淺談農業信息化技術在玉米高產栽培中的應用

在全球糧食安全形勢趨緊與氣候韌性需求提升的雙重背景下，農業信息化技術正推動玉米高產栽培模式的系統性變革。傳統栽培模式存在經驗決策主導、管理粗放及病蟲害防治滯后等結構性弊端，導致資源利用效率低下與生態風險累積。當前，以衛星遙感、智能傳感與大數據分析為核心的技術體系，已實現三大關鍵突破：基于衛星遙感與地理信息系統（GIS）的土壤適配性三維解析、依托人工智能算法的抗逆基因精準篩選，以及通過物聯網傳感器構建的水肥動態調控網絡。

與傳統模式相比，信息化技術通過三重機制實現效能升級：搭建跨部門數據共享平臺，解決“數據孤島”問題；構建政企協同的彈性融資機制，降低技術應用門檻；開發基于機器學習的精準植保系統，提升風險預警能力?；诖?，相關部門系統梳理信息化技術與玉米栽培的全鏈條融合路徑，涵蓋從耕地選擇的土壤多維度評估、品種篩選的環境適配性建模，到農田管理的實時動態調控，構建“技術一制度一生態”三位一體的智慧農業發展框架，為應對全球糧食安全與氣候韌性的雙重挑戰提供理論參考與實踐范式。

一、農業信息化技術在玉米高產栽培中的關鍵作用

（一）信息技術助力耕地科學選擇

土壤適應性是決定玉米健康生長的關鍵因素，它不僅影響種子的萌發和根系發育，還直接關系到植株的營養吸收和抗逆能力。在傳統農業中，耕地的選擇往往依賴經驗判斷，缺乏科學依據，導致種植效果參差不齊。信息技術的引入為耕地選擇提供了全新的視角和方法。依托衛星遙感、地理信息系統等先進技術，可以對土壤的物理、化學和生物特性進行全面檢測，從而精準評估其適宜性。此外，大數據分析技術的應用進一步優化了土地質量評估流程。通過對海量土壤數據的深度挖掘，能夠識別潛在的問題區域，并提出改良建議。這種基于信息技術的耕地選擇方法，不僅提高了土地資源的利用效率，還為玉米的高產栽培奠定了堅實的基礎。

信息技術整合氣候數據、地形地貌及水資源分布等多維度信息，為耕地選擇提供全面的決策支持。以歷史氣象數據為例，通過分析可預測未來一段時間降水量和溫度變化趨勢，幫助農民確定最適宜玉米生長的種植區域。同時，借助數字高程模型（DEM）技術，能夠精準評估地勢坡度和排水條件，防止積水或干旱影響玉米正常生長。此外，現代傳感器技術讓土壤實時監測成為現實。布設智能傳感器網絡可動態獲取土壤濕度、pH、有機質含量等關鍵指標，并將數據上傳至云端進行智能分析。這種實時監控與反饋機制，既能及時調整耕作策略，又能有效減少資源浪費，實現精準農業管理。

（二）信息技術賦能優質種子篩選

種子作為農業生產的起點，其質量直接決定了玉米的產量與品質。然而，在傳統選種過程中，種植者往往面臨品種繁多、信息不對稱等問題，難以作出科學決策。信息技術的應用為這一難題提供了有效的解決方案。通過對種植區域內的土壤、氣候、病蟲害等環境因素進行系統分析，信息技術能夠篩選最適合當地條件的玉米品種。例如，利用人工智能算法，可以對不同品種的生長表現進行預測，從而為種植者提供科學參考。此外，基于環境數據的精準選種策略，不僅能提高種子的適應性和抗逆性，還能最大限度地發揮品種的增產潛力。這種以信息技術為核心的選種模式，顯著提升了玉米栽培的效率和效益，為農業生產的可持續發展提供了有力支持。

信息技術在優質種子篩選中的應用，還體現在種質資源的深度挖掘與優化利用方面。通過構建種質資源數據庫，實現不同玉米品種遺傳特性、生長周期、抗病性等信息的數字化存儲與管理。借助大數據分析技術，研究人員可快速篩選出高產潛力或具特殊適應性的品種，再結合分子標記輔助育種技術優化其性能。區塊鏈技術則為種子質量追瀕提供保障，種植者通過掃描二維碼可查詢種子來源、檢測報告及栽培建議，規避假冒偽劣種子造成的經濟損失。

