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智能农业数字化化种植管理规定细则细则

一、总则

智能农业数字化化种植管理规定细则旨在规范和指导智能农业数字化化种植的流程、技术要求及管理标准，确保种植过程的科学性、高效性和可持续性。本细则适用于采用数字化技术进行作物种植的所有农业生产经营主体，包括但不限于智慧农场、农业合作社及现代化种植企业。

二、基本要求

（一）种植环境数字化监测

1.建立覆盖土壤、气候、水质等关键参数的实时监测系统。

2.监测点布局应确保数据覆盖种植区域的代表性，间距不超过20米。

3.数据采集频率不低于每小时一次，并自动存储至数字化管理平台。

（二）种植设备智能化管理

1.采用自动化灌溉、施肥、温控等设备，减少人工干预。

2.设备应具备远程控制功能，并接入统一的管理平台。

3.设备运行数据需实时上传，故障自动报警并记录。

（三）作物生长数字化建模

1.基于历史数据和实时监测数据，建立作物生长模型。

2.模型需定期更新，更新周期不超过每季度一次。

3.利用模型预测作物产量、病虫害风险等关键指标。

三、操作流程规范

（一）种植前准备

(1)土壤数字化分析：采集土壤样本，检测pH值、有机质含量、养分等指标，数据录入管理平台。

(2)设备调试：检查灌溉、施肥等设备的运行状态，确保功能正常。

(3)模型校准：根据目标作物和种植区域特点，校准生长模型参数。

（二）种植过程中管理

(1)水分管理：根据土壤湿度数据和作物需水规律，自动调节灌溉量。

(2)营养管理：基于土壤养分数据和作物生长阶段，精准施用肥料。

(3)病虫害预警：通过图像识别和数据分析，提前预警病虫害风险。

（三）收获后数据归档

(1)收获量记录：自动或手动录入作物产量数据，与生长模型对比分析。

(2)设备维护记录：整理设备运行数据，用于后续维护优化。

(3)数据备份：定期备份所有数字化数据，确保数据安全。

四、技术支持与培训

（一）技术支持体系

1.建立由农业专家和技术工程师组成的技术支持团队。

2.提供远程和现场技术指导，解决数字化种植中的技术问题。

3.每月至少组织一次技术培训，更新种植管理知识。

（二）培训内容要点

(1)数字化设备操作：包括数据采集设备、自动化设备的正确使用方法。

(2)数据分析基础：讲解如何解读作物生长模型及监测数据。

(3)应急处理流程：针对设备故障、灾害等情况的应对措施。

五、管理与考核

（一）数据管理责任

1.明确各环节数据管理责任人，确保数据准确性。

2.建立数据审核机制，每月对关键数据进行核查。

（二）绩效考核标准

1.产量指标：对比历史数据，产量提升率不低于10%。

2.资源利用率：水肥利用率不低于85%。

3.成本控制：种植成本降低率不低于5%。

（三）持续改进

1.定期评估数字化种植效果，收集用户反馈。

2.根据评估结果调整管理细则，优化种植流程。

一、总则

智能农业数字化化种植管理规定细则旨在规范和指导智能农业数字化化种植的流程、技术要求及管理标准，确保种植过程的科学性、高效性和可持续性。本细则适用于采用数字化技术进行作物种植的所有农业生产经营主体，包括但不限于智慧农场、农业合作社及现代化种植企业。通过明确数字化种植各环节的操作规范、技术标准和数据管理要求，提升资源利用效率，降低生产成本，保障作物品质，推动农业生产的现代化转型。

二、基本要求

（一）种植环境数字化监测

1.监测系统建设与布局：

建立覆盖土壤、气候、水质等关键参数的实时监测系统。系统应包括但不限于土壤温湿度传感器、光照强度传感器、二氧化碳浓度传感器（适用于温室）、空气温湿度传感器、风速风向传感器、雨量传感器、水体pH值、电导率、溶解氧传感器等。

监测点布局应确保数据覆盖种植区域的代表性，避免盲区。对于大田种植，监测点间距建议不超过20米，确保数据能反映局部微环境的差异；对于温室或高精度种植区，监测点间距可适当缩小至5-10米，并在关键位置（如作物行间、不同品种区域）增设监测点。

监测设备应选用经过验证的、精度符合行业标准的产品，并定期进行校准（建议每季度一次）。

2.数据采集与传输：

数据采集频率不低于每小时一次，以捕捉环境参数的动态变化。对于关键参数（如土壤湿度、灌溉阀状态），可提高采集频率至每10分钟一次。

采集到的数据需通过无线（如LoRa,NB-IoT,Wi-Fi）或有线方式实时传输至中心化的数字化管理平台或云服务器。

传输过程中需保证数据的完整性和安全性，采用加密传输协议。

3.数据存储与分析：

数据自动存储至数字化管理平台，采用时间序列数据库进行管理，保留历史数据以便追溯和趋势分析。

平台应具备基本的数据可视化功能，能够以曲线图、表格等形式展示历史和实时数据。