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智能农业技术在平邑精准施肥中的应用与优化策略

  • 2026-10-23 22:16:23
智能农业技术在平邑精准施肥中的应用与优化策略

本文收录于《农业工程技术-农业信息化》2025年第8期,目次17

摘要:为解决平邑县传统施肥引发的土壤酸化、地下水污染等问题,推动水果和蔬菜种植向绿色、高效、智能方向发展,该文构建了多源传感器、大数据与人工智能协同的精准施肥系统。该系统实时采集并分析田间环境与作物生长数据,通过土壤和作物传感器实时监测关键参数,结合农业大数据平台与作物生长模型,智能分析施肥需求,生成差异化、定量化的施肥方案并动态调整后,肥料利用率提升28%,施肥成本降低22%,作物产量平均提高12%。该系统有效提高了施肥科学性与资源利用效率,为解决区域农业生态问题提供了技术支撑,符合省级绿色农业规划要求,具备广泛推广价值。

关键词:智能农业技术;精准施肥;多源传感器;平邑县

平邑县地处鲁南丘陵区,是山东省特色农业重点县,主要种植苹果,蜜桃,大姜等水果和蔬菜。长期以来,当地传统施肥方法存在施肥过量和施肥时机延迟的问题。据2022年平邑县农业农村局数据,该县化肥使用强度超出15%的合理标准,引发了土壤酸化、地下水污染等一系列生态问题。为响应《山东省农业绿色发展“十四五”规划》,当地正在积极探索智能农业发展路径,其中精准施肥技术成为提高肥料效果、改善生态环境的关键途径。本文从平邑县农业实际情况出发,深入探讨智能技术助力精准施肥的应用模式及优化路径,旨在为当地农业高质量发展提供技术支撑和实践借鉴。

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智能农业技术的定义与发展背景

智能农业技术是将信息技术,物联网,大数据,人工智能等先进技术运用于现代农业生产,对农业生产过程进行智能感知,精准控制与高效管理的综合性技术体系。它的发展依靠传感器技术进步与农业机械化不断深入,推动传统农业向数字化与智能化转变。近年来,由于农业需求多样化,环境保护压力增大,精准施肥成为提高作物产量和品质,减少资源浪费及环境污染的主要突破口[1]。智能农业技术为精准施肥中提供技术支撑,使施肥过程能依据土壤、作物及气候等诸因素动态调节,从而实现科学高效施肥。这一技术在提高资源利用率的同时,为农业可持续发展奠定基础,是现代农业转型升级的主要动力。

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智能农业技术在精准施肥中的应用与优化策略

2.1   加强多源传感器网络布局,实现高精度数据采集

在平邑县,以苹果、大姜、蜜桃为代表的高效经济作物对土壤养分、水分与气候变化高度敏感。构建以多源传感器为基础的农田信息感知系统,成为精准施肥的基础环节。2023年,平邑县在苹果主产区仲村镇、白彦镇开展试点,布设了土壤墒情、温湿度、氮磷钾离子浓度、光照强度传感器节点近百个,每2 hm2设1个监测节点,每月校准1次。系统采用NB-IoT技术进行远程数据传输,该技术具备低功耗、广覆盖、信号穿透力强等特点,特别适用于分布广、数据量小但实时性强的农业场景。依托传感器网络技术,系统成功实现对10 hm2苹果园土壤温湿度变化的小时级实时监控,监测误差控制在±3%以内,显著优于传统人工采样误差±10%的水平。同时,传感器数据与平邑县农业数据平台实时同步,并融合遥感图像与气象数据,实现对土壤肥力状态与施肥窗口期的精准识别。经示范应用,肥料使用量减少了18%,用水量减少了12%,为构建智能农业的感知数据基础奠定了坚实基础。下一步拟通过地方财政与新型农业经营主体合作,逐步提升传感器布设密度,从点状试点向面状覆盖扩展,推动高精度感知体系向广覆盖发展。

