三、精准农业技术
精准农业是一套基于空间信息变异实施精细管理的现代农业操作系统。其核心思想就是根据土壤肥力、作物生长状况和产量的空间差异，调节对作物的投入。在对耕地和作物长势进行定量和空间分布的差异分析基础上，因地制宜定量投入、实时定位变量实施的精准田间管理，从而达到高效利用各类农业资源和改善环境这一可持续发展目标。
（一）精准农业技术体系组成
精准农业技术体系主要包括：田间信息采集和实施调控操作的空间定位技术，带田间小区作物产量自动采集和产量分布图自动生成技术；农业资源科学利用、作物栽培管理和投入产出分析的生产管理决策支持技术，实施自动化调控投入的智能化控制的农业机械（图2.8）。精准农业从实施过程来分大致包括农田信息获取、农田信息处理分析、决策处方的形成和农机田间实施四大部分。这四大部分，在目前来讲，大多是以分离的技术形式存在，但发展的趋势是合而为一，统一在变量施用机具这个精准农业技术系统的载体上。
图2.8 精准农业技术体系示意
（1）全球定位系统（GPS）精准农业广泛采用了GPS系统用于信息获取和实施的准确定位。为了提高精度广泛采用了DGPS（Differential Global Positioning System）技术，即所谓“差分校正全球卫星定位技术”。它的特点是定位精度高，根据不同的目的可自由选择不同精度的GPS系统。
（2）地理信息系统（GIS） 精准农业离不开GIS（Geographical Information System）的技术支持，它是构成农作物精准管理空间信息数据库的有力工具，田间信息通过GIS系统予以表达和处理，是精准农业实施的重要。
（3）遥感系统（RS） 遥感技术（Remote Sensing）是精准农业田间信息获取的关键技术，为精准农业提供农田小区内作物生长环境、生长状况和空间变异信息的技术要求。
（4）作物生产管理专家决策系统 它的核心内容是用于提供作物生长过程模拟、投入产出分析与模拟的模型库；支持作物生产管理的数据资源的数据库；作物生产管理知识、经验的集合知识库；基于数据、模型、知识库的推理程序；人机交互界面程序等。
（5）田间肥力、墒情、苗情、杂草及病虫害监测及信息采集处理技术设备 如田间信息适时采集传感器与数据处理方法。
（6）带GPS系统的智能化农业机械装备技术 如带产量传感器及小区产量生成图的收获机械；自动控制精密播种、施肥、洒药机械等。
（二）田间信息获取
精准农业需要尽可能高密度的农田信息。目前，精准农业实施的最大障碍，是在农田信息高密度、高速度、高准确度、低成本的获取技术上。如果高密度农田信息获取技术没有根本的突破，精准农业技术难以得到大面积应用。
对土壤养分的空间变异性解析是精准变量施肥的基础工作。精准农业的发展方向是根据米级、亚米级尺度的土壤性状、作物生长参数变异来调整农田水肥、播种、植保、耕作等作业，但由于缺乏成熟的低成本、高密度、高精度、高可靠性的获取农田信息的技术，田间信息采样的间距较大，目前流行的精准农业技术体系所解决的主要还是几十米以上的田间性状变异。美国目前流行的精准农业的土壤采样布点大多是1hm2以上采一个样点，相当于100m取一个采样点，在国外研究文献中所查到的最小尺度的网格面积大约相当于1亩多耕地，北京小汤山国家精准农业示范基地的采样密度大约为2.5亩，没有测定的地点只好采用地统计学方法进行估算。“VERIS”土壤电导率制图机是一个很有用的获取农田信息的工具，现在已经成为精准农业农田信息获取的一项推广设备。人们了解土壤电导率与土壤性状的关系已经有多年了，土壤的许多性状之间是相互联系的，如土壤质地黏重，则电导率高、有机质含量高、阳离子代换量高、田间持水量高，而这些性状与土地的生产力有不可分割的关系，这便是土壤电导率变化图之所以很有用的原因。
