提升现代农业机械化水平 促进农业可持续发展

山东省禹城市处于鲁西北平原,农作物以小麦、玉米等粮食作物为主,其他还有棉花、蔬菜等。近几年来,以粮食深加工为链条的产业有了长足进展,并于2005年获得了“中国功能糖城”的称号。我国是世界上人口最多的发展中大国,吃饭问题始终是头等大事。要保证国家粮食安全,促进农业可持续发展,必须大力发展现代农业机械化。下面对该市农业机械化现状、存在问题、今后发展策略等略作几点简述。     

信息技术提升农业机械化水平

为适应中国现代农业建设的需要,保持中国农业机械化水平持续增长,实现中国农业可持续发展,该文提出,应将先进的信息技术融入中国农业机械的设计、制造、作业和管理等环节,使农业机械装备实现信息化和智能化,从而整体提升农业机械化水平。文中介绍了参数化设计、基于知识工程的农机产品设计、基于产品数据管理的并行协同设计等农机产品设计的关键技术;柔性制造、计算机集成制造、虚拟与网络制造等农机产品制造的关键技术;农情信息采集、农业机械导航、田间管理等农业机械作业的关键技术;农业机械管理、农业机械调度等关键技术。分析了这些关键技术信息化的不足,总结了世界各国的发展趋势,指出了用信息技术提升中国农业机械化水平应解决的核心问题。为加强农机装备的信息技术创新,该文建议,应突破一批智能农业装备数字化设计技术、自动导航协调控制技术及农业装备现场总线技术等关键技术;研发一批大田和设施农业生产作业系统、果园作业智能装备和畜禽水产精准生产装备等重大技术产品;构建一批水肥药田间精准作业系统、畜禽水产自动饲喂系统和自动化加工生产线等农业机械精准作业系统,从而进一步用信息技术提升农业机械化水平。     

吉林省农业机械化可持续发展战略研究

农业机械化是实现农业现代化的重要手段，研究吉林省农业机械化的现状，指出其战略指导思想和方针，确定发展战略目标，制定发展措施，给出相关对策和建议，指导吉林省“九五”期间农业机械化发展进程。     

吉林省农业机械化可持续发展战略研究

农业机械化是实现农业现代化的重要手段,研究吉林省农业机械化的现状,指出其战略指导思想和方针,确定发展战略目标,制定发展措施,给出相关对策和建议,指导吉林省“九五”期间农业机械化发展进程。     

农业机械化发展水平评价方法比较

农业机械化发展水平是反映农业机械化发展的一个重要指标,是分析、衡量农业机械化发展的基础。目前普遍使用的农业机械化作业水平是根据种植业中的"耕、种、收"生产环节的机械化程度加权平均得到的;在农业机械化作业水平的基础上,将农业劳动力占全社会从业人员的比例纳入评价范围,对农业机械化作业水平进行修正,可得到农业机械化水平;而根据农业机械作业费用占农业劳动力、畜力和机械作业总费用的比例可得到农业机械化指数。对比分析农业机械化作业水平、农业机械化水平和农业机械化指数可以发现,农业机械化作业水平由于仅考虑了种植业中的"耕、种、收"生产环节的机械化程度,没有反映农业机械对农业劳动力的替代作用,不能准确反映农业机械化发展水平,更适于评价农业机械作业情况。而农业机械化水平和农业机械化指数既包含农业机械作业情况,也包含了农业机械对农业劳动力的替代作用,因此,能够更准确地反映农业机械化发展的真实情况。但由于农业机械化水平是在现行的农业机械化作业水平基础上修正而得到的,可操作性更强。     

提高农业机械化水平促进农业可持续发展探讨

农业的进一步发展,离不开农业机械化水平的提高。基于此,概括分析了在农业可持续发展中农业机械化存在的客观问题,进而提出了几点关于强化农业机械化水平推动农业可持续发展的有效性对策,从而进一步提升我国农业机械化的综合水平,为我国农业的可持续性发展提供强大的助推力量。     

21世纪我国农业机械化发展蓝图

本文分析了20世纪我国农业机械化发展存在的问题(1)农业机械化整体水平不能满足提高农业竞争力的要求;(2)农业机械化现状不适应农业产业结构调整的需要.在此基础上探讨了21世纪对农业机械化的需求,提出了21世纪我国农业机械化的发展蓝图(1)发展全过程机械化;(2)发展保护生态环境、节约资源、可持续发展的农业机械;(3)发展农副产品加工机械;(4)发展精细化、自动化的高水平机械化作业技术;(5)应用计算机信息系统和网络技术,发展农机化管理.同时对中国农业工程学会农业机械化专业委员会为加快21世纪我国农业机械化的发展,提出了工作思路.     

