2025年7月，我國(guó)北方進(jìn)入主汛期，南方卻呈現(xiàn)局部干旱與暴雨并存的復(fù)雜狀況，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域遭遇澇旱急轉(zhuǎn)的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。氣象預(yù)測(cè)表明，7月荊州等地將出現(xiàn)強(qiáng)對(duì)流天氣，山洪、滑坡等次生災(zāi)害隨時(shí)可能發(fā)生，直接威脅農(nóng)田灌溉、倉(cāng)儲(chǔ)安全以及作物生長(zhǎng)。

暴雨來襲時(shí)，農(nóng)田積水嚴(yán)重，作物根系在積水中長(zhǎng)時(shí)間浸泡會(huì)導(dǎo)致腐爛，影響產(chǎn)量；而倉(cāng)庫內(nèi)，高濕度環(huán)境易使糧食霉變，造成經(jīng)濟(jì)損失。這種復(fù)雜的天氣狀況給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了極大的不確定性，也讓農(nóng)業(yè)防汛減災(zāi)工作變得更為艱巨。

數(shù)字孿生：農(nóng)業(yè)防汛的科技利器

技術(shù)原理：構(gòu)建農(nóng)田虛擬鏡像

數(shù)字孿生技術(shù)借助物聯(lián)網(wǎng)傳感器，實(shí)時(shí)采集農(nóng)田土壤濕度、氣象數(shù)據(jù)、水位變化等信息，構(gòu)建與物理農(nóng)田同步更新的虛擬模型。該模型能模擬暴雨場(chǎng)景下的排水路徑、積水深度以及作物受災(zāi)范圍，為應(yīng)急預(yù)案提供數(shù)據(jù)支持。

以山西大禹渡灌區(qū)為例，數(shù)字孿生系統(tǒng)通過“一張圖”展示渠系流量、泵站運(yùn)行狀態(tài)。通過數(shù)據(jù)分析，調(diào)水效率提升了10%，泵站能耗降低了5%。這說明數(shù)字孿生技術(shù)能夠優(yōu)化水資源配置，提高農(nóng)業(yè)用水效率，降低能源消耗。

技術(shù)架構(gòu)：分層協(xié)作保障功能

數(shù)字孿生技術(shù)的架構(gòu)包括感知層、數(shù)據(jù)層、模型層和應(yīng)用層，各層相互協(xié)作，共同發(fā)揮作用。

感知層部署了土壤濕度傳感器、雨量計(jì)、水位雷達(dá)等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)的秒級(jí)采集。這些設(shè)備能夠快速、準(zhǔn)確地獲取農(nóng)田的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和決策提供基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)層利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)整合氣象預(yù)報(bào)、歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合庫。通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的整合和分析，能夠更全面地了解農(nóng)田的狀況和歷史災(zāi)害情況，為模型層提供豐富的數(shù)據(jù)資源。

模型層基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立水文 – 作物耦合模型，預(yù)測(cè)不同降雨強(qiáng)度下的農(nóng)田積水風(fēng)險(xiǎn)。該模型能夠根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和分析，提前預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的積水情況，為防汛減災(zāi)提供預(yù)警。

應(yīng)用層開發(fā)應(yīng)急預(yù)案仿真系統(tǒng)，支持排水方案優(yōu)化、資源調(diào)度及災(zāi)后評(píng)估。它能夠?qū)⒛Ｐ蛯拥姆治鼋Y(jié)果轉(zhuǎn)化為實(shí)際的行動(dòng)方案，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)防汛減災(zāi)工作的開展。

從“被動(dòng)”到“主動(dòng)”：動(dòng)態(tài)仿真助力農(nóng)業(yè)防汛

農(nóng)田灌溉：精準(zhǔn)應(yīng)對(duì)暴雨挑戰(zhàn)

在汛期暴雨中，農(nóng)田排水效率至關(guān)重要。數(shù)字孿生技術(shù)通過多種場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)減災(zāi)。

