数字生态农业工程应用：框架设计与案例初探＊

（金陵科技学院，江苏南京 211169）

0.引言

2020年中央一号文件发布《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》；农业农村部、中央网络安全和信息化委员会办公室印发《数字农业农村发展规划（2019—2025年）》；环保部印发《生态环境大数据建设总体方案》；江苏省政府发布《关于促进乡村产业振兴推动农村一二三产业融合发展走在前列的意见》[1-4]。然而，根据农业部信息化中心调研，相比当前服务业的40%、工业的20%，代表数字科技支撑全产业链过程的“数字化率”，在农业养殖、种植、产品加工运输等方面的占比仅为10%。如此政策规划与现实形式为发展以智能化、生态友好为核心目标的数字生态农业，既创造了有利的背景条件，也提出了严峻而紧迫的要求[5-6]。

践行习近平总书记“两山”理论，促进农业生产与生态环境协调发展，需要进一步深入实践和理论研究。我国非常重视农业生产、资源有效利用以及生态环境保护的多目标协调发展。发展生态农业是保证农产品产量和粮食安全，同时又尽可能保护好生态环境，避免农业生产所导致的环境恶化、环境破坏，使农业走上一条“生态、环保、可持续”发展的必经之路。完善生态农业的多要素支撑体系，科学合理地衔接农业发展的各个生产要素，包括化肥、农药的使用量，水资源的利用效率等，需要从多学科交叉的角度开展研究[5]。

落实《2020年政府工作报告》是打好蓝天、碧水、净土保卫战，实现污染防治攻坚战的阶段性目标。2020年政府工作报告提出：“突出依法、科学、精准治污，提高生态环境治理成效。实施重要生态系统保护和修复重大工程，促进生态文明建设。增加专项债券投入，支持现代农业设施、饮水安全工程和人居环境整治，持续改善农民生产生活条件。”因此，耦合数字、生态技术体系，从学科交叉融合的角度研究我国三农问题，对补实国民经济发展过程中的短板具有重大的现实意义[6]。

近年来，我国各级政府出台相关政策加强农村网络基础设施建设，极大程度地促进着智慧农业的发展。2018年底，全国行政村通宽带的比例达到96%，农村网民规模达到2.11亿，城乡网民比例为2.8:1，“互联网+现代农业”行动取得显著成效。智慧农业作为“科技+现代农业”的最佳载体，正成为全球农业发展的大势所趋，也必将提高我国农业基础设施的专业化、智能化和信息化水平[1-2]。智慧农业是传统农业向现代农业发展的必然趋势，集互联网、移动互联网、云计算、物联网技术为一体，实现农业生产全过程与“物联网+”、云计算、大数据技术，遥感与地理信息系统、人工智能与专家系统技术，以及其他电子信息技术结合，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。如何为农业生产经营主体提供低成本、环境友好型智慧种植、养殖、水产的解决方案与持续服务，是当前的紧迫任务。

1.总体设计

1.1 定义与目标

根据以上背景，我们认为“数字生态农业工程应用”可定义为：（1）运用多学科交叉手段，以理论机制研究、实践应用、决策管理为导向，采用先进传感器网络、卫星、无人机、云计算、大数据、物联网、区块链等技术实现区域农业产业提升与生态环境优化的多方面、多层次耦合优化；（2）以农业产业与生态文明协同发展的典型案例与能力体系，支撑“长江大保护”“扬子江生态文明建设”的理念愿景；（3）助力区域农业产业升级、生态文明建设，培养高级应用型、复合型工程技术人才。

由此，“数字生态农业工程应用”的总体目标包括：（1）建立一个交叉学科支撑的、区域农业经济与生态农业影响的智库。聚焦“长江大保护”“扬子江生态文明建设”的需要，依托农学、农业经济、生态环境、软件工程、信息与通信工程等多学科与专业，围绕数字生态农业工程技术的研究方向，开展理论方法、共性技术、应用服务研究[7]。（2）建立一个农业产业与生态环境协调发展的技术研究基地。实现农业、渔业用水的高频监测、信息集成管理、过程细化建模、多种水体内部养分循环模型、对外负荷输出的定量核算，进一步促进目标湖库流域水质管理目标的达成，促进我国水产养殖密集区域、亚太人口集中区域，由当前“粗放式”向“可持续、环境友好型”转型，为政府部门从宏观上对养殖行为的规划提供辅助决策。（3）建立一个农业全产业链的工程技术服务平台。构建低功耗、可配置、太阳能水文水质物联网监测平台，实现对多种水质指标的全天候、不间断、高频率的观测，结合云平台进行分析、可视化。提升养殖密集型流域多种水体的遥感监测能力，包括高分、多光谱卫星影像、高光谱影像、无人机低空摄影测量[8]。

