大数据智能型农业，助力吉林农业发展

 ——吉林市松花江种业责任有限公司

一、项目参与公司基本情况

1.吉林市松花江种业有限责任公司

吉林市松花江种业有限责任公司，座落在吉林省吉林市。公司成立于2002年，注册资本3000万元，是集科研、生产、加工、品种试验、示范推广农技服务于一体的综合性种子企业的有限责任公司。年生产量在200万公斤以上，并代理美国先锋系列品种和国内外知名种业的适应我地区的优良品种的同时积极投入资金研发培育审定自有知识产权品种7个，目前年销售额在20000万元以上。

2016年开始公司与北京爱科农科技有限公司合作在吉林省开展以爱科农公司自主研发的大数据驱动型智能农业技术系统（FIS），为当地种植大户提供及时、高效、精准的管理决策指导，以解决中国农业当前存在的问题，已取得显著的社会经济效益。

2.北京爱科农科技有限公司

北京爱科农科技有限公司是一家提供农业大数据分析的高科技公司，拥有自己独立的土壤肥力实验室和中国唯一一家农业气象服务子公司。研发团队设立在美国伊利诺伊州的科学研究中心区，汇集了多名具有美国名校博士学位的研究人员，在多年的研究基础上建立起作物生长模型和预测模型等。爱科农公司的技术与商务团队由来自具有国际一流农业公司高管经验的人员组成，主要成员均具有外企工作背景和10年以上管理经验。

3.大数据相关建设及资金投入

表1 吉林市松花江种业有限责任公司农业大数据项目投入

二、项目实施主要方案

1.吉林省农业大数据项目实施背景

吉林省玉米生产条件优越，是我国玉米主产区和重要的商品粮生产基地。玉米播种面积占粮食播种面积的70%以上。截至2016年，玉米播种面积占粮食播种面积比重达到73.9%，比2010年增长9%。近年玉米产量稳定在2000万～2700万吨，占全国总产量的10%～15%。在全国范围内，吉林省玉米商品量、商品率、人均占有量、出口量均居第1位。因此在吉林省实施农业服务项目以促进吉林省农业在减少化肥和农药投入的同时增加粮食单产和总产，对保障国家粮食安全、促进经济发展、增加农民收入等方面有着极其重要的意义。

2.建设内容和规模

吉林市松花江种业有限责任公司从2016年开始引进北京爱科农科技有限公司自主研发的大数据驱动型智能农业技术系统（FIS）对玉米生产进行指导示范，以iCAN的“R10”十因素优选技术，通过适时播种、精准施肥、病虫害预测防治、最佳收获期预测等技术，在保证产量增加的前提下，解决当地农业生产中化肥和农药高投入低产出的问题，在降低化肥和农药投入量的“低能高效”生产模式下增加农户收益。项目具体情况如表2：

表2项目实施地点及负责人

3.解决的主要问题及方式

吉林市松花江种业有限责任公司的技术团队长期服务于吉林农业生产，深刻的认识到目前吉林农业生产所存在的问题：农户在不了解土壤状况不同、作物品种不同则需肥量和所需要的主要营养元素不同的情况下，盲目的连续增加施肥量以求达到高产，造成了增加投入量却得不到增加收益的效果；在病虫害防治时没有进行有效预测，没有选择在最佳防治期防治，只是盲目的增加农药施用量，不但防治效果不好，还致使害虫耐药性增加，不利于农业的可持续发展。

只有通过农业大数据服务，利用大数据驱动型智能农业技术系统（FIS）对当地种植大户提供及时、高效、精准的管理决策指导，从而减少化肥农药的投入，才能使中国农业走向高效可持续发展的道路。

4.创新点

吉林松花江种业责任有限公司创新地引进了大数据驱动型智能农业技术系统（FIS）在吉林农业生产中进行指导：

（1）利用FIS对该地块实施过去10年的卫星图像，过去20年气候情况、地形变化、耕作制度等情况进行分析，并根据拟播种品种的特征特性，计算出该地块的潜在产量和产量限制因素（温度、水分、病虫害情况等）；

（2）利用FIS的6个月气象预测系统，对该地块所处位置的气象情况进行模拟和分析，确定最佳种植密度和产量目标的设定；

（3）利用FIS对土壤进行2500px深度剖面分析，对横切面的土层分布情况与全球500个土壤分层进行比对，研究该土壤质地所属的土壤类型，并对土壤样品进行取样分析，结合土壤类型利用土壤分析模块对目标农场的土壤供肥能力进行精确计算；