在暴雨排水預(yù)案仿真方面，模擬不同降雨量下農(nóng)田積水過程，識(shí)別易澇區(qū)域。浙江蘭溪楊梅基地的傳感器實(shí)時(shí)反饋葉溫、莖稈長(zhǎng)度等數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生模型預(yù)測(cè)積水風(fēng)險(xiǎn)后，自動(dòng)觸發(fā)排水泵啟動(dòng)預(yù)案，將澇災(zāi)損失降低了30%。這表明數(shù)字孿生技術(shù)能夠根據(jù)實(shí)際情況及時(shí)采取排水措施，減少積水對(duì)作物的損害。

灌溉系統(tǒng)智能調(diào)度結(jié)合氣象預(yù)報(bào)與土壤墑情，動(dòng)態(tài)調(diào)整灌溉量。查哈陽農(nóng)場(chǎng)通過數(shù)字孿生系統(tǒng)遠(yuǎn)程控制139條支渠閘門，實(shí)現(xiàn)“按需供水”，避免了暴雨前過度灌溉導(dǎo)致的內(nèi)澇。這說明該技術(shù)能夠根據(jù)天氣和土壤情況合理分配水資源，提高灌溉的精準(zhǔn)度。

作物耐受性壓力測(cè)試模擬持續(xù)暴雨對(duì)作物根系的影響，優(yōu)化排水時(shí)序。例如，玉米在積水24小時(shí)后可能減產(chǎn)20%，數(shù)字孿生模型可提前48小時(shí)預(yù)警，指導(dǎo)農(nóng)戶開挖臨時(shí)排水溝。這體現(xiàn)了數(shù)字孿生技術(shù)能夠提前預(yù)測(cè)作物的受損情況，為農(nóng)戶采取防護(hù)措施提供時(shí)間。

倉(cāng)儲(chǔ)防潮：全程管控降低霉變風(fēng)險(xiǎn)

汛期高濕度環(huán)境易引發(fā)糧食霉變，數(shù)字孿生技術(shù)通過倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境仿真實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管控。

溫濕度動(dòng)態(tài)映射在倉(cāng)庫部署溫濕度傳感器網(wǎng)絡(luò)，數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)生成三維熱力圖，標(biāo)識(shí)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。舟山蔬菜工廠通過仿真系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)東南角濕度超標(biāo)后，自動(dòng)啟動(dòng)除濕機(jī)，將糧食霉變率從5%降至0.8%。這說明該技術(shù)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)倉(cāng)庫內(nèi)的濕度異常，并采取相應(yīng)的除濕措施，降低糧食霉變的風(fēng)險(xiǎn)。

通風(fēng)系統(tǒng)智能優(yōu)化模擬不同通風(fēng)策略下的空氣流動(dòng)路徑，減少結(jié)露風(fēng)險(xiǎn)。明輝蔬果公司利用數(shù)字孿生技術(shù)優(yōu)化冷庫風(fēng)道設(shè)計(jì)，使能耗降低15%，同時(shí)延長(zhǎng)果蔬保鮮期。這表明數(shù)字孿生技術(shù)能夠優(yōu)化通風(fēng)系統(tǒng)，提高能源利用效率，保證果蔬的質(zhì)量。

庫存布局風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估根據(jù)貨物耐潮性分級(jí)，通過仿真模型規(guī)劃最優(yōu)堆放方案。將易受潮的種子類物資放置于倉(cāng)庫中高層，避免地面返潮影響。這體現(xiàn)了數(shù)字孿生技術(shù)能夠根據(jù)貨物的特性合理安排庫存布局，減少貨物受損的可能性。

技術(shù)落地：突破障礙實(shí)現(xiàn)全鏈賦能

實(shí)施路徑：多舉措推動(dòng)技術(shù)應(yīng)用

要讓數(shù)字孿生技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，需要從多個(gè)方面入手。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)方面，部署低成本物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如LoRa傳感器，降低數(shù)據(jù)采集成本。建立農(nóng)田 – 倉(cāng)儲(chǔ)一體化數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)跨環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)互通。淄博智洋創(chuàng)新將水庫數(shù)據(jù)與灌區(qū)模型聯(lián)動(dòng)，提升了水資源配置效率。這說明通過合理的數(shù)據(jù)建設(shè)，能夠?yàn)閿?shù)字孿生技術(shù)提供更全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

