合理防治病虫害，快捷高效地对作物抗灾救灾进行指挥调度，最终保障了粮食生产安全。为了解决农机作业信息滞后，合理调度农机资源，提高农机作业效率，安徽省开发了基于无线传感、定位系统和地理信息技术的农机监控调度系统。通过对农机作业情况等信息的全面感知，可实现对农机作业状态的实时监测和农机作业的精确计算，协调不同区域的农机作业，实现农机作业过程的优化配置。
（二）设施园艺应用
为了促进农业生产经营的专业化、标准化、规模化和集约化，安徽省在蔬菜、花卉、水果、中药材的种植中大力推广设施园艺的应用。至2014年底，安徽省温室总面积为2.58×108万m2，主要包括连栋温室、日光温室和塑料大棚［9］。与2010年相比，温室总面积增长158.8%，其中塑料大棚的发展最为明显。智能温室大棚将信息与智能化系统全面结合，实现生产环境的自动监测和远程控制。通过各种传感器采集温室内的空气温湿度、二氧化碳浓度、土壤温度和水分、光照强度和温室外的空气温湿度、光照强度、风速、风向等环境参数，将监测到的环境参数与适宜的环境信息对比，可对异常环境进行预警。监控温室作物的整个生长过程，根据各种温室作物在不同生长周期所需要的环境参数指标，通过天窗、遮阳网、风机、水帘、喷淋设备和卷帘等智能化决策控制设备及时调整环境参数，可合理控制生产中的水、肥、农药使用量，确保温室作物正常生长。通过视频设备，实时监控温室内的图像环境，了解温室作物的长势和设备的使用情况，可实现温室作物种植的可视化，最终达到精准种植、智能管理的目的。
（三）畜禽养殖应用
安徽省畜禽业正处于传统养殖向现代养殖转型的过程中，涌现出一批部级和省级畜禽养殖标准化示范场。集实时监测、数据分析、自动控制、疫病防治的智能畜禽养殖管理系统已被广泛应用，畜禽养殖向自动化和智能化方向发展。畜禽的身体状况如活动量、健康状况以及生长周期不同阶段的生理状况是动态变化的，不同生长周期的畜禽需要不同的养殖环境。畜禽养殖中，不仅要采集氨气、硫化氢、二氧化碳、空气温湿度、噪声、粉尘等环境信息，还需要采集畜禽的排泄等行为信息。根据不同畜禽在不同季节对室内环境的要求通过监控终端远程调控相应的设备，通过视频系统查看畜禽的成长生活状况，把养殖环境控制在对畜禽生长最有利的范围，能有效解决畜禽粪便造成的污染，增加畜禽产量、提高畜禽品质。可利用RFID与电子标签技术获取畜禽的个体特征信息，对畜禽身份进行准确识别与追踪，实现群养条件下畜禽个体的精确饲喂，增强畜禽的抗病能力；还能及时发现和准确处理疫情，避免大规模病害的发生，减少养殖风险，提高经济效益。
（四）水产养殖应用
近年来，安徽省大力推进水产养殖标准化生产。至2014年底，安徽省共建有“农业部水产健康养殖示范场”342家。集水质环境信息实时在线监测、预测预警和智能化精准控制的水产养殖智能控制系统已初具规模。水产养殖中，水体质量会对养殖对象产生重要的影响。基于智能传感器技术，可以连续采集养殖中溶解氧、水温、pH值、氨氮、亚硝酸盐、空气温湿度等环境参数，结合专家系统根据不同对象的生长规律要求，对养殖各个阶段的环境参数进行监测预警。基于养殖对象生长模型，通过对增氧、投饲、消毒排污等设备的智能控制，将环境参数保持在所需要的范围内并实现精准投喂；同时对养殖对象的进食情况和周边情况进行监控，预防病害发生。水产养殖智能控制系统的运用实现了水产养殖过程水体、投饲、用药、捕捞、污染物处理的科学管理，解决了传统养殖过程中养殖范围广与生产人力不足，难以精确控制，不易发现水产病害的问题，实现了对水产养殖的全程控制，提高了水产养殖的安全性，进而保障了消费者的身体健康和生命安全。
（五）农产品加工流通应用
为了提升农产品质量安全水平，2011年起，安徽省开展了农产品质量安全追溯试点。在初期针对畜产品、水产品、水果、蔬菜等农产品试点的基础上，安徽省进一步扩大追溯范围，构建了省级信息化追溯平台。农产品质量安全追溯系统通过对农产品生产、包装、仓储、运输和销售全程信息感知、传输和处理，实现了农产品“从产地到餐桌”的全程追溯。利用RFID、条形码、网络和数据库等技术实现信息管理。生产企业通过快速采集和实时上传包括农户、农业投入品、生产活动和产品属性等各种信息，有利于避免农产品质量安全问题的发生，提高企业公信力，树立良好的企业形象。物流企业记录农产品流通环节，提交物流、车辆调度等信息，实现对物流过程的实时跟踪，提高仓储运输效率，保证产品及时完好送达指定地点。销售企业提交产品销售信息，通过追溯系统有利于增进产品销售。通过监管平台，政府部门可以对农产品全产业链过程进行管理，加强对生产者的监督和指导，保证农产品安全。消费者可利用查询终端随时随地查询产品的详细信息，了解农产品质量安全状况，参与农产品生产的监督过程。