（4）利用FIS的干旱-玉米产量模型和爱科农公司开发的6个月气象预测系统，计算当年玉米能够吸收肥料的数量；

（5）利用FIS根据过去八年最佳种植日期，5公分土层的土壤温度，当前的实时气象数据信息和未来10天气象预测情况，准确推测最佳的播种时间，以保证播后8天内100%出苗并达到出苗整齐；

（6）利用FIS的气象预测和植物生长模型，推断植物生长发育进程和根系生长状况，推荐最佳追肥时间；

（7）利用FIS的SPAD设备动态检测植物养分的利用情况，确定最佳追肥量；

（8）利用FIS的病害发生模型，推测预防大斑病的最佳时期，减少产量受病害的影响情况；

（9）利用FIS的植物生长模型和气象模型，推测最佳收获时间。

5.具体做法

（1）确定种植地区基本情况

地点：吉林省，吉林市（1100亩）

玉米成熟区：120天

当地天气特征：秋风大，易引起玉米倒伏

当地玉米最主要易发病：玉米大斑病

实时气象站距离测试田大约800米，由辽宁铁岭旭日农业技术开发有限公司安装和采集数据。

（2）2017年生长期天气预测

预计2017年5月前干旱，整个生长季节雨量充沛，年降雨量大于500毫米。

最佳播种期预测：5月2-10日     最佳品种决策：先玉335

种植密度决策：65000株／公顷：这是在中高等肥力，壤土，无干旱情况下最佳密度。

（3）最佳施肥决策

使用爱科农的施肥智能决策系统  施肥决策和对比

爱科农公司方案1：底肥＋追肥（571公斤总肥／公顷）

底肥：施200公斤／公顷复合肥24:11:15（N：P：K）＋250公斤／公顷尿素；

追氮肥：2017年6月13日（六叶期）（21公斤锌肥+100公斤尿素）／公顷

爱科农公司方案2：只施底肥:550公斤总肥／公顷含200公斤／公顷复合肥24:11:15和350公斤／公顷尿素

中化公司方案（对比）：只施底肥，800公斤／公顷复合肥24:11:15

（4）生长期预测

使用爱科农公司玉米生长模型对玉米生长过程进行模拟

当日玉米生长期估测：VT（抽雄期）

50%开花期（R1中期）预测：7月23日

成熟期（R6）预测：9月28日

（5）病害预测

使用爱科农专有的玉米斑病模型进行预测

上次预测时间：2017年7月2日。预测内容：未来七日不会出现玉米大斑病疾病，但可诱导大斑病的环境已从6月28日开始，建议2017年7月10日田间检测；

2017年7月10日田间检测验，发现病株实际发病率小于1%；

今日（7月18日）预测：未来30日预测降雨量偏大有利于玉米大大斑病生长，但2017年大斑病发病较轻，建议7天田间检测一次，斑病未增加无需施药；

验证：到9月10日，玉米大斑病率小于10%，证实不施药是正确决策。

（6）干旱估测和预测今日旱情：无旱情，未来10日不会出现旱情，无需灌溉；验证：从播种到9月初，无旱情。

（7）产量预测

通过使用爱科农玉米产量预测模型

今日预测玉米产量是12326公斤/公顷（15%水份）

验证：还未到收获期，待验证

（8）收割期预测

使用爱科农玉米收割期预测模型，今日预测玉米含25%水份日期（收割期）为10月4日

验证：未收货，待验证

三、经验与效果

吉林市松花江种业有限责任公司农业大数据项目推广不仅给大农户节约了成本、增加了产量提高了作物产量，并解决了农业专科院校学生的专业就业问题。

另一方面，通过大农户影响小农户带动整个作物生产的投入减少，产量增加，整个农业种植产业产出比显著提高。

符合国家“肥料零增长”政策，农业大数据项目大大减少了肥料的使用，且增加了作物产量的提高。改变了种地不养地的大环境，东北三省大农户较多，土地流转速度较快，通过农业大数据，将每块土地的基本情况告知新种植者，并相应提供技术指导，构建了“换人不换地”的服务体系，给农业生态带来直接有力的平衡作用。具体经济效益情况见表3：

表3项目实施产生的经济效益