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第41章 智能化农业管理科学

智能化农业管理与决策是将专家系统和现代决策支持技术引入到农业领域而形成的农业信息技术领域,其研究工作始于20世纪70年代。

自从美国伊利诺斯大学利用知识T程原理研制了大豆病虫害诊断专家系统PLANT/ds以后,智能农业管理系统在动植物生产管理与决策中的应用范围不断拓展。从分析、预测畜禽的销售、所需饲料、品种退化,到利用育种和品种资料、畜禽级别指标、营养效果、生产情况以及市场价格等数据分析经济效益和新品种的价值。从预测虫害发生时期、确定喷药种类、药量和时间,到决定施肥和灌溉的时间,有效降低了生产成本,提高了资源利用率,取得了较好的经济、社会和环境效益。

世纪90年代智能农业管理与决策技术取得了许多新的进展,其应用逐步从微观农业生产管理与决策向高层次宏观农业管理与决策扩展。同时,基于模型的农业专家系统的研究与应用。面向高新技术的研究与农业应用、用模糊理论求解农业问题、机器学习技术的农业应用以及人工神经元网络的农业应用都取得了很大进展。例如,以往基于规则的专家系统处理浅层的经验数据,而基于模型的专家系统则是从基础知识进行深层的推理,在技术上更有助于决策的科学性。再如,美国得克萨斯A&M大学应用人工神经元网络进行牛肉分级,应用逆向传播网对食品加工进行建模与预测。日本农林水产省的国家农业研究中心建造了一个模糊神经系统外壳工具,用于控制温室中的条件,都取得了很好的效果。

我国在20世纪80年代,开展了智能农业管理与决策方面的研究工作。从江苏农业科学院建立水稻栽培计算机模拟优化决策系统开始,陆续开展了以农业专家系统为核心的智能化农业信息技术的研究与实际应用,取得了许多有较高水平的技术成果。

世纪90年代,"国家863计划"智能计算机系统主题(306主题)推出了"智能化农业信息技术应用示范工程"。1996年,国家科技部高技术司批准建立了北京、吉林、安徽、云南4个国家智能农业示范区(第一批),1998年出台了《关于农业信息化科技工作的若干意见》和《国家863计划智能化农业信息技术应用示范工程实施办法》两个纲领性文件,又陆续批准成立了陕西杨凌、甘肃、山东、河北、黑龙江加入国家智能农业示范区(第二批);以后又批准了天津、湖南、山西、新疆、四川加入国家智能农业示范区(第三批);重庆、辽宁、河南第四批加入国家智能农业示范区,海南、广西、宁夏第五批加入国家智能农业示范区。

示范区利用智能农业开发平台,快速、高质量地开发出了本地化实用智能农业管理与决策系统,经过多年示范推广,取得了明显成效。以北京示范区为例,1996年批准建立以后,选择顺义、通州2个区县建立跨乡镇成方连片的中心示范区,在大兴、房山、平谷、昌平、怀柔、朝阳等6个区县和农场局系统设置试验点150~200个,建立了333.3公顷超高产样板田,建立了涉及气象、土壤养分、品种、植保、农机、水利和社会经济等内容的119个数据库和53个知识库,提供了对小麦、玉米从播种到收获全生育期的综合性、针对性应变决策方案。通过联网运行和示范区四个层次生产实践的检验,经济效益明显。1996—1999年,通过"北京农业智能网络",推广应用智能化农业信息技术累计40万公顷,增加产量13915万千克,增加产值18871万元,节约成本5000万元,获得总经济效益23655万元。

12月10日,在瑞士日内瓦举行的世界信息峰会上,我国863计划支持的"智能化农业信息技术应用示范工程",获世界信息峰会全球大奖。该奖项的获得标志着我国智能农业管理与决策研究及推广应用工作得到了世界的认可。

我国人口逐年增长、耕地不断减少,为了不断提高人民生活水平,必须实现农业的科学发展。建国后几次重大决策失误(大量砍伐森林,围湖造田,破坏生物群落等)所造成的后果,更说明了农业科学决策的重要性。农业生产过程受到众多复杂因素的影响,有些已被人们认识并可以量化,但有些至今还未被认识或无法用数学模型描述,对于这类非结构性问题,智能农业管理与决策就显得十分必要。目前,人工智能、模糊理论、人工神经元网络等智能技术已为解决农业系统中大批非结构性的决策问题提供了新的方法,它们与农业系统经济模型、资源有效利用模型和基于专家知识与经验的专家系统的结合,必将使智能农业管理与决策获得新的发展。

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