三、安徽省智慧农业发展存在的问题
近年来，安徽省大力推进农业物联网技术应用，在发展智慧农业方面取得一定成效，但总体还处于探索阶段，在其发展进程中还存在着一些问题。
（一）农业规模化程度不高
智慧农业发展的前提条件是农业生产的规模化。智能农业机械往往针对农业生产中的某一环节或某一项作业，为了提高使用效率，降低使用成本，需要农业生产达到一定的规模化水平。以龙亢农场为例，龙亢农场占地36km2，通过安装农机监控系统，实现了对9台大马力收割机和6台大马力拖拉机的统一调度，减少了投入农机的数量，提高了农机作业效率，降低了生产成本。但是，安徽省农业生产规模小、经营分散，龙头企业数量不多，作用发挥不明显，难以带动农户形成一定的生产规模。2014年安徽省拥有人均农业机械总动力2.06kw，居全国第9位；人均农业机械净值1230元，居全国第10位，落后于河北、山东、湖南等农业大省。农业生产规模化程度不高影响了农业设施的推广与应用，阻碍了智慧农业的发展。
（二）农业信息化建设不完善
农业智能化的基础是农业信息化。近年来安徽省大力推进农业信息化建设，建立了省级农业农村综合资源和服务平台，但是安徽省信息化建设进程相对缓慢。2014年信息化与工业化融合发展水平的评估报告显示，安徽省在固定宽带普及率、互联网普及率、中小企业信息化服务平台数3个方面均低于全国平均水平。固定宽带普及率为54.37%，在全国排名倒数第4位；互联网普及率为52.76%，在全国排名倒数第7位；中小企业信息化服务平台数在全国排名倒数第5位。这些数据表明安徽省通信网络等基础环境较为落后。目前，大部分农户都是通过移动电话来接收农业信息。发展智慧农业生产方式也离不开计算机等相应设备，但是2014年安徽省农村居民平均每百户家庭拥有计算机18.13台、移动电话193.21部，均低于全国平均水平，影响了农户及时、全面、准确地获取相关农业信息来指导农业生产。安徽省农村信息化基础设施建设进程相对落后，影响了安徽省利用信息技术改造农业，实现农业转型升级的步伐。
（三）资金投入能力不足
安徽省开展智慧农业应用试点是根据安徽省不同区域状况、不同农业环境、不同产业特点，分地区围绕蔬菜、畜牧、茶叶、水产、水果等产业进行布局，虽然试点效果良好，但是目前还没有形成产业化的规模。智慧农业生产方式是按照不同生产对象要求，依托部署在农业生产现场的各种感知设备和无线通信网络实现对农业生产的控制，这需要配备大量的仪器设备，成本投入较高。例如，农业生产过程中所需的传感器种类众多，包括农业环境信息传感器、动植物生命信息传感器、农产品信息传感器等，涉及农业生产各个环节。仅仅环境信息传感器就包括光、温、水、气、热和土壤等，且部署的农业传感器数量较多，使用环境又较为恶劣。为了保持性能的长期稳定性，生产维护成本较为昂贵。受安徽省整体经济发展水平的影响，政府的资金补助数额有限，主要针对省级建设经费补助，企业、农户发展智慧农业主要依靠自有资金。由于前期投入费用较大，运行成本较高，短期内难以获得预期经济效益，使得当前农户、企业参与智慧农业的积极性受到影响。
（四）专业技术人员数量不足
安徽省农村劳动力总体受教育程度不高，初中及以下文化程度劳动力所占比重最大，为88.2%，大专及以上文化程度仅占2.5%［10］。较低的文化程度影响了农民对新生事物的接受能力。他们过分依赖农业生产经验，长期采用传统的生产方式，对物联网、云计算、云服务等新技术还较为陌生。例如，大田种植要求农户具备计算机知识，了解土壤检测，这和农民原有的知识结构不匹配。采用智慧农业生产方式具有一定风险性，农户接受高新技术的主要诱因却是应用新技术能带来一定的经济效益，因而缺乏内在的需求动力。发展智慧农业需要一批高素质的农业技术人员，但目前安徽省农业技术人员数量较少，主要集中在传统产业，缺乏懂农业与物联网复合的型人才，制约了技术的有效推广和智慧农业的规模化应用。
四、安徽省智慧农业发展策略
（一）推行规模化农业生产