2.2   应用大数据与人工智能技术,提升决策系统智能化水平

平邑县作物品类繁多,地形差异明显,传统施肥决策往往依赖经验,系统性和可变性不强,肥料利用率低。为促进施肥的科学性,2022年起,平邑县农业农村局联合山东农业大学,根据当地作物生长资料、气候历史信息及地块土壤数据,构建作物施肥大数据中心并导入AI算法训练模型。系统采用随机森林和神经网络模型进行智能分析,随机森林模型适用于处理大量多维特征数据,如不同土壤类型、品种特征、气候指标等;神经网络模型则通过深度学习吸收作物叶面营养、根系吸收效率、历史施肥产量等非线性数据特征,对养分需求作出时序预测。训练样本涵盖全县主要作物3年以上的历史数据,具有较强的代表性和针对性。平台还结合实时天气预报与土壤状态预测,自动生成动态施肥推荐。例如,在卞桥镇的大姜种植区,平台基于三年土壤养分波动与叶面营养监测,建议2023年春季氮肥施用量下调12%,并提前三天发布预警。农户据此调整施肥计划后,每亩平均成本减少约140元,产量提升7.6%。

2.3   发展土壤与作物模型,实现个性化施肥方案设计

平邑县地形多为丘陵,土壤类型复杂且区域性差异显著,各地块对肥料吸收及作物营养响应表现各异,给精准施肥带来挑战。为解决这一难题,该县农业技术推广站与省内科研团队合作,于2022年构建了平邑果蔬典型种植区的土壤—作物耦合模型。该模型集成本地近30年气象数据、土壤类型参数以及苹果、蜜桃、大姜等主要农作物的生长规律,采用土壤容重、有机质含量、水分保持能力等土壤特征参数,结合作物蒸腾系数、光合效率和根系吸收动态等生理指标,形成以机制为基础、以经验为支撑的双向仿真系统。以柏林镇苹果种植基地为例,模拟结果显示红壤区氮需求量比黄棕壤区高约18%,同时钾的吸收周期提前5至7天。根据模型提出的个性化施肥建议,2023年该地苹果园每亩可节省肥料约28 kg,产值增长近11%。

2.4   推广低成本、易操作的智能施肥设备,提高农户接受度

平邑县农民施肥方式仍以人工撒施或简单机械施肥为主,存在操作效率低下,浪费和污染严重等问题。鉴于此,县农业农村局于2023年开展“智能施肥设备推广试点工作”项目,与当地农机企业合作,共同研发适合小地块丘陵地形的便携式智能施肥机。该装置将手机APP控制模块与蓝牙连接整合,可对施肥量,施肥路径和施肥时长进行设置,并将装置购置成本限制在5000元内。在当地家庭农场和合作社初步推广120多台,主要应用于大姜、苹果种植区。在流峪镇试点时,采用智能施肥机施肥的农户反映操作方便,故障率较低。经数据对比分析,智能施肥机使施肥效率提高约45%,肥料使用效率提升超过20%。为增强推广的效果,平邑县推出设备购置补贴政策,2023年补贴比例达到30%,激励农户主动采购。

2.5   建立动态反馈机制,实现施肥过程的实时监控与调整

精准施肥不仅在于前期方案设计,关键在于施肥期间的持续跟踪和动态调整。平邑县在探索智能农业道路的进程中,逐步建立了施肥全流程闭环管理机制。以仲村镇苹果示范园为研究对象,利用传感器对土壤含水量、电导率及作物长势图像进行实时监测,结合大数据平台对施肥24小时养分变化情况进行可视化反馈。若施肥后养分滞留或损失较快,系统会自动生成调整建议,提示下次施肥量的降低或提高,实现“边施边调”。

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结语

将智能农业技术应用于精准施肥,不仅显著提升农业生产效益与效率,也为环境保护和农业可持续发展提供了有力支撑。本文构建的智能施肥技术体系具备丘陵地形适应性,融合了多源传感器网络、大数据分析、AI算法和土壤—作物耦合模型,具备区域差异识别能力强、动态反馈机制完善等特点,具有较高的推广价值。通过强化感知网络布局、应用智能算法、发展模型化管理路径及普及智能设备,可有效提高施肥智能化水平和生产精细化程度。未来研究可进一步探索与无人机等智能装备协同施肥的集成技术,开展碳排放与碳汇效益量化评估,为绿色低碳农业提供决策支撑。

参考文献:

[1]曹洪伟.无人机在农业机械精准施肥中的应用[J].河北农机, 2024(6):42-44.

[2]党宇辉.智能化农业技术在精准施肥与施药中的应用与效果评估[J].数字农业与智能农机,2023(12):45-47.

[3]白娅男.大数据系统在精准施肥中的应用研究[D].南宁: 广西大学,2020.

作者单位:山东省临沂市平邑县农业农村局

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http://www.nygcjs.cn/cn/article/doi/10.16815/j.cnki.11-5446/s.2025.23.017

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