模型輕量化改造開發(fā)邊緣計(jì)算模塊，在田間終端完成基礎(chǔ)仿真，減少云端依賴。華欣牧業(yè)通過AI視覺識(shí)別技術(shù)，在3秒內(nèi)鎖定異常母羊，推動(dòng)模型實(shí)時(shí)響應(yīng)。這表明模型輕量化改造能夠提高技術(shù)的響應(yīng)速度，使其更適用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)。

農(nóng)戶端應(yīng)用開發(fā)設(shè)計(jì)手機(jī)端數(shù)字孿生操控界面，支持預(yù)案一鍵觸發(fā)。查哈陽農(nóng)場(chǎng)農(nóng)戶可通過APP實(shí)時(shí)查看地溫、水位數(shù)據(jù)，并遠(yuǎn)程控制灌溉設(shè)備。這體現(xiàn)了農(nóng)戶端應(yīng)用開發(fā)能夠讓農(nóng)戶更方便地使用數(shù)字孿生技術(shù)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平。

挑戰(zhàn)與對(duì)策：積極應(yīng)對(duì)解決問題

數(shù)字孿生技術(shù)在落地過程中也面臨一些挑戰(zhàn)，需要采取相應(yīng)的對(duì)策。

數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)方面，采用區(qū)塊鏈技術(shù)加密傳輸農(nóng)田數(shù)據(jù)，防止隱私泄露。魯泰紡織的3D服裝定制平臺(tái)通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，在保障用戶數(shù)據(jù)安全的前提下實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練。這為農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)安全提供了可借鑒的方法。

模型精度提升結(jié)合本地歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)校準(zhǔn)模型參數(shù)。荊州在模擬山洪時(shí)，納入1998年、2016年大水?dāng)?shù)據(jù)，使淹沒范圍預(yù)測(cè)誤差小于5%。這說明通過引入歷史數(shù)據(jù)，能夠提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

成本分?jǐn)倷C(jī)制推廣“政府補(bǔ)貼 + 企業(yè)共建”模式。浙江通過全域數(shù)字化項(xiàng)目，將單畝農(nóng)田數(shù)字孿生建設(shè)成本從500元降至200元。這有助于降低數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用成本，促進(jìn)其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的普及。

未來展望：構(gòu)建農(nóng)業(yè)韌性發(fā)展新格局

隨著5G、AI大模型與數(shù)字孿生的深度融合，農(nóng)業(yè)防汛將實(shí)現(xiàn)三大突破。全要素仿真將從單一農(nóng)田擴(kuò)展至流域級(jí)數(shù)字孿生，模擬上下游洪水演進(jìn)，提高對(duì)洪水災(zāi)害的整體認(rèn)知和應(yīng)對(duì)能力。自主決策系統(tǒng)將通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，使模型自動(dòng)生成最優(yōu)應(yīng)急方案，提高防汛減災(zāi)的效率和科學(xué)性?？缧袠I(yè)協(xié)同將與交通、氣象部門數(shù)據(jù)共享，構(gòu)建農(nóng)業(yè) – 城市防汛聯(lián)動(dòng)體系，形成全社會(huì)共同參與的防汛減災(zāi)格局。

數(shù)字孿生技術(shù)正從實(shí)驗(yàn)室走向田間地頭，成為農(nóng)業(yè)抗擊汛期災(zāi)害的重要支撐。它不僅提升了應(yīng)急響應(yīng)速度，更推動(dòng)了農(nóng)業(yè)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的轉(zhuǎn)變。未來，隨著技術(shù)成本的進(jìn)一步降低，數(shù)字孿生技術(shù)將在保障國(guó)家糧食安全方面發(fā)揮更大的作用。

結(jié)語：數(shù)字孿生引領(lǐng)農(nóng)業(yè)防汛新征程

數(shù)字孿生技術(shù)為農(nóng)業(yè)汛期保衛(wèi)戰(zhàn)提供了強(qiáng)大的科技支持，在農(nóng)田灌溉、倉(cāng)儲(chǔ)防潮等方面發(fā)揮了重要作用。盡管在應(yīng)用過程中還面臨一些挑戰(zhàn)，但通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新和政策支持，這些問題將逐步得到解決。相信數(shù)字孿生技術(shù)將不斷發(fā)展和完善，為農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和國(guó)家的糧食安全保駕護(hù)航！