李祎　郎德山

摘 要： 寿光蔬菜种植历史悠久，种植经验丰富，管理技术先进。近年来，寿光注意收集蔬菜种植模式及面积数据，蔬菜种植种类、周边交易市场及农资销售网点数据、合作社及新技术应用推广数据、蔬菜网点销售数据等各种数据，集中研究分析、预测不同蔬菜的种植面积、种植模式、生产季节、销售的区域及预期价格等。并把这些数据与蔬菜物联网结合应用到蔬菜产业中，减少了蔬菜种植的盲目性，推进水肥一体化进程，绿色无公害技术得到极大应用，实用性发明推广迅速，蔬菜病虫害诊断足不出棚即可快速完成，提高了寿光蔬菜的核心竞争力，推动了寿光蔬菜产业上档升级。

关键词： 寿光蔬菜； 物联网； 大数据； 产业升级

大数据是继计算机、互联网之后信息产业的又一次大飞跃，它的广泛应用，成为了一个全新的经济增长点[1]。寿光蔬菜种植历史悠久，种植技术领先，拥有“冬暖式大棚”发源推广地、“中国蔬菜之乡”的美誉。寿光的蔬菜产业发展到了一个较高的水平，成为了全国农业产业的典型。近几年，纵观全国各地的蔬菜产业发展，可以说用“迅猛”来形容不过分，寿光蔬菜产业继续在温室设施、种植技术、科技应用等方面继续保持领先地位和水平，寿光市智慧农业物联网大数据平台功不可没。

2016年5月，寿光市农业局、潍科软件公司共同开发了智慧农业物联网大数据平台，实现了蔬菜产业的模块化式发展、智能化监管、全域化追溯和信息化服务[2]。通过近几年的运行情况看，效果明显：监管部门足不出户通过平台实时掌握不同模块的数据变化情况，信息快捷、透明、公开，从而指导蔬菜产业的生产发展；作为种植农户来说，通过变化的数据，找到自己需要的信息，加以研究、分析对比、参考应用等。大数据的应用，推进了寿光蔬菜种植规模化、生产标准化、创新科技化[2]，为寿光蔬菜产业的发展提供了很好的服务，推动了寿光蔬菜产业发展再上新台阶。

1 收集蔬菜产业的数据范围

1.1 预测蔬菜的种植模式及面积数据

不同季节茬口的露地蔬菜种植面积、拱棚蔬菜种植面积、日光温室蔬菜种植面积。到2017年12月，寿光的温室蔬菜种植面积2.67万～2.80万hm2，拱棚种植1.33万～1.47万hm2。

1.2 预测蔬菜种植种类数据

如计划种植有刺黄瓜、无刺黄瓜；计划种植普通丝瓜、棱丝瓜；计划种植西瓜、甜瓜；计划种植普通番茄、樱桃番茄；计划种植彩椒、辣椒；计划种植豇豆、菜豆；计划种植大葱等。到2017年12月，寿光黄瓜种植面积1.00万～1.07万hm2，西红柿种植面积1.33万～1.47万hm2，辣椒种植面积0.53万～0.67万hm2，茄子种植面积0.33万～0.40万hm2，韭菜种植面积0.33万～0.40万hm2。

1.3 村边交易市场的数据

交易市场的数量、不同市场交易的主要蔬菜产品种类、运输客户的销售区域等。目前，寿光村头地边符合市场标准的蔬菜交易市场600家，主要交易黄瓜、番茄、辣椒、西甜瓜、丝瓜、韭菜等品种。

1.4 农资销售网点数据

农资店数量，销售肥料的种类、来源，销售农药的种类、来源，销售棚膜种类、来源等，目前寿光有1 576 家农资经营店[2]。

1.5 合作社数据

合作社的数量、区域，合作社成員数量，种植蔬菜的种类，蔬菜销售区域等。目前，寿光市蔬菜合作社形式的组织有920家，龙头示范农场450家，很好地服务了蔬菜产业发展（图1）。

1.6 农业新技术应用数据

水肥一体化应用数据，智能温室应用数据，人工补光灯应用数据，病虫害物理防治数据，生物防治数据，种植过程监控数据等。

1.7 蔬菜网店销售数据

网店数量、区域位置、销售种类、业绩等数据。

2 物联网大数据在蔬菜产业发展中的作用

通过对大数据的收集、整理、分析，可以提前了解和掌握本地区内蔬菜产业发展的比较科学的数据，对于主管部门和菜农来说，可以根据数据对将来的蔬菜生产及其相关经营做出科学的预测和判断，做到“全要素、全过程、全系统”生产的一体化掌握[3]，更好地指导蔬菜产业的持续健康发展。

