農業模型、人工智能，大數據分析等技術，貫穿于智慧農業的信息感知、信息傳輸、信息處理與控制全過程，是實現智慧農業的核心技術力量。所謂的農業模型，指的是農業系統要素內及要素間關系的定量化表達，在智慧農業數據獲取與處理中發揮不可或缺的作用，成為信息農業技術落地應用的重要橋梁和紐帶。

為進一步明晰農業模型的內涵和作用，促進農業模型進一步研究及應用，推動智慧農業健康、穩定和可持續發展，江蘇省農科院、湖南省農科院等多所科研機構，展開了對農業模型發展與應用的相關研究。其中明確了農業模型的作用，且得到了具體應用，通過幾個案例，管中窺豹，簡單理解下智慧農業是什么樣的。

案例一：氣候情景預測

作為農業環境模型與農業生物模型相結合應用的典型例子，未來在農業生產方面會得到極大應用。

根據當地氣象站的逐日氣象數據，進行偏差校正，然后通過數據耦合、設置氣候情景(包括基準和觀測)和管理措施，對土壤硝態氮運移和淋失及相應玉米、高粱產量模擬結果進行評價分析。通過不同基準情景下，長時間范圍土壤硝態氮運移和淋失以及相應玉米、高粱產量變化。

案例二：稻、油菜生產智慧化及災害預警

水稻/油菜生長模型及其決策系統R/OCSODS與農業物聯網、大數據等技術結合，開展了稻、油生產智慧化及主要災害預警關鍵技術應用。其方法是基于農業模型的，利用環境(氣溫、光照、土壤水分、養分等)、生長(生物量、LAI、植株水分、養分等)及病蟲災害感知數據進行生產管理決策、災害精細評估防控預警以及裝備化實施。

2015-2018年，該模型在江蘇省南通、南京、泰州及鹽城，湖北、四川、安徽、江西等地累計應用推廣7101.8平方公里，新增純收益96268.54萬元，累計總經濟效益15.92億元。

案例三：設施番茄感知與栽培示范

設施番茄生長模型及其決策系統與自主研制的物聯網檢測采集終端iDCT-4、大數據等技術結合，開展了設施番茄生產智慧化關鍵技術示范?；谵r業模型，利用基于無線網絡傳感器與光譜的設施番茄環境(氣溫、光照、濕度、土壤水分、養分等)與生長(生物量、LAI、植株水分、養分等)感知數據，進行設施番茄精確栽培管理決策、不適生長、環境及災害預警和裝備化(水肥一體化等)實施，通過人工(塑料大棚)、半自動(日光溫室)和智能全自動(智能溫室)調控，實現設施番茄高產、優質、高效、綠色生產。

該應用是將農業模型應用在智能溫室大棚培植番茄上，首先需要智能溫室大棚作為“硬件”，再將設施番茄生長模型及其決策系統作為“軟件”，指導番茄在生長中的水肥、光照、二氧化碳濃度等調控，將智能溫室大棚功能充分利用。

智能溫室大棚是農業物聯網系統對傳統大棚改造升級的成果，適用于薄膜大棚、玻璃溫室、日光板大棚等各類型溫室大棚。在大棚內部安裝部署空氣溫濕度傳感器、土壤溫濕度傳感器、土壤電導率傳感器、光照度傳感器等感知設備，以一分鐘一次的頻率獲取大棚內的環境參數，同步匯總到物聯網云平臺上，生產曲線圖形式，可分析、查詢、追溯各項操作及波動情況。同時對于云平臺設置的各項數值，系統自動觸發報警機制，以短信、微信、系統消息、電話等形式預警。配合網絡高清攝像頭，實時查看作物生長現狀，如此才能構建、完善、應用農業模型。

江蘇省揚州市等多所蔬菜園區、智慧農業公司，共同參與了示范。其中，2018年8月至2019年1月，在揚州市江都區吳橋鎮蔬菜園區設施番茄栽培測試應用，結果表明，與相同條件下無精確栽培對照相比，大棚作物生長環境傳感器監測與栽培優化決策，可使番茄增產5.9%，水、肥、藥、種等總利用率提高6.5%，總生產成本降低10.3%。

審核編輯：符乾江