廣西農業(yè)種植中精準農業(yè)技術應用問題與對策

摘 要 精準農業(yè)技術在廣西農業(yè)種植中的應用展現了其在提高資源利用效率、降低生產成本、增加農業(yè)產出等方面的顯著優(yōu)勢，但是仍面臨著土壤養(yǎng)分空間變異測繪不足、精準灌溉系統(tǒng)推廣受限、病蟲害監(jiān)測與防控效率低及作物生長實時監(jiān)測技術應用不足等問題。為助力廣西農業(yè)發(fā)展，提出構建高精度土壤養(yǎng)分數據庫、完善精準灌溉技術、建立病蟲害智能識別與防控體系及優(yōu)化作物生長動態(tài)監(jiān)測與預警方案等對策。

關鍵詞 精準農業(yè)技術；土壤養(yǎng)分檢測；精準灌溉；病蟲害防控；廣西

中圖分類號：S127 文獻標志碼：C DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2025.04.051

精準農業(yè)技術作為一種新型農業(yè)生產模式，在提高資源利用效率、降低生產成本、增加農業(yè)產出等方面具有顯著優(yōu)勢[1]。然而，精準農業(yè)技術在廣西農業(yè)種植中的應用仍面臨諸多挑戰(zhàn)。筆者分析了精準農業(yè)技術在廣西農業(yè)種植中的應用現狀，探討其應用過程中存在的問題，并提出相應的優(yōu)化策略，以期助力廣西農業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

1 廣西農業(yè)資源及精準農業(yè)技術概述

廣西地處亞熱帶，氣候溫和，雨量充沛，土壤肥沃，為農業(yè)生產提供了優(yōu)越的自然條件。廣西農作物種類繁多，主要經濟作物有水稻、甘蔗、柑橘等。精準農業(yè)技術在廣西的應用旨在實現農業(yè)資源的高效利用和精細化管理，其核心是利用地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)、遙感技術等，構建農田信息采集與分析平臺[2]。例如，通過多光譜遙感影像分析，準確識別作物生長狀況和病蟲害發(fā)生情況。在此基礎上，結合變量施肥技術，根據土壤養(yǎng)分空間分布特征，實現肥料精準定量施用。同時，精準灌溉系統(tǒng)通過土壤水分傳感器和智能控制閥門，根據作物需水規(guī)律和土壤墑情，自動調節(jié)灌溉量和頻次。在病蟲害防控方面，利用圖像識別算法和無人機噴灑技術，實現早期預警和精準施藥[3]。此外，物聯網技術的應用使農田環(huán)境參數實時監(jiān)測成為可能，為農事決策提供數據支持。這些技術的綜合應用，不僅提高了農業(yè)生產效率，還顯著減少了資源浪費和環(huán)境污染，推動廣西農業(yè)向智能化、可持續(xù)化方向發(fā)展。

2 精準農業(yè)技術應用問題

2.1 土壤養(yǎng)分空間變異測繪不足

土壤養(yǎng)分空間變異測繪是實施精準農業(yè)的基礎，然而在廣西農業(yè)種植中，這一環(huán)節(jié)仍存在明顯短板。當前，大多數農戶仍依賴傳統(tǒng)的土壤采樣方法，難以全面反映田地內土壤養(yǎng)分分布差異。例如，應用常見的五點取樣法雖然采樣簡便，但是忽視了微地形變化對土壤養(yǎng)分積累的影響，易導致測繪精度不足[4]。此外，廣西在發(fā)展精準農業(yè)過程中，土壤養(yǎng)分快速檢測技術的應用不足。便攜式近紅外光譜儀雖然可以快速獲取土壤有機質含量、全氮含量等指標，但由于設備成本高昂，校正模型建立復雜，在實際應用中推廣受限。同時，土壤養(yǎng)分空間插值技術的應用有待拓展。克里金插值法雖然被廣泛應用，但對于復雜地形區(qū)域，其預測精度往往不盡如人意。這些問題導致土壤養(yǎng)分空間變異圖的精度和可靠性不足，難以為精準施肥決策提供有力支持，最終影響了農業(yè)生產效率和資源利用率的提升。