农业机械化专业农业机械学课程的教材研究

在回顾全国农业机械学三轮统编教材成就和经验的基础上,说明随着学科发展和农村改革的逐步深入,原教材面临的问题。并且对于课程的合理调整和教材更新作了进一步的论述。经过对国外(主要是苏联、美国)同类课程设置与教材分析、研究,说明值得借鉴的一些作法。提出了‘八五’教材建设规划——农业机械学(Ⅰ)、(Ⅱ)的教材体系、内容,教学方法及课程合理调整构想。     

基于GIS的农机化发展水平区域划分系统的研究

针对现有农机化区划评价方法与社会经济发展的不协调性，提出并建立了一种基于Map Objects技术开发的GIS农机化区域划分系统，为农机化区域划分开辟了一条更直观方便的途径。该系统通过创建地理信息数据库、农机信息数据库，并用数据统计处理等来进行农机化区域划分。整个系统主要利用了GIS地理信息的特点，克服了以往区域划分方法过多依赖手工劳动以及区划结果显示不直观的缺陷，实现了区划结果的实时可视化。应用该系统对浙江省各地农机化发展水平进行了分类和分析，为政府部门了解各地农机化发展水平和特点及今后的农机化发展规划提供了科学依据。应用表明，该系统可以方便、科学地进行区域划分，并能进行各种因素对区划结果的灵敏度分析，为农机化发展水平区域划分提供了一种新的方法。     

农业机械化发展关键影响因素的辨识与分析

农业机械化发展受到系统内外许多因素制约,确定农业机械化发展的关键影响因素成为研究的重要环节。利用DEMATEL方法,从各因素之间的相互影响关系出发,建立直接影响矩阵并求出综合影响矩阵,通过计算各因素的影响度、被影响度、中心度,考察因素综合影响关系,确定了农业机械化发展的关键影响因素并对其进行系统分析,提出了新时期农业机械化发展的建议。     

微藻在农业可持续发展中的应用研究进展

近年来,饲料、饵料产量不足和化肥、农药大量施用带来的环境污染问题给农业可持续发展带来了巨大挑战。微藻因其含有能够促进动植物生长、提高农产品品质的营养元素和生物活性物质,且能同化氮、磷等污染物,被广泛应用于农业种植业、畜禽业和水产养殖业。该文系统总结和分析了微藻在土壤改良、农作物保护、直接刺激农作物生长、畜禽和水产养殖废水处理、饲料和饵料等领域的应用现状、特征和环境与经济效益,以及面临的机遇和挑战。分析发现,通过优化微藻培养技术降低其规模化应用的采收成本和提高其对污染物的去除效率,系统增强其在农业应用中的经济价值和可持续性,为农业可持续发展提供科技支撑是未来微藻研究的重点关注方向。     

大西南石山区土地资源保护、利用与农业可持续发展

本文首先简述了大西南石山区土地资源的特点，在此基础上分析了石山区土地开发利用中存在的问题及对农业可持续发展的影响，最后提出了合理开发利用土地资源的农业可持续发展之路。     

基于模糊DEMATEL-ISM的湖北省农业机械化可持续发展评价

如何促进农业机械化可持续发展是一项重要的研究课题,其首要任务是科学评价农业机械化可持续发展（The Evaluation of the Sustainable Development of Agricultural Mechanization,ESDAM）质量。农业机械化可持续发展受诸多因素影响和制约,该研究通过文献分析、调查和数据解析,利用模糊决策试验与评价实验室（Decision Making Trial and Evaluation Laboratory,DEMATEL）和解释结构模型 （Interpretive Structure Modeling,ISM）组合方法,分析了影响农业机械化可持续发展各因素之间的关联关系,构建了农业机械化可持续发展评价指标体系。模糊 DEMATEL-ISM法能较好地综合主观和客观评价意见,有助于厘清农业机械化可持续发展的主要影响因素。运用ESDAM-PSIR（压力-状态-影响-响应,Pressure-State-Impact-Response,PSIR）模型,对湖北省农业机械化可持续发展进行评价,并对2004-2020年湖北省的13项指标具体数据进行纵向比较,量化结果与湖北省农业机械化发展现状基本一致,所提方法具有可行性。分析结果表明,经济因素是目前农业机械化可持续发展最重要的影响因素,环境因素日益成为值得着重关注的因素,农机工业和科技的发展是将来需要重点考虑的问题。最后根据评价结果提出相应政策建议,为湖北省农业机械化可持续发展提供指导。     

农业可持续发展的生态安全研究

农业可持续发展的生态安全是指农业赖以发展的自然资源、生态环境处于不受威胁、无危险的健康、平衡状态,具有战略性、整体性、区域性、层次性、动态性和阶段性等特点。研究提出生态安全评价4项基本原则及其指标体系。并以浙江省嘉兴市为例研究提出生态安全评价方法。     

广西农业机械化发展的现状、制约因素与对策

改革开放以来，广西的农业机械化发展取得了令人瞩目的成就，但在总体水平上仍处于农机化发展的初级阶段。通过对广西农业机械化发展的现状及存在问题进行分析，认为农户家庭经营规模过小、农民文化技术素质较低、农业机械装备结构不合理、农机化管理及服务体系不够健全、农机化资金投入不足等是制约广西农业机械化发展的主要因素，并提出了广西发展农业机械化的对策措施。     

黑龙江省农业机械化作业水平预测方法

黑龙江省农机化作业水平的预测是一个复杂的非线性系统,其发展变化具有增长性和波动性,对于拟合的方法要求较高。该文对黑龙江省农机化作业水平预测方法进行研究,在传统预测模型灰色GM(1,1)模型、平滑预测模型和回归预测模型的基础上建立了基础预测模型,并与BP神经网络模型组合,建立了灰色神经网络、平滑回归神经网络等组合预测模型,并预测了黑龙江省2008～2015年的农机化耕、种、收、植保、灌溉作业水平。结果表明,新的预测方法拟合精度高、有效、可行,为农机化作业水平的预测提供了一条新的途径;黑龙江省机耕、机播、植保作业水平很高,但是机收作业水平不高,机械化灌溉是主要的瓶颈,需要进一步发展。