2.1 减少了蔬菜种植的盲目性，增强竞争力

过去，菜农选择种植什么品种的蔬菜，一是结合种植管理经验，选择自己熟悉的种类进行种植；二是菜农从众的思想，别人种植什么我就跟着种植什么；第三是去年种植什么效益好，今年继续种植什么。这样势必会造成个别蔬菜种类的大丰收，造成供给大于需求，进而效益变差，甚至出现菜贱伤农的情况。

现在，伴随着信息技术的发展，主管部门及时提供收集的数据，并及时更新，根据数据分析提供指导性意见，发挥大数据的实质性作用：哪些蔬菜面积较大，建议改换其他种类；哪些蔬菜面积仍有空间，可以增加种植等[4]。蔬菜种植由传统农业生产转向现代农业生产。传统的靠经验指导的蔬菜产业，具有滞后性和较大差异性，在信息技术指导下的蔬菜产业，利用大数据，能够对将要遇到的问题做出比较准确的预测，并及时做出反应，一定程度上减少了蔬菜种植的盲目性，提高了竞争力，增加了菜农的收益。

2.2 水肥一体化技术得到很好应用

传统的蔬菜种植管理模式为大肥大水，在一定程度上提高了蔬菜的单位面积产量。但水肥的吸收利用率不是100%，导致大量的水肥渗透浪费，污染了土壤，污染了地下水。

随着大数据应用，菜农将水肥一体化模式效益数据前后比对，发现配方施肥的水肥一体化技术节省了劳力[5]，施肥量减少30%～40%，降低了成本，肥料利用率可提高20%以上，与漫灌相比，节水超过60%。改善了环境，减少了病虫害发生，提高了蔬菜品质，效益明显增加。水肥一体化滴灌技术得到认可和推广，截至2017年11月，寿光市水肥一体化推广面积达到了0.67万hm2（图2）。

2.3 绿色无公害技术得到推广

2.3.1 秸秆肥化还田技术得到推广应用 将番茄、茄子、辣椒等蔬菜秸秆粉碎后，通过生物发酵技术制成有机肥，施入温室大棚。减少了环境污染，调节改善了土壤环境，减少肥料农药的使用，提高了蔬菜产量和品质，增加了经济效益。目前寿光有4家大型秸秆还田农业公司，助力寿光蔬菜持续发展。

2.3.2 补光灯应用效果明显 蔬菜通过光合作用制造有机物，促进生长发育，在冬季遇到连续阴天或光照不足的情况下，光合作用受到极大影响，对蔬菜生长极为不利，特别是土壤湿度较高的瓜类蔬菜。补光灯可以在阴雨天或者光照不足时为蔬菜生长提供光源，延长蔬菜的光合时间[6]。补光灯已经出现十几年，但以前只有零星安装，且信息不畅，大数据应用后，菜农自己主动联系安装棚户，对比效益，推广速度加快。

2.3.3 实用性发明应用广泛 1）室内蔬菜运输车的应用。为充分利用温室空间，仅有在北侧有一条宽60 cm左右的通道，蔬菜采摘后一般是用大筐装，质量在100～130 kg，运输难度较大。蔬菜运输车的发明，虽然科技含量不太高，但实用性非常棒，很好地解决了棚室内蔬菜向棚外运输的难题，为广大菜农提供了极大便利，随着大数据信息的收集发送，很快得到了菜农喜爱。2）栽苗器的应用。菜农在蔬菜秧苗定植过程中，反复出现弯腰直立的动作，强度较大。针对这种情况，寿光农业技术人员发明了栽苗器，菜农不用弯腰，站立即可轻松完成秧苗定植，省时省力速度又快。伴随着数据信息的汇总发布，寿光菜农很快就用上了栽苗器，解决了蔬菜生产的定植难题。3）蔬菜病虫害物理防治得到推广。蔬菜病虫害防治方法有多种，其中物理防治无毒无污染，无残留，减少了肥料和农药的使用，达到增产、优质、抗病和高效的目的，受到大家关注。以前由于菜农获取信息的渠道少，获得的信息量少，推广应用不理想。随着物联网大数据的应用，许多的物理防治方法得到较好的推广应用。如针对温室土壤害虫的物理防治方法——干湿结合高温闷棚法；针对温室白粉虱、烟粉虱、蚜虫等的物理防治方法——悬挂黄色粘虫板法[7]；针对有趋光性害虫的灯光诱杀法等物理防治技术得到了推广应用。