（三）信息技術推動農田精細化管理

農田管理是玉米高產栽培的重要環節，其管理水平直接影響作物的生長狀況和最終產量。傳統的農田管理方式通常較為粗放，難以實現對玉米生長環境的實時監控和精準調控。信息技術的引入為農田管理帶來了革命性的變化。智能化技術的應用，如物聯網傳感器和無人機監測，能夠實時采集土壤濕度、溫度、光照等關鍵數據，并通過數據分析平臺進行動態監測和預警。這種精細化管理模式，不僅能夠及時發現并解決不利于玉米生長的問題，還能通過科學規劃種植布局，優化資源配置，提高土地利用效率。此外，信息技術的應用還促進了農田管理的自動化和智能化，降低了人力成本，提高了管理效率。通過信息技術與農田管理的深度融合，玉米栽培的精準度和效益得到了顯著提升，為現代農業的發展提供了新的可能性。

二、傳統玉米栽培模式的局限性

（一）耕地選擇的經驗化與低效性

傳統玉米栽培模式在耕地選擇層面呈現顯著的路徑依賴特征，其決策邏輯往往基于代際傳承的直觀經驗而非系統性科學評估。耕作主體通常依據地表植被長勢、土壤表觀顏色等顯性指標進行粗放判斷，缺乏對土壤理化性質、微生物群落結構及地下水文條件的多維度檢測。這種經驗導向的選擇機制極易忽略隱性的土地退化風險，如在華北平原某些區域，農戶持續選擇視覺上肥沃的連作地塊，卻未能察覺土壤團粒結構的持續劣化與有機質含量的漸進式流失。更值得關注的是，傳統模式缺乏對邊際土地的開發潛力認知，往往將地形起伏或灌溉不便的區域簡單劃定為非宜耕區，這種決策慣性可能導致耕地資源配置的次優化。近年，盡管有學者嘗試將傳統農諺與現代土壤科學進行符號學層面的關聯闡釋，但如何構建經驗知識與量化分析的有效對話機制，仍存在理論層面的解釋困境。

（二）種子篩選的效率與準確性不足

傳統種子篩選體系建立在形態學觀察與經驗性品評的基礎上，其認知框架難以穿透表型特征直達基因表達層面的本質差異。農戶大多依賴籽粒飽滿度、色澤均勻度等視覺指標進行篩選，這種表型選擇法雖具有一定的實踐合理性，卻無法有效識別潛在抗逆性基因的分布特征。在云貴高原的梯田種植區，地方品種的長期自留種制度導致遺傳多樣性持續衰減，某些隱性有利基因的流失速度遠超自然選擇機制的補償能力。更為嚴峻的是，傳統篩選過程缺乏對種子活力的量化檢測手段，貯藏過程中因溫濕度控制不當引發的胚芽活性損傷往往難以及時察覺。有研究指出，部分傳統社群采用的“水選法”雖能剔除空癟粒，但對萌發勢的預測準確率存在顯著波動性。這種篩選效能的局限性，在氣候變化加劇導致極端天氣頻發的背景下，可能進一步增加品種適應性與環境異質性之間的錯配風險。

（三）農田管理的粗放與滯后性

傳統農田管理范式表現出明顯的時序斷裂與空間均質化傾向，其操作節律多遵循固定的農事日歷而非作物的實時需求。施肥策略往往采取“一刀切”式的全田撒施，既忽視土壤養分空間異質性，又難以匹配玉米不同生育階段的營養需求動態。在東北黑土區，部分農戶延續秋翻春耙的機械作業傳統，但過度的土壤擾動加速了有機質礦化進程，這種管理慣性恰與可持續土壤保育目標形成結構性矛盾。灌溉管理則普遍存在雙重悖論：既因缺乏土壤情監測技術導致盲目過量供水，又在干旱脅迫發生時因響應滯后錯過最佳補水窗口期。此外，傳統模式將雜草防控等同于徹底清除，未能認知適度雜草群落對農田微生態的調節價值。這種管理思維的單向度特征，在應對氣候變化引發的生物脅迫因子變異時，顯露顯著的適應性缺陷。

