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數字農業“把脈”未來

2019-03-25 08:33:50肖瀏駿
大學生 2019年3期
關鍵詞:農業模型

近百年來,全球氣候變化非常明顯,氣候波動增加,致使極端氣候事件頻發,這會給農業生產帶來怎樣的影響呢?

“全球溫度每升高1攝氏度,小麥產量將平均降低5.7%,這也意味全球每年將損失近4000萬噸小麥。”這是我們課題組在朱艷教授帶領下在氣候變化領域頂尖雜志《自然-氣候變化》上發表的研究結果。

這又會對我國的糧食安全帶來怎樣的威脅呢?

我們研究團隊利用我國稻麥主產區近30年氣象觀測資料和田間試驗資料,分析近30年我國稻麥主產區高溫脅迫、低溫脅迫的時空分布特征,及其對產量波動的影響。研究結果為進一步深入研究高溫脅迫、低溫脅迫對我國麥稻生產的影響及國家糧食安全策略制定等提供支撐。

準確預測極端氣候下的稻麥生產力是我國精準農業預測預警技術中迫切需要發展的關鍵技術之一。

全球范圍內,關于溫度升高對小麥作物生產潛在效應的定量評估模型約有30種,但它們的評估結果卻存在較大差異。誰才是可信的?

我們與佛羅里達大學合作,系統解析了目前國際知名作物生產力形成模擬模型在極端溫度脅迫條件下對作物生長過程的預測能力,明確了已有模型在極端溫度脅迫響應的不足和進行下一步模型改進的指導方案,為模型改進與完善明確了方向。

具體地講,我們以稻麥作物系統為對象,以提高模型模擬預測能力為目標,開展全自動人工氣候室內模擬極端溫度處理下的稻麥盆栽試驗。

這是我們團隊依托于南京農業大學“作物學”國家一級重點學科、“農業信息學”江蘇省優勢學科、國家信息農業工程技術中心和農業部小麥區域技術創新中心等優勢平臺,在國家自然科學基金、國家863計劃、國家重點研發計劃及部省科研項目的大力支持下,瞄準數字農業的研究前沿所做的研究。

通過多年累積的試驗資料,我們成功構建了溫度脅迫對稻麥生產力模擬預測算法。這使得精準農業技術在管控農業生產風險中可以做到早預測、早發現、早預警,減緩農業生產波動,提升農產品供給能力。不僅能改善作物生長模型在現有氣候條件下對作物生長預測的準確性,更能為未來氣候條件下溫度對作物生產力效應的評估提供一個更為可靠的工具。

黨的十九大報告提出,加快推進農業農村現代化是鄉村振興的本質所在和突破口。世界各國農業的發展,基本遵循了從以體力和畜力勞動為主的農業1.0,到以農業機械為主要生產工具的農業2.0,再到以農業生產全程自動化裝備支撐下的3.0,最后達到以物聯網、大數據、云計算和人工智能為主要技術支撐的全要素、全鏈條、全產業、全區域智能化的農業4.0。

我們研究提出的未來氣候情景下區域稻麥生產力提升的技術途徑和應對措施,實現我國稻麥生產力預測分析、影響效應評估、生產策略制定的數字化和智能化也正是時代所趨,為早日實現農業現代化、鄉村振興和偉大的中國夢貢獻一份力量。

泱泱中華,農業演替,漫長漸進,農業現代化之路重任在肩。

責任編輯:樸添勤

肖瀏駿

南京農業大學和佛羅里達大學

聯合培養農業信息學專業

2015級博士生

黨的十九大報告提出,加快推進農業農村現代化是鄉村振興的本質所在和突破口。

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