2.3.4 足不出棚实现给蔬菜看病诊断 物联网大数据技术的应用，实现了大棚蔬菜诊治足不出棚。将病害叶片或植株放在“大棚管家”摄像头前进行拍照，拍照完成，照片被传送到农业物联网大数据平台上，平台结合大数据分析后，将诊断信息发送到菜农手机上，给出防治建议，实现给蔬菜远程看病（图3）。

3 提高寿光蔬菜产业的核心竞争力

本着“人无我有，人有我优”的发展策略，寿光蔬菜产业在规模、产量等方面一段时间内难有大的突破，综合分析有关大数据，转向了设施升级、提高蔬菜质量、蔬菜产品上档升级、选育适宜不同栽培茬口的新品种方向发展，提高寿光蔬菜产业的核心竞争力。

大跨度温室试验成功，得到推广应用。传统的日光温室经过前几年的发展，已经发展到第6代，温室的南北跨度在12 m左右，东西长60～80 m。寿光菜农结合目前的实际情况，考虑到温室的安全性、牢固性、保温性，大跨度温室试验成功了，温室的南北跨度15 m，东西长150～200 m。温室的实际使用面积明显增加，采光、保温效果加强，生产劳作更加舒适，蔬菜生产环境得到改善，经济效益增加显著。

另外，大跨度的拱棚也试验成功，推广应用较快。大跨度的拱棚采用钢架结构，东西跨度达到20 m，是一般拱棚的2倍，长度根据需要确定，为蔬菜生长提供了更加良好的环境条件。

保护地蔬菜种子原来一直是处于国外垄断状态，种子的价格受制于国外公司，远远高于国内种子价格。近几年，寿光多家研发机构在番茄、西瓜、辣椒等丝瓜、苦瓜等蔬菜品种方面相继研发出了新品种，与国外同类种子相比，在产量、抗病性等方面不相上下，但价格仅为其1/2，经过试验成功后，大数据比对后推广应用，得到好评，提高了寿光蔬菜产业的竞争力。

截至2017年12月，寿光有种子经营业户达480家，具有蔬菜新品种自主育种研发能力的企业22家（图4），通过审定、鉴定的蔬菜新品种达到70多个，带动全市种苗繁育基地发展到200多家，年繁育种苗14亿株。

4 蔬菜产业大数据应用中应注意的问题

4.1 区域的局限性及预测结果存在的误差

大数据已在蔬菜产业领域得到了应用，但农业大数据的收集、存储、汇总等方面还有区域的局限性，大数据预测结果也并非百分之百正确，而只提供了一种大概率。要做到辩证分析应用，以使其更好地为蔬菜产业发展服务。

4.2 各个环节协调面临一定困难

蔬菜生产受自然条件的影响较大，大数据在短时间内及时更新难度大，各个环节协调面临不同程度的困难，蔬菜生产中还需要参考其他一些相关信息，辅助判断，增加数据应用的实效性。

4.3 技术应用水平低

进一步加强农业信息化建设的投入，多角度、立体化、智能化、人性化完善农业信息化系统，解决实时数据收集慢、难等问题，建设农业信息服务的全方位、并为我国的农业动态大数据应用建立基础。

蔬菜产业大数据的广泛应用，给蔬菜产业带来了思维、理念的创新和技术上的重大变革，是对传统农业及相关产业发展的重大改变。针对农业大数据在起步阶段存在的错误认识、技术应用水平低、数据安全存在隐患的现状，要正确认识大数据有关内容[8]，积极转变观念、提高技术水平、保障农业大数据应用安全，不断改进农业大数据的应用，充分发挥其在农业经济管理中的预测指导功能，提高农业及相关产业的效益。

参考文献

[1] 孙忠富，杜克明，郑飞翔，等.大数据在智慧农业中研究与应用展望[J].中国农业科技导报，2013（6）： 63-71.

[2] 王月娟. 搭建大数据平台助推寿光蔬菜产业发展[J]. 温室园艺，2017（10）： 25-27.

[3] 许世卫，王东杰，李哲敏，等.大数据推动农业现代化应用研究 [J]. 中国农业科学，2015（17）： 31-33.

[4] 王晓东，于峰. 基于大数据的蔬菜产业数据化研究[J]. 蔬菜，2018（5）： 27-29.

[5] 孙忠富，马浚诚，褚金翔，等.智慧農业技术助推农业创新发展[J].蔬菜，2017（4）： 1-7.

[6] 王伟伟，马俊贵.设施温室补光灯的应用[J].农业工程，2014（6）： 47-50.

[7] 王明友，宋卫东，王教领，等.物理防治技术在设施蔬菜生产中的应用[J].农业工程，2015（11）： 18-20.

[8] 张浩然，李中良，邹腾飞，等. 农业大数据综述 [J].计算机科学，2014（11）： 387-391.