（四）病蟲害防治的單一性與低效性

傳統病蟲害防治體系過度依賴化學農藥的補救性施用，其作用機制停留在末端控制層面，缺乏生態整體觀。防治決策多依據可見為害癥狀的出現，這種滯后的響應模式導致常錯過病原菌侵染或蟲卵孵化等關鍵階段的防治窗口期。在長江中下游玉米種植帶，部分農戶固守“見蟲噴藥”的操作習慣，卻忽視天敵種群的協同消長規律，最終陷入農藥用量遞增而防治效能遞減的惡性循環。尤為突出的是，傳統防治缺乏對病原菌抗藥性演化的動態監測，單一作用機理藥劑的重復使用客觀上加速了靶標生物的適應性進化。近期研究揭示，某些傳統社群采用的草木灰撒施法等物理防治手段，雖具有一定驅避效果，但其作用持久性與環境穩定性存在一定局限性。

（五）播種密度控制的科學性

傳統播種密度決策受制于經驗性認知框架，其空間配置方案往往忽視光、溫、水肥資源的協同供給能力。農戶大多沿用固定行株距參數，既未考慮品種株型特征的代際改良，也未能應對年度氣候波動帶來的光熱資源再分配。在黃土高原旱作農業區，部分農戶為規避干旱風險刻意降低密度，這種預防性策略雖提高了單株生存率，卻造成群體光能截獲率的顯著損失。密度調控的粗放性還體現在未能建立與土壤肥力梯度的空間耦合關系，肥沃區域與貧瘠地塊采取均質化密度配置的措施，導致資源利用效率的深層損耗。田野調查表明，傳統“稠密保收”的種植諺語在某些生態脆弱區反而加劇了植株間對水分養分的惡性競爭。這種密度控制策略的非彈性特征，在品種更替速度加快與現代栽培目標多元化的背景下，愈發顯現其決策模型的解釋力局限。

（六）資金與技術支持不足

傳統栽培模式的技術演進嚴重受限于要素投入的結構性失衡，其創新動力主要源自小農經濟的內部經驗積累，而非外源性知識注入。公共技術推廣體系與農戶現實需求之間存在顯著的對接斷層。在西南丘陵地帶，基層農技站的品種推薦與當地微域氣候特征匹配度不足的現象長期存在。資金配置則呈現雙重錯配特征：既缺乏對長期土壤改良項目的持續性投入，又在短期生產資料采購中存在重復性浪費。此外，傳統模式未能構建起風險分散機制，極端氣候事件導致的減產損失往往完全由種植主體自行承擔，這種脆弱性特征嚴重抑制了技術創新投入的積極性。

三、農業信息化技術在玉米高產栽培過程中的實踐路徑

（一）搭建農業信息技術共享平臺

農業信息技術共享平臺作為推動玉米高產栽培的核心基礎設施，需通過多維度資源整合，實現技術高效擴散與經驗廣泛共享。該平臺的構建應聚焦兩大關鍵維度。一是搭建動態更新的基礎數據庫，集成氣象監測、土壤情、病蟲害預警等核心數據，為科學決策提供數據支撐。二是開發適配多元主體需求的交互式接口。例如，基于移動終端的可視化操作模塊，以圖形化、通俗化的界面設計，確保不同文化水平的農戶均可便捷獲取種植技術指導。以黃淮海平原某農業大縣的“智慧農服”平臺建設實踐為例，當地通過融合衛星遙感影像與地面傳感器網絡數據，構建了覆蓋玉米播種、生長、收獲全生育期的動態生長模型。該模型可根據實時監測數據，精準預測玉米生長進程，并向農戶推送定制化農事日歷，指導其開展播種密度調控、水肥管理等關鍵作業。實際應用數據顯示，使用該平臺的農戶，玉米產量提升 15%～20% ，化肥農藥使用量減少 12% 。

在平臺建設過程中，解決數據孤島問題是實現效能最大化的關鍵。需建立農業科研機構、基層農技推廣部門與新型農業經營主體間的數據共享機制，通過簽訂標準化數據共享協議，打通數據采集、分析、應用的全鏈條，推動產學研用深度融合，從而為玉米高產栽培提供持續、精準的技術賦能，助力農業現代化發展。