安徽省应扶持并引导农民建设新型的智慧农业合作组织，加强政府与农民、企业与农民、农民与农民之间的沟通与联系，把分散的农民组织起来。基于农民合作组织，完善内部运行机制和治理结构，制定合作生产管理制度，实现土地集中利用。采取“公司+合作组织+农民”三位一体的经营模式，以农业产业化龙头企业带动农业生产规模化。安徽省还要协调农业生产的不同环节，大力发展农业机械化，根据种植业、畜牧业、渔业、农产品加工流通等不同领域的特点，调整农业设施整体布局，提高农业设施在大田种植中的应用，重点推广机耕、机播、机收、机械植保作业等生产方式，提高主要农作物耕、种、收综合机械化水平。政府要系统规划，根据智慧农业发展重点和发展阶段，建设全方位服务体系，以农业物联网示范县为载体，推动龙头企业、家庭农场和职业农民等新型农业经营主体应用物联网技术，对已经开展的智慧农业示范工程项目要及时总结经验，分产业、分层次推广应用智慧农业。
（二）推进农业信息化建设
安徽省要加强农业信息化基础设施建设，建设覆盖全省的高速率、低资费的通信基础网络，加快互联网向农村覆盖，推进计算机、移动电话等设备在农村普及，拓宽农民利用互联网、电信网等各种渠道快速准确地获取信息。要加强农业信息的采集、加工和整理，根据种植业、畜牧业、渔业等不同生产领域用户的多样化需求，建立农作物、禽畜生长模型，完善专家智能决策系统。要改变过去信息资源分散，各部门之间缺乏沟通的状况，建立农业、水利、林业等部门合作机制，整合农业气象信息、水利信息、病虫害监测信息、专家智能决策系统等各类数据，进一步完善省级农村信息化大平台，逐步实现安徽省农业信息的互联共享。要建立全方位的农业信息网络系统，在省、市、县、乡4级农业信息服务网络体系的基础上，重点建设村级信息服务站，实现信息进村入户，打通农村信息化最后1公里，通过提供农业信息、气象服务、培训教育等内容，推进信息技术在农业上的应用。
（三）增加资金投入水平
安徽省农民收入水平不高，而智慧农业运行和维护成本较高，产业发展不成熟。发展智慧农业需要政府加大资金支持力度。除了省级农业物联网工程建设资金，各市县也应通过各种渠道筹措资金，建立市县农业物联网工程建设资金，用于市县级建设经费补助。政府要研究制定相关扶持政策，鼓励企业积极参与智慧农业的建设，发展多元融资渠道，引导国内外社会资本投向智慧农业领域，形成政府主导、农民参与、社会支持的发展格局。对于农民而言，只有他们亲身感受到智慧农业的益处，了解智慧农业生产方式能给其带来经济效益时，才会增加他们投资的积极性。智慧农业生产方式下，农产品的品质有了一定程度的提升，但是，在信息不对称的产品市场，这种优良品质不一定能够为消费者所了解，进而影响了消费者愿意支付的价格。可把创立农产品名牌作为增加农民收入，发展智慧农业的重要途径。通过农产品区域品牌建设，可以加深消费者对农产品品质的了解，以特色和质量来满足市场的需求，使农民在提高生产效率的同时获得更多的经济效益。
（四）加快农业技术人员和新型农民的培育
政府要加强宣传、引导和管理，发挥智慧农业应用试点的引领作用，把加强对农业技术人员的培养和提高全体农民的素质有机地结合起来，增进农业各类经营主体对智慧农业的认识，带动更多的主体参与到智慧农业应用中来。农业科技推广部门要根据智慧农业的发展规划，加强对农业技术人员在理论知识和操作技能方面的培训，培养一批既了解物联网技术，又具备农业知识的专业队伍，做好农业物联网建设的后期管理工作。要联合高等院校和科研院所，重点针对智慧农业合作组织、种养大户等主体，多层面的开展农民培训工作，在对农民农业生产技能培训地基础上，加大基于传感技术、信息技术和通信技术的精准化种植、质量监控、经营信息等方面的培训。要拓展培训渠道，除了利用农村综合信息服务站等传统方式，可加强学校网络建设，通过学校网络开展网络教育，加速新型职业农民的培育。
参考文献：
[1]王玉洁.物联网与智慧农业[M].北京：农业出版社，2014.
[2]张育斌，张倩，王志琴，翁国权，郑兴华.宁波市智慧农业发展战略与政策选择探讨[J].浙江农业科学，2014（5）.
[3]李道亮.物联网与智慧农业[J].农业工程，2012（1）.
[4]SERODIOC，CUNHAJB，MORAISR，etal.Anetworkedplatformforagriculturalmanagementsystems[J].Computersandelectronicsinagriculture，2001（1）.
[5]HWANGJ，SHINC，YOEH.Studyonanagriculturalenvironmentmonitoringserversystemusingwirelesssensornetworks[J].Sensors，2010（12）.
丁静
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