作物信息，如叶面积系数、干物质积累、单株形态信息等，目前也还离不开破坏性采样。卫星遥感和航空遥感正成为农田信息获取的很好的来源，用遥感获取土壤和植物参数已经比较普遍了，随卫星遥感精密度的提高，卫星遥感技术在精准农业中的作用应该会越来越大，例如Okamoto等（1990）和Hatanaka等（1995）用Landsat的图像推断土壤有机质含量和土壤持水量。近地面吸收和反射光谱，作为田间低成本间接测定作物养分和生化参数的一个工具，随着卫星和航空遥感技术进一步发展和成熟前，正在被发展为高密度获取农田信息的技术手段，目前国内外对遥感信息的应用，大部分停留在从光谱信息推断作物冠层生化参数这一步上。
（三）田间产量变异信息获取
一般来说，农田田间产量的变异性是在作物收获过程中获取的，在联合收割机上安装有产量传感器和GPS定位系统，根据GPS的定位精度，可以获得任何空间位置的产量信息。产量信息通过插值分析后可直接用于决策。
产量制图现在是一项推广比较普遍的精准农业信息获取技术。根据国内外研究结果表明，一块地的产量不同小区差异很大，但只有产量的空间变化模式在年际间和作物间一致时产量图的使用才有依据。美国明尼苏达大学的John Lamb领导的研究表明，玉米产量的空间变异在年际间往往是不一致的，高产和低产地块并不是每年发生在相同的地块，表明历史产量记录预测未来产量的可靠性是有限的。Eghball & Varvel依据1975～1995年共20年间在Nebraska东部进行的7种作物轮作技术体系数据的分析表明，几种作物的产量年际变异要远大于空间产量变异。因此，在精准农业的决策分析中，除产量变异信息外，还必须要考虑其他信息。
（四）变量施肥技术
精准农业变量施肥、变量喷药是精准农业中最为关键的两项技术。精准农业变量施肥从理论上讲，可以使肥料投入合理，增加作物产量和品质。要完成精准变量施肥，需要五大关键技术，一是土壤养分数据的空间布点和产量目标的确定，二是土壤养分的空间插值技术，三是施肥模型的选择，四是处方单元大小的确定，五是处方图生成。
1.土壤养分空间分布信息及产量目标确定
土壤养分数据的布点，一是布点密度，二是布点格局。目前国外普遍的布点间距是100m，按我国的国情，布点密度在20～40m比较合适，均匀布点或均匀交叉布点方式均可，每个采样点由5～15个土钻复合而成，土钻位置分布于半径小于5m的同心圆。土壤有效磷和有效钾取土表0～20cm深度，土壤硝态氮取0～60cm土样，并自然风干，按照标准分析方法处理和分析土样获取养分浓度。布点时要用GPS记录样点的经纬度坐标。图2.9为北京市昌平区小汤山精准农业田间取样点的分布。
图2.9 北京昌平小汤山精准农业田间取样点分布（1999）
产量目标的确定，常规农业是用最近5年的平均产量乘以一个系数，这个系数的值通常在1～1.2之间，在精准农业的具体实践中，如果没有产量图或仅有一、两年的产量图，且产量图不很可靠的条件下，则整个大田只能采用同一的产量目标。在有5～6年产量图的条件下，简单的方法是直接用多年的产量图进行年际平均来获取，更合理的方法是在对产量数据进行处理后再加以利用。导致产量变化的因素很多，特别是一些意外情况，如出苗不好、病虫草害、管理不善和特殊气候等因素，均需要在对产量形成过程有充分理解的基础上进行修正。
2.土壤养分空间插值分析技术
空间插值，主要是将田间测定的间距较大的养分数据经统计学方法，对未测点进行插值，形成间距较小的点数据或者不同面积单元大小的面数据，常用方法有距离反比法和普通克立格插值法，一般后者更常用，理论上效果较好。具体的步骤因软件不同而有所区别，基本上包括样本平方半方差的计算、半方差模型的建立、空间插值三步。样本半方差的计算，应注意使最小步长与采样平均间隔相等或相近，有助于获取合理的半方差值；建立半方差模型时，要尽量照顾小间距的半方差，使模型曲线与小间距的半方差分布尽可能相近；克立格插值时，应把单点插值依赖的样点数限制在10～20个点以内，搜寻范围限制在相关尺度和相关方向以内。