（二）加大資金投入與政策支持力度

財政資金引導與政策工具創新是破解農業信息化技術應用成本約束的關鍵路徑。政府部門可通過設立專項發展基金，重點支持智能感知設備、邊緣計算節點等基礎設施的布設。同時，建立風險補償機制，以降低新型經營主體應用新技術的試錯成本。在巴西圣保羅州實施的“智慧玉米計劃”中，州政府通過稅收減免政策吸引跨國農業科技企業建立聯合實驗室，成功孵化了基于物聯網的水肥一體化控制系統。值得關注的是，資金配置效率的提升需依托科學的績效評估體系，建立以技術覆蓋率、資源利用效率為核心的評價指標，動態調整支持重點。然而，公共財政投入的有限性與技術迭代的快速性之間的矛盾，以及社會資本逐利性與農業公益屬性之間的張力，構成了政策設計需要持續解決的難題。這種矛盾在非洲撒哈拉以南地區的技術推廣實踐中已顯現了典型特征，亟須構建更具彈性的融資機制。

（三）信息技術助力病蟲害精準防治

基于信息技術的病蟲害防治體系正從被動應對向主動預警轉型。通過部署田間智能監測站與無人機巡檢系統，可構建多尺度、多源異構的病蟲害數據庫，結合機器學習算法解析病原體傳播的空間異質性。美國中西部玉米帶應用的“數字植保”系統，通過整合歷史發病數據與氣象預測模型，能夠提前14天預測銹病的暴發概率，并生成包含生物防治與化學防治組合的處置方案。這種防治策略的革新不僅提升了時效性，還突破了傳統防治中過度依賴化學藥劑的路徑依賴。但需要清醒認識到，病蟲害發生機制的復雜性使得任何預測模型均存在誤判風險，因此仍需保持人工巡查的傳統手段作為技術系統的必要補充。當前研究前沿正嘗試將病原體基因組數據納入分析框架，這種多學科交叉的探索方向可為精準防治開辟新的可能性。

（四）信息技術優化播種密度控制

播種密度的智能化調控技術正在重塑傳統的種植決策模式。通過高光譜成像與地面激光雷達相結合的三維建模技術，可精確解析田塊內土壤肥力、持水能力的空間分異特征，進而生成差異化的播種處方圖。荷蘭瓦赫寧根大學研發的“動態密植系統”，能夠根據玉米品種的株型特征與光能利用效率，動態調整行距與株距配置方案。這項技術的突破不僅提高了土地利用率，還通過建立“密度一產量”響應曲面，科學平衡了群體競爭優勢與個體發育需求之間的關系。值得注意的是，密度優化需與肥水管理形成協同效應。例如，在東南亞熱帶雨林氣候區，高密度種植必須匹配強化版的排水系統設計。盡管已有研究證實適度密植可提升產量，但關于不同生態區最優密度閾值的確定，仍需開展長期定位觀測，以構建更具普適性的決策模型。

四、結語

農業信息化技術通過整合遙感監測、大數據分析和智能裝備，為玉米高產栽培提供了系統性解決方案。在耕地選擇環節，衛星遙感與地理信息系統突破了傳統經驗判斷的局限，實現土壤理化性質的多維度評估；在品種篩選環節，人工智能算法結合環境數據分析顯著提升了種子的適應性與抗逆性；在農田管理方面，物聯網傳感器與無人機監測構建了實時動態調控體系，實現灌溉、施肥的精準化作業。相較于傳統栽培模式存在的經驗依賴、管理粗放及防治低效等問題，信息化技術通過共享平臺構建、資金政策協同和精準植保體系，實現了資源優化配置與風險預警能力升級。實踐表明，動態密植系統與多源數據融合技術可科學平衡群體與個體發育需求，但當前技術推廣仍面臨數據壁壘破除、多元化融資機制建立等制度性挑戰，其在不同生態區的適應性閾值需長期定位觀測驗證。

作者簡介：周宇（1982—），女，河南項城人，本科，農藝師，主要從事農業技術推廣工作。