2.2 精準灌溉系統(tǒng)推廣應用受限

精準灌溉系統(tǒng)作為提高水資源利用效率的關鍵技術，在廣西農業(yè)種植中的應用仍然有限。在廣西，傳統(tǒng)的漫灌方式依然廣泛存在，導致水資源浪費嚴重。以微噴灌為例，應用該技術雖然能夠實現定量、定時、定位灌溉，但是系統(tǒng)設計復雜，初始投入成本高，且對操作人員技術要求較高，因此在廣西的果園和蔬菜基地中推廣應用緩慢[5]。應用滴灌系統(tǒng)，雖然可以提高水分利用效率，但是易出現滴頭堵塞問題，特別是在廣西石漠化地區(qū)，鈣質沉積易造成系統(tǒng)故障。此外，自動控制技術在精準灌溉中的應用也面臨挑戰(zhàn)。土壤水分傳感器在高溫多濕的環(huán)境下表現不佳，精度和穩(wěn)定性不高，易影響灌溉決策的準確性。變頻調速泵雖然能根據作物需水量調節(jié)灌溉壓力，但在電網不穩(wěn)定的農村地區(qū)，其使用壽命大大縮短。智能控制閥門在復雜地形條件下，往往難以實現均勻配水。

2.3 病蟲害精準監(jiān)測與防控效率低

廣西農業(yè)種植中的病蟲害精準監(jiān)測與防控效率仍然處于較低水平，這一問題制約了精準農業(yè)技術的應用效果。以水稻為例，稻飛虱的早期監(jiān)測仍主要依賴人工田間調查，但應用該方法難以及時發(fā)現隱蔽性強的害蟲。光譜成像技術雖然能檢測植株受害程度，但是在復雜光照條件下易產生誤判，降低監(jiān)測準確性。在柑橘種植中，柑橘黃龍病的監(jiān)測也面臨類似挑戰(zhàn)。應用葉綠素熒光成像技術能夠檢測植株生理變化，但難以區(qū)分黃龍病與其他營養(yǎng)缺乏癥，導致誤診率偏高。在病蟲害防控方面，應用變量噴灑技術雖然能根據病蟲害分布調整用藥量，但是現有噴頭難以適應不同作物冠層結構，造成藥液分布不均。此外，生物防治技術如釋放天敵昆蟲，在野外環(huán)境中常因天敵適應性差而應用效果不佳。信息化管理系統(tǒng)雖然能整合監(jiān)測數據，但是由于缺乏本地化的預測模型，難以為農戶提供精準的防控建議。

2.4 作物生長狀況實時監(jiān)測技術應用不足

作物生長狀況實時監(jiān)測是精準農業(yè)的核心環(huán)節(jié)，但在廣西農業(yè)種植中，相關技術的應用仍顯不足。以水稻種植為例，葉面積指數（Leaf Area Index，LAI）

是評估作物生長狀況的重要參數，但是傳統(tǒng)的破壞性采樣方法費時、費力，難以實現大范圍快速監(jiān)測。雖然遙感技術可以提供LAI的宏觀估算，但是受云層遮擋和重訪周期限制，無法滿足實時監(jiān)測需求。在甘蔗種植中，冠層溫度是反映作物水分脅迫的關鍵指標，紅外測溫儀雖然能進行測量，但是點式采集難以反映整個田塊的情況。多光譜成像可以獲取歸一化植被指數，但在高郁閉度條件下，飽和效應導致監(jiān)測精度下降。此外，作物氮素營養(yǎng)診斷技術面臨挑戰(zhàn)。葉綠素測定儀雖然便攜，但是測量結果易受葉片厚度、測量位置等因素影響，難以準確反映整株植株的氮素營養(yǎng)狀況。應用近地高光譜技術可提供更全面的光譜信息，但設備價格昂貴，數據處理復雜，在實際應用中受到諸多限制。

