據(jù)悉，2017年以來，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部以“統(tǒng)一部署、系統(tǒng)布局、整合資源、分步實施”為原則，初步構(gòu)建起以1個國家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)總中心、10個領(lǐng)域數(shù)據(jù)中心為引領(lǐng)，148個國家農(nóng)業(yè)科學(xué)觀測實驗站為骨干，近500個試運行站點為支撐的全國觀測網(wǎng)絡(luò)。
例如，在陜西楊凌，一套運行30年的土壤監(jiān)測系統(tǒng)仍在持續(xù)工作。依托該系統(tǒng)積累的長期數(shù)據(jù)資源，科研團隊建立起四大區(qū)域土壤有效磷預(yù)測模型。該模型預(yù)測準確度超85%，為全國旱作區(qū)化肥減施提供了量化依據(jù)。“就像給土壤做‘CT掃描’，我們能精準預(yù)測不同區(qū)域的磷素需求。”農(nóng)業(yè)農(nóng)村部土壤質(zhì)量楊凌野外科學(xué)觀測研究站負責(zé)人、西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院研究員楊學(xué)云說。
在病蟲害防控領(lǐng)域，通過基于14年小麥蚜蟲觀測數(shù)據(jù)構(gòu)建的高溫累計損傷模型，科研人員首次解決了復(fù)雜溫度模式下害蟲種群預(yù)測難題，相關(guān)成果使黃淮海麥區(qū)蚜蟲防控效率提升30%。針對葡萄種植中的病蟲害識別難題，科研人員將開發(fā)的AI圖像識別技術(shù)嵌入微信小程序，讓果農(nóng)通過手機拍照即可診斷98%的常見病害，這項技術(shù)已在新疆、山東等葡萄主產(chǎn)區(qū)推廣應(yīng)用。
國家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)總中心主任、中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所所長周清波介紹，圍繞十大領(lǐng)域的62項觀測任務(wù)，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部組織制定了5100項觀測指標標準，從數(shù)據(jù)采集方法到入庫格式實現(xiàn)全流程規(guī)范。盡管數(shù)據(jù)積累成效顯著，但農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)利用仍面臨跨學(xué)科數(shù)據(jù)融合分析不足、人工智能深度應(yīng)用滯后、復(fù)合型人才匱乏等挑戰(zhàn)。
“農(nóng)業(yè)農(nóng)村部正在謀劃建設(shè)‘天空地’一體化觀測重大科技工程。”中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技管理局副局長劉濤說，該工程將整合衛(wèi)星遙感、無人機巡檢、地面?zhèn)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的實時觀測系統(tǒng)，預(yù)計2025年完成優(yōu)化地面站點布局，編制完成相關(guān)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新重大工程設(shè)施建設(shè)規(guī)劃。
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