德国联邦教育和研究部资助未来数字农业研究项目

  

  4月,德国联邦教研部(BMBF)资助莱布尼兹农业景观研究中心(ZALF)与其他9个研究机构合作开展的项目“未来农业系统:数字农业知识与信息系统(DAKIS)”正式启动[1]。该项目将致力于未来数字农业愿景,开发一种实用的数字信息与决策支持系统,开展机器人、传感器和计算机模型研究,并把生产优化与环境和自然保护相结合,以使作物种植系统更加经济有效,同时更具环境可持续性和更能适应气候变化。BMBF将在5年内提供740万欧元的资助。项目研究内容主要包括以下几个方面。

  1、试验区农业生态系统服务与需求

  项目将在分别位于德国南部和北部的两个截然不同的农业试验区开发和测试DAKIS系统。首先,研究明确两个地区的现状,包括农业目前提供哪些服务,即为人类和动物生产多少粮食,生产多少可再生原料;有哪些监管服务,例如洪泛平原、二氧化碳排放和储存能力及作物的授粉性能等;该地区有哪些动植物物种,且它们在什么条件下生活;以及文化方面,如娱乐功能、环境教育和农业景观旅游等。此外,要特别考虑耕种措施对物种多样性和上述生态系统服务的影响。其次,研究人员将确定社会对这些生态系统服务的区域需求。然后,根据研究结果,推导出中央管理和信息系统如何将这种需求转化为具体的土地利用战略和农业行动建议。

  2、基于传感器技术和实时监控构建网络农业景观

  在两个试验区同时建立包含静态传感器和部分自主机器人的无线传感器网络。该系统将连续记录重要的景观参数,包括土壤成分、植物种群及气象数据等,并将这些参数与卫星观测联系起来。通过这种方式,可以持续监控景观的变化并将其反馈到决策系统中。

  3、通过计算机模型和实地种植建立理想农场

  借助上述工作获得的数据及基于社会对农业的需求,利用计算机模型计算适合该地区的“理想农场”,完美地平衡生产最大化、生态系统服务和技术可行性之间的关系。系统将支持长期投资规划,如购买灌溉系统或农业机械。同时,还将结合天气条件等分析种植系统的经济效率,最大程度减少水、肥料和农药等资源的使用。该系统还会进行小规模的实地种植。随着种植系统从种植单一和使用重型农业机械的大块田地耕作转向更多样化的小田块种植,可以有效解决两个问题,一是防止农业景观生物多样性的降低,二是阻止某些作物的灭绝。此外,利用DAKIS进行农业跨农场网络化也将为合作和分工创造新机会。最终,该系统应能够实时模拟农业产量和生态系统服务。

  4DAKIS系统的数据整合与实践应用

  来自监测系统和模拟的结果会在DAKIS界面中与法律、政治和社会参数相关联。农业知识也会被作为DAKIS决策支持系统的构建模块进行存储。所有数据流都将集成在一个直观的用户界面上,浓缩为行动建议,并以易于理解的方式实现可视化。然后将在两个测试区域进行测试和进一步开发,重点关注草地和耕地这两种典型的使用类型。此外,研究人员还将研究如何使用创新技术(如机器人技术)实施这些措施,以及如何在实践中克服潜在的接受障碍。                   (袁建霞)

 

  


 

[1] Launch of research project: The future of agriculture is digital. https://www.seedquest.com/news.php?type=news&id_article=106617&id_region=&id_category=&id_crop

原文始发于:德国联邦教育和研究部资助未来数字农业研究项目

 

注:本站文章除标明原创外,均来自网友投稿及分享,如有侵权请联系dongxizhiku@163.com删除。

         

发表评论