3 精準農業(yè)技術應用策略

3.1 構建高精度土壤養(yǎng)分數據庫

考慮到廣西地形復雜的特點，宜采用多尺度采樣策略構建高精度土壤養(yǎng)分數據庫。在平原區(qū)域可采用網格法，將田塊劃分為20 m×20 m的均勻網格，每個網格點取樣；在丘陵地帶，則可根據地形起伏調整采樣密度，坡度變化大的地方適當增加采樣點。為提高采樣效率，可引入便攜式土壤鉆機，配合全球定位系統(tǒng)，實現快速、精準采樣。在養(yǎng)分檢測方面，引入離子選擇性電極技術，可實現氮、磷、鉀等主要元素的現場快速測定。對于有機質含量，可應用近紅外光譜法，通過建立本地化的校正模型，提高測定精度。在數據處理環(huán)節(jié)，引入地質統(tǒng)計學方法，如協(xié)同克里金插值技術，綜合考慮地形、土壤質地等輔助變量，提高土壤養(yǎng)分空間分布預測的準確性。為解決復雜地形區(qū)域預測精度不足的問題，可引入機器學習算法，如隨機森林回歸，通過整合多源數據提高預測精度。在數據庫構建方面，采用分布式存儲架構，確保大量采樣點數據的高效處理。同時，開發(fā)網絡地理信息系統(tǒng)平臺，實現土壤養(yǎng)分空間分布的可視化展示，方便農戶和技術人員查詢使用。為保證數據的時效性，建立定期更新機制，每3年進行一次全面采樣，每年進行抽樣驗證，及時調整土壤養(yǎng)分分布模型。通過實施這些措施，為精準施肥提供可靠的數據支持，有效提高肥料利用效率。

3.2 完善精準灌溉技術

完善精準灌溉技術需要從多個角度入手，切實解決廣西農業(yè)種植中存在的問題。針對微噴灌系統(tǒng)推廣緩慢的問題，可以設計適合廣西丘陵地區(qū)的分區(qū)式微噴頭，每個分區(qū)配備獨立的壓力調節(jié)閥，實現不同坡度區(qū)域的均勻噴灌。同時，開發(fā)簡易安裝工具包，配合圖文并茂的操作手冊，降低農戶安裝系統(tǒng)的難度。為解決滴灌系統(tǒng)滴頭堵塞問題，可研發(fā)帶有自清潔功能的滴頭，內置微型渦輪，利用水流沖刷沉積物。在石漠化地區(qū)，可應用耐腐蝕的陶瓷滴頭，延長系統(tǒng)使用壽命。針對應用自動控制技術面臨的挑戰(zhàn)，可開發(fā)一種集成式土壤墑情監(jiān)測裝置，將溫度傳感器、濕度傳感器、電導率傳感器封裝在防水外殼內，提高該裝置在高溫多濕環(huán)境下的穩(wěn)定性。為應對農村電網不穩(wěn)定問題，可在灌溉系統(tǒng)中增加太陽能供電模塊和蓄電池組，保證變頻調速泵的持續(xù)供電。對于復雜地形條件下的配水均勻性問題，可設計地形自適應控制系統(tǒng)，通過全球定位系統(tǒng)和數字地形模型，自動調整各區(qū)域的灌溉參數。在系統(tǒng)維護方面，可建立鄉(xiāng)鎮(zhèn)級的技術服務站，定期組織培訓，并配備移動維修車，及時提供現場服務。為提高水資源利用效率，可在灌溉系統(tǒng)中集成雨水收集模塊，利用屋頂和溫室棚面收集雨水，使其經過簡單過濾后能用于灌溉。此外，開發(fā)適合廣西特色作物的灌溉決策模型，如根據甘蔗生長周期和氣候特征，制訂精準的灌溉方案。

3.3 建立病蟲害智能識別與防控體系

建立病蟲害智能識別與防控體系是提高廣西農業(yè)種植效率的關鍵。在病蟲害識別方面，針對水稻稻飛虱早期監(jiān)測困難的問題，可以開發(fā)便攜式聲學檢測設備，利用稻飛虱振翅聲的特征頻率進行識別，提高隱蔽性害蟲的發(fā)現率。該設備可以連接智能手機，通過APP實時分析數據，為農戶提供直觀的監(jiān)測結果。在復雜光照條件下提高光譜成像技術的應用準確性，可以采用多時段成像方法，根據早晨、正午、傍晚3個時段的圖像數據，通過時間序列分析消除光照變化的干擾。對于柑橘黃龍病的監(jiān)測，可以開發(fā)一種多參數綜合診斷系統(tǒng)，同時檢測葉綠素熒光、葉片溫度、葉片反射光譜，通過機器學習算法綜合分析這些參數，提高對黃龍病的識別準確率。