3.变量施肥模型
精准农业要生成变量施肥处方，必须有将施肥量与土壤养分含量相联系的施肥数学模型。因为肥料效应模型只是施肥量与产量的关系模型，因此一般不能适合精准农业的需要；作物生长模型从理论上讲最精确，因为它系统考虑气象、土壤理化性质、品种类型、栽培管理等各个因素，但实际上由于生长模型需要的参数过多，特别是当季的气象条件参数难以准确确定，所以也不太适应。事实上，美国各个州变量施肥模型均为简单的线性施肥模型，这些模型普遍的特点是主要输入产量目标与土壤养分两项。
美国的施氮模型与施磷施钾模型相比较更复杂，除了需要产量目标和土壤养分两项外，还多了两项，一是取样日期矫正，二是前茬作物矫正。对美国的大农场而言，任何微小的矫正都意味一笔很大的经济支出调整，对我们中国的小农经济而言，这两项不是很重要，删除后使模型简化，更实用。日期矫正在中国不易出现，因为大多数情况下是一年两熟，只能在播种前后采样。前茬作物的分解效果，即使在当季不考虑，在下一季也会在土壤养分中表现出来。另外，美国施氮模型所根据的普遍是依据0～60cm土壤的硝态氮储量进行推荐施肥，而且已经很普遍。美国的施磷肥和钾肥模型中，在计算施肥量为负值时硬性设为0。作物对土壤磷钾养分的需要量与产量正相关，目标产量越高，对土壤磷钾的消耗越大，因此不能用这些关系反推不施肥时的产量，施氮模型则可以用来从土壤养分和施肥量推断产量。不同作物的施肥模型，对土壤肥力的要求不同。例如玉米决定施肥的临界养分为：K 160mg/L，P 15mg/L，N 20mg/L。大豆决定施肥的临界养分浓度为：K 120mg/L，P 15mg/L，NO3-N 10mg/L。
4.施肥处方图制定
变量施肥处方图的制作，可以用现成的地理信息系统软件。在地理信息系统中生成施肥处方图，需要确定处方单元的大小。首先要参考采样间距，网格大小不要与采样间距相差过大，网格过小，插值结果的可靠性低，意义不大。当网格过大，会浪费土壤采样信息，降低施肥处方准确性。另外要考虑变量施肥机的幅宽，处方单元大小应该是变量施肥机幅宽的整数倍。
一般的地理信息系统软件，简单易懂，但其空间分析功能过于简化，空间插值没有常用的克立格方法。VESPER软件是澳大利亚精准农业中心开发的一个地学统计插值软件，以常规的克立格方法为主，简单易用。但VESPER软件存在的问题是插值效果缺乏衡量标准，半方差模型选择的反证过程过于简化，生成的养分分布图图标不全。一般可以将常规的地理系统软件与VESPER软件结合，先用VESPER产生插值后的数据文件，然后在地理信息上生成施肥处方图，或研究开发专门的处方图生成软件。图2.10、图2.11分别为变量施肥处方图生成系统流程与过程。
图2.10 变量施肥处方图自动生成系统数据流程设计
图2.11 精准农业施肥处方图生成过程
（五）精准农业技术推广现状及前景
目前国际上精准农业技术的推广处于徘徊期，所普遍推广的还是一些单项技术，如DGPS定位下的精准播种、精准喷药等，澳大利亚精准农业中心的研究人员对基于产量变异、土壤养分变异的变量施肥技术的效果进行研究后的结论是，变量施肥并没有导致增产，只是降低了施肥量。在美国，农户对精准农业变量施肥技术的采纳率在1999年达到顶点后，2000年、2001年连续两年有明显下降，国际市场农产品价格的持续低迷是大环境的原因，但主要的原因是目前的精准农业的技术体系投入成本很高，支持精准农业实施的软件和硬件系统还没有完善。今后随着精准农业技术相关技术的日益成熟和相关硬件设备的大幅度下降，特别是随着对农业生态环境保护意识的不断增强以及提高外部投入资源（如化肥、农药、水等）效率的需求，精准农业还是具有广泛的推广应用前景。我国目前关于生态农业精准化的思路是：力求单项技术的重大突破和广泛应用，探索适合我国国情的精准化生态农业应用模式。