水资源与灌溉

研究浙江省农业数字化与食物系统韧性的耦合协调度及障碍因素。

研究加纳可可农采纳气候智能农业的驱动因素及协同与权衡，为政策提供建议。

Frontiers in Sustainable Food Systems发表的新研究,第一作者Hao Li来自信阳师范大学商学院。研究使用中国285个城市十年数据,深入探讨数字工具——从精准农业应用到基于区块链的供应链追踪——如何加强粮食工业链。研究发现,数字化不仅提高生产力;它从根本上重塑粮食从农场到餐桌的流动方式。研究将韧性分解为三个核心组成部分:抗性(系统承受冲击的能力)、恢复(系统反弹速度)和转型(系统进化能力)。数字工具通过优化资源配置(如AI驱动的灌溉系统减少水浪费)和促进产业协同(农民、加工商和分销商共享实时数据)改善所有这三个方面。

Frontiers in Sustainable Food Systems发表浙江省农业数字化与食物系统韧性研究成果。基于2016至2024年省级时间序列数据,构建农业数字化与食物系统韧性两套评价体系,采用熵权法、耦合协调模型、相对发展分析与障碍因子模型进行实证分析。研究期内两套系统水平均提升,耦合协调度由失衡迈向高质量协调;农业数字化更常作为滞后子系统出现;主要障碍因子包括通信能力、光缆基础设施、快递运力、有效灌溉面积、农业经济支撑与农村消费能力。结论指出,农业数字化与食物系统韧性密切相关,但耦合协调结果应作为描述性证据而非因果证明。浙江省应进一步推动数字技术对农业生产、食物流通、基础设施改善与风险治理的深度融合。

在山东寿光,多数高标准大棚里,智慧设备各司其职,农事操作大多不再需要人手。寿光市现代农业高新技术试验示范基地,一只机器狗正灵活穿行在彩椒植株间,执行日常巡检任务。在山东高密,智能灌溉系统已成玉米田管“标配”,农户只需轻点手机,系统便可按土壤实际需求精准供水供肥,节水超过30%,肥料利用率也提升30%至50%。山东农业正大步迈出“靠经验”的老路子,转向“靠数据”的新赛道。

原文标题:Application of Precision Agriculture and IoT-Based Smart Irrigation in Greenhouse Vegetable Production。作者:Zeeshan Ahmed、Muhammad Taimur Maqbool Muhammad、Abbas Khan Muhammad、Zain Ul Abideen、Abdul Haq。DOI: 10.63163/jpehss.v4i1.1226。该综述综合分析了精准农业(PA)和基于物联网(IoT)的智能灌溉在温室蔬菜生产中的集成,涉及土壤湿度、EC、pH、微气候监测器等物联网传感器与数据分析(AI/ML模型)及自动执行器在番茄、黄瓜、辣椒等作物实时资源管理中的整合。关键组件包括使用ZigBee/LoRa协议的无线传感器网络、低延迟边缘/雾计算和预测算法(如LSTM、SVM),可减少20-50%用水量,同时提高10-30%产量和养分效率。来自中国、欧洲和印度的案例展示了变量灌溉(VRI)和施肥系统的实际应用,实现高达40%的能源节约和最小化淋失。

生态环境部联合工信部、公安部、自然资源部、水利部、农业农村部、最高法、最高检等八部门印发《关于进一步加强工业等污水污染风险防范 保障农业灌溉用水安全的通知》：从优化空间布局、加强污水排放管控、强化农业灌溉用水水质保障、加强环境执法与宣传培训四方面，明确农田周边、喀斯特地貌等高风险地区特征污染物建设项目准入要求，推进工业园区污水集中处理设施升级改造，开展工业/畜禽养殖涉水排查整治；出台农田灌溉用水水质监测技术指南，加大对非法排放工业废水和畜禽粪污现场执法力度，畅通行政执法与刑事司法衔接。

生态环境部会同工信部、公安部、自然资源部、水利部、农业农村部、最高法、最高检联合印发《关于进一步加强工业等污水污染风险防范保障农业灌溉用水安全的通知》。从空间布局、排污管控、水质保障、监管执法4方面明确举措:严防化工园区转移带来的环境风险;推进农田周边工业园区污水集中处理设施升级改造;出台农田灌溉用水水质监测技术指南;重点整治利用溶洞、渗坑、裂隙等非法排放行为,加强行政执法与刑事司法衔接。

提出并验证一种模块化的农业物联网(IoF)传感架构,用于精准葡萄栽培参考蒸散发(ET₀)估算的高保真微气候监测。系统部署于土耳其安塔利亚的地中海葡萄园,年数据完整率 98.6%。对比 IoF 田间实测与区域气象站数据,发现区域网络对 ET₀ 系统性高估(MBE = −0.695 mm/天,MAPE = 10.56%),风速、净辐射与相对湿度差异为主要驱动(分别贡献 36.6%、31% 与 30%);依赖区域数据将导致生长季灌溉盈余约 97.5 mm(11.4%)。研究凸显本地化传感层在捕捉区域网格无法反映的微气候异质性中的关键作用。

中国农业科学院农田灌溉研究所节水高效灌溉技术与装备团队融合冬小麦无人机多光谱遥感数据与田间水肥管理数据,研发出残差校正决策层融合模型(RC-DLF),为小麦关键生育期水肥协同高效利用提供智慧决策支撑。该模型依托田间定位试验采集小麦关键生育期无人机多光谱冠层信息,整合水肥管理指标构建多源数据集,创新构建RC-DLF,内嵌权重优化、二阶校准、残差校正模块有效消解单一模型预测偏差。田间试验结果显示,相较传统模型,小麦开花期、灌浆期产量预测决定系数R²分别提升至0.62、0.67,整体预测误差明显降低。