8月29日,国家数据局会同科技部、农业农村部、文化和旅游部、中国科学院、中国工程院、国家文物局、国家中医药局等部门在中国国际大数据产业博览会上发布第二批28个“数据要素×”典型案例。第二批案例在注重发挥以数据解行业发展难题、促行业效益提升作用的同时,更加突出数据来源合规、治理有效以及依靠先进适用技术保障数据安全流通等内容,彰显数据要素推动经济发展的乘数效应。
多方积累和灵活运用农业数据,是发展智慧农业的基础和前提。目前,我国农业正处于农业机械化与智能化并行阶段,农业数据存在质量良莠不齐、融合应用不足等问题。为解决此类问题,中国科学院计算技术研究所通过搭建“智慧农业数据底座”,打通农场生产数据流,充分保障农业数据质量和安全,在施肥、施药、灌溉等耕作环节实现农业生产降本增效,带动粮食增产,农户和村集体增收。
一是推动多来源、多类型数据采集。建立“团连排班”四级网格管理体系(如图所示),通过卫星遥感、无人机遥感、地面传感器、人工采样、测土机器人等方式,采集作物分布、作物长势、土壤氮磷钾、土壤有机质、土壤墒情、农田病虫害、作物表型等多维关键要素数据,形成从土地环境数据到农业生产经营全链路的实时数据底座。
图 “团连排班”四级网格管理体系
二是提升数据质量,保障数据安全。构建“农业大数据共性平台”,通过设计农业全要素数据采集标准,明确不同来源、不同类型数据结构和语义表示方法,有效解决农业生产数据格式不统一、数据来源不一致等问题,打造高质量数据资源。同时,实行网络安全等级保护制度,严守数据安全底线。
三是数据分析助力农业高效生产。在规模化施肥、施药环节,采集和分析土壤氮磷钾、农田病虫害、作物表型等数据,总结土壤肥力分布情况,绘制施肥打药处方图,为不同地块提供定制化保护性耕作措施,有效减少20%以上化肥和农药使用,降低耕作成本。在精细化灌溉环节,实时采集土壤墒情、肥力等数据,结合作物需水模型,判断作物各生长时期的需水量;采集管道压力、流量、阀门温度等数据,实现远程阀门控制和流量监测,制定差异化灌溉策略,变革传统粗放型的灌溉方式,缓解大水漫灌引起的水土流失、土地盐碱化以及水资源浪费等问题。
自2019年以来,中国科学院计算技术研究所累计服务了呼伦贝尔农垦600万亩耕地,安徽芜湖繁昌22.85万亩耕地,成功经验已拓展至河北雄安、内蒙古兴安盟、湖北十堰、河南周口、山东农高区等地共计1000多万亩耕地,在呼伦贝尔农垦大河湾1300亩核心示范区,实现平均节本增效104元/亩,在安徽芜湖核心示范区,实现平均节本增效300-500元/亩。
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