在病蟲害防控方面，為解決變量噴灑技術適應性差的問題，可以設計模塊化噴頭系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括不同口徑和噴射角度的噴頭單元，可以根據作物種類和生長階段靈活組合，實現精準噴灑。同時，開發(fā)一種基于計算機視覺的實時調節(jié)系統(tǒng)，通過攝像頭識別植株形態(tài)，自動調整噴頭位置和噴灑角度。針對生物防治效果不佳的問題，可以設計微氣候調節(jié)裝置，在釋放天敵昆蟲的同時，創(chuàng)造適宜的溫濕度環(huán)境，提高天敵昆蟲的存活率。

為提高信息化管理系統(tǒng)的實用性，可以建立基于廣西實際農業(yè)種植情況的病蟲害預測模型庫。通過收集和分析歷年病蟲害發(fā)生數據，結合當地氣候特征和種植結構，構建針對不同作物的病蟲害預測模型。這些模型可以集成到移動應用中，農戶只需輸入基本的種植信息，就能獲得個性化的防控建議。同時，設立區(qū)域監(jiān)測站網絡，定期采集和上傳有關病蟲害的數據，不斷更新和完善病蟲害預測模型。

3.4 優(yōu)化作物生長動態(tài)監(jiān)測與預警方案

優(yōu)化作物生長動態(tài)監(jiān)測與預警方案需要針對廣西農業(yè)種植的實際情況，采取切實可行的技術措施。針對水稻LAI監(jiān)測存在的問題，可以開發(fā)一種輕便的手持式LAI快速測定儀。該儀器采用魚眼鏡頭拍攝冠層圖像，通過內置算法實時計算LAI值，以提高測量效率。為解決傳統(tǒng)方法破壞性采樣的缺陷，可在水稻田間設置固定觀測點，使用小型攝像頭定期拍攝植株生長情況，通過圖像分析軟件自動計算株高、分蘗數等生長指標。在甘蔗種植中，為克服點式測量的局限性，可以設計一種便攜式多點測溫裝置。該裝置由伸縮桿和多個紅外傳感器組成，能夠同時測量多個高度和方位的冠層溫度，全面反映田塊的水分脅迫狀況。

為降低多光譜成像在高郁閉度條件下的飽和效應，可以采用改進的植被指數，提高其對高生物量作物的敏感度。同時，開發(fā)一種多角度成像系統(tǒng)，通過不同角度的圖像融合，減少冠層結構對監(jiān)測結果的影響。針對作物氮素營養(yǎng)診斷技術面臨的挑戰(zhàn)，可以設計一種集成式葉片營養(yǎng)診斷儀。該儀器結合植物葉綠素的相對含量、葉片反射光譜、葉溫數據，通過多參數綜合分析，提高植物氮素營養(yǎng)狀況評估的準確性。為克服測量結果受葉片厚度影響的問題，可在儀器中加入葉片厚度測量模塊，對測量結果進行自動校正。

在近地高光譜技術應用方面，可以開發(fā)一種低成本的窄帶多光譜相機，選取幾個關鍵波段，既可保留高光譜技術的應用優(yōu)勢，又可降低設備購買成本和數據處理難度。為了使這些監(jiān)測技術更好地服務于廣西的小規(guī)模農戶，可以建立鄉(xiāng)鎮(zhèn)級的農業(yè)技術服務站，配備相應監(jiān)測設備，為周邊農戶提供定期檢測服務。同時，建立適合廣西主要作物的生長模型，將監(jiān)測數據與模型預測結果相結合，為農戶提供更精準的管理建議。

4 結語

筆者通過對廣西農業(yè)種植中精準農業(yè)技術應用現狀及問題進行深入分析，提出了一系列優(yōu)化策略，包括構建高精度土壤養(yǎng)分數據庫、完善精準灌溉技術、建立病蟲害智能識別與防控體系及優(yōu)化作物生長動態(tài)監(jiān)測與預警方案，以期破解技術應用瓶頸，提高農業(yè)生產效率，推動農業(yè)資源的高效利用與環(huán)境保護。

參考文獻：

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（責任編輯：劉寧寧）