实现“数字生态农业工程应用”，需要做好如下具体工作：（1）科学研究。开展理论与方法研究，包括在数字经济对生态农业建设的影响机制、生态农业多要素监测与模拟、数字农业全产业链管理等重点领域完成高质量、问题导向的学术成果，为政府、农业产业园区、企业提供高质量的研究报告、产业地图和布局规划等。（2）队伍建设。培养学术带头人和中青年学术骨干若干人，其中包括培养“333”层次人才、建立省级科技创新团队等。（3）人才培养。培养复合型、应用型高级工程技术人才，服务“长江大保护”“扬子江生态文明建设”产业化和框架下的人力资源需求。（4）学术交流。召开国际性数字生态农业学术会议，参与国内外学术活动。（5）社会服务。提升区域数字生态农业工程实践能力，形成整套可推广的示范技术体系。

1.2 总体框架与能力设计

本文设计的总体框架如图1所示。它依托数字生态农业工程技术研究中心，以应用技术研究院、地方产业研究院、高等院校为基础支撑，实现共性技术研究、前瞻方法探索、现场应用示范三个主体研究内容，最终输出成套的能力体系和应用人才。

2.案例初探

本文以南京市高淳区为典型研究区域，发挥金陵科技学院的传统农学优势以及软件工程等多个特色学科在“数字、生态、农业、工程、应用”等方面的交叉融合潜力，对总体框架和能力体系进行初步落实与规划。

2.1 典型研究区域

图1 总体框架与能力设计

高淳区位于江苏省南京市南端，坐拥先天的山湖资源，素有“日出斗金、日落斗银”的美誉。这里是我国重要的特色现代都市农业基地，国家东部地区重要休闲旅游目的地，“国际慢城联盟”中国总部所在地。固城湖处于水阳江下游，属长江水系，是高淳区“鱼米之乡”的重要标志。固城湖流域范围涵盖周边7个乡镇和1个省级经济技术开发区，水资源丰富，水产养殖历史悠久、享有盛名[7]。

作为“两山”理论的示范区，高淳区拥有国家农业高新技术产业示范区。当前市政府、区政府非常重视高淳全域山水林田湖草系统的保护与整治规划，坚持推行“大小共治、水陆共治”，提出了水污染防治、水环境综合治理、湖泊生态保护、土地整治、生物多样性保护和乡村振兴等六类生态保护与修复工程[9]。然而，大规模粗放式的养殖方式也造成蟹、虾、鱼局部病害，以及水生态环境的问题[10-11]。

2.2 研究主体特色

江苏省南京市的经济发展已由高速增长阶段转向高质量提升阶段。“一带一路”、长江经济带等重大国家战略的深入实施，为南京提供了全新的时代机遇。金陵科技学院（下文简称“学校”）坐落于南京，是一所以培养高素质应用型人才为主的全日制普通本科院校，是国家建设类技能型紧缺人才培养试点高校、卓越工程师教育培养计划、教育部应用科技大学改革试点战略研究单位、中国应用技术大学联盟创始单位，CDIO工程教育联盟成员单位。“数字、生态、农业、工程、应用”是学校发挥传统农学优势，融合软件工程王牌学科，以及农业经济、城乡规划、电子信息等强势专业，争创国家一流的重要途径。

2002年以来，学校响应“5112”教育富民工程号召，组建“农科教讲师团”，面向南京各区农村致富骨干、种植、养殖大户，开展农村实用技术培训、技术咨询、新品种新技术开发、农业发展规划、农科教结合示范基地建设等工作。此继续教育工作被评为“2019年度江苏省社区教育特色品牌”。2008年以来，学校主动承担“江苏省挂县强农富民工程项目”，针对蔬菜新品种、新技术新模式开展了示范推广与技术培训。2009年以来，承担各类富农、慧农、帮农工作，依托传统优势农学相关学科，结合新兴软件类学科的应用科技研发与人才资源优势，在智慧农业领域开展了一系列卓有成效的工作。2014年，学校牵头成立了江苏省农学会智慧农业分会，为全省农业信息化领域的专家和涉农单位提供交流合作平台，为全省农业管理部门、农业合作社及涉农企业提供咨询、培训等全方位服务。2015年，学校由南京市农委确立为新任南京农业科技创业创新联盟秘书长单位，努力以新思路、新举措推动现代农业发展，使南京市在全省率先实现农业基本现代化进程中始终走在前列，切实服务“强富美高”新南京建设。

未来，金陵科技学院将以高淳研究区的现有工作为基础，以农业农村生态文明和经济发展互为支撑为特色，借助新一代电子信息技术，融合智慧农业、生态农业、农业经济、农村区域规划、农村三产融合等多学科领域的交叉力量，促进地方高质量发展，形成数字、生态、农业、工程、应用一体化的解决方案。以高淳区作为数字生态农业的重点实验区和特色试验场，在数字经济与生态农业建设影响机制、养殖区域/周边水系的水系监测与模拟、水产养殖全产业链设计与实施等方面形成可复制的产品与成果。

2.3 研究方向规划

2.3.1 数字经济对生态农业建设的影响机制研究

（1）数字生态农业的内涵体系与作用机理。从产业与生态互利共生的视角科学界定数字生态农业的内涵；从数字化农业生态资源、数字化农业生态环境建设、数字化农业生态产业规划，以及数字化农业生态试点工程建设等方面出发，对数字生态农业的构成体系和相互作用机理进行研究分析。

（2）数字生态农业发展评价模型研究。紧扣数字生态农业基于数字技术、生态与产业共生的特点，引入农业资源环境容量和人类生态文明响应这两大系统来分析基于数字技术的农业生态与产业的相互关系；构建涵盖农业产业经济压力子系统、资源环境容量状态子系统、生态效益影响子系统、人类生态文明响应子系统的数字生态农业系统结构模型；根据子系统之间的相互作用机理，构建影响数字生态农业发展的指标体系，通过综合评价方法体系对指标进行初步的筛选和优化，从而为数字生态农业的发展应用提供理论支撑[11]。

（3）数字生态农业发展应用研究。选取高淳区作为数字生态农业发展评价模型的应用场景，通过高淳区的发展实践对模型进行优化和修正，找到制约研究区域数字生态农业提升的短板，从而为区域生态农业的可持续发展提供科学决策。通过不断深化与调整，让研究区的“绿色”变成“红利”，让自然“活水”变为发展“活水”，让“绿水青山”变成“金山银山”，从“环境美”走向“发展美”，实现高淳数字生态农业高质量发展的新路径。

2.3.2 生态农业多要素监测与模拟

（1）基于多源遥感数据融合的区域农业本地信息动态监测。通过图像特征提取和分析，采用目视解译与机器学习结合的方式，获取研究区域精细土地利用状况、作物种类分布、水系等基础农业地理图件；通过野外采样和室内分析，结合经典统计学、化学计量学、机器学习等方法，建立生态环境关键参量与多源遥感影像间的定量反演模型，从而获取研究区域各类基础数字图件，以实现生态环境参量的动态监测。

（2）山—水—林—田—湖—塘的物质循环过程模拟。针对呈污染态势的“热点”区域，结合流速、流量、水位在线监测，模拟多种自然、人为影响下的湖—库—塘连通与水量传输过程[9]。构建高密度水产养殖、农业种植、禽畜养殖行为下，环境中多种物质的循环模拟，量化有机物、无机物、重金属等含量的动态变化，及其内部循环演变与水产品、种植作物、养殖禽畜的关系，核算养殖、种植周期下的养分负荷的输入与输出。

（3）区域种植、养殖行为的环境效应及优化调控。结合模型参数敏感性、尺度提升技术，模拟典型养殖区域、典型种植区域多片水体、森林、田地等农业生产环境，与上下游湖库、河道之间的水质联系。明晰不同投料、换水等人工养殖行为，施肥、播种、翻地、灌溉等多种种植行为，以及干旱、暴雨等自然降雨条件下的养分输出过程，建立兼顾农产品增产增收、质量提升、水土环境优化的多目标决策模型工具[10]。

2.3.3 数字农业全产业链管理

（1）农业农村生产、生态环境感知。研发各类低功耗无线电池供电、太阳能供电终端，集成水质、气象、土壤等农业生产环境传感器；建设异构物联网管理平台实现接入网络终端节点的全生命周期管理，监测传感器异常和性能参数，评价终端使用寿命，同时提供终端的远程校准、升级功能；建设农业农村生态环境感知管理平台，实现环境参数的准确可靠采集，建立农业生产、农村生态环境时序数据库，实现农业农村全数据可视化管理[7-8]。

此处，物联网环境感知与方向二“生态农业多要素监测与模拟”的技术关联与持续改进策略如图2所示。

图2 技术关联与持续改进

（2）农业生产智能化管理。运用数字化技术挖掘农业生产环境因子的关联关系及对种养殖产品的影响，融合多环境因子建立品种生长模型，智能识别环境异常指标变动，并及时发布告警，指导农业生产精准化管理；针对农业生产过程中劳动密集的环节，研发精准播种、精准采摘、精准饲喂、绿色防控等智能化装备，以人工智能技术实现农业生产的自主安全可控。

（3）农产品全产业链大数据。实现农业产业链全程数字化管理，建立单品种全产业链大数据平台，完成农产品生产、加工、物流、销售全产业链数字化；研发冷链物流配送、网络营销新模式对应的信息化平台解决方案，打通产业链各环节的数据壁垒，实现平台共用、数据共享，将纳入平台中的新型农业经营主体信息直报管理部门信息系统；运用区块链、智能合约技术，重点跟踪记录农兽药基础数据、种养殖行为记录、物联网监测数据、农产品交易数据，实现农产品质量全程溯源。

3.结语

本文在“数字生态农业工程应用”初步定义的基础上，认为其总体框架可依托工程技术研究中心，以应用技术研究院、地方产业研究院、高等院校为支撑，涵盖共性技术研究、前瞻方法探索、现场应用示范三部分研究内容。以高淳区为典型研究对象，结合金陵科技学院的传统农学特色与软件工程、农业经济、城乡规划、电子信息等优势学科，对“数字经济对生态农业建设的影响机制”“生态农业多要素监测与模拟”“数字农业全产业链管理”三块研究主题进行设计规划。研究过程与结果能够为智慧农业、农村三产融合、长江大保护等国家发展战略提供多学科融合视角下的独特参考。