利用传感器和计算机发展农业新质生产力筑牢大国粮食安全根基

发布时间：2024-11-24 09:11:35

发展农业新质生产力筑牢大国粮食安全根基

作者：段龙龙（四川大学经济学院副教授）；许建南（四川大学中国式现代化研究院研究员）

2024年《政府工作报告》专门强调，要“全方位夯实粮食安全根基”，“加强粮食和重要农产品稳产保供”，“始终把饭碗牢牢端在自己手上”。然而在全球经济疲软、极端气候频繁、逆全球化趋势及地缘政治冲突等不确定因素的影响下，全球粮食供应链的脆弱性显著增加。此外，国内耕地农转非、资源约束趋紧以及粮食需求的刚性增长等因素共同作用，我国粮食安全面临一系列的变化。发展农业新质生产力，探索保障粮食和重要农产品安全稳定供应路径，从而牢牢把握粮食安全主动权具有重要现实意义。

重在发挥要素集成作用

以新质生产力夯实粮食安全根基主要是从生产力三要素端协同发力，通过在农业农村领域培育更高素质的新型劳动者，发展更高质量劳动对象和劳动资料来实现。

首先，新型农业劳动者由人力资本的积累和跃升所催生，不仅具备较高科学素养、数字素养和技术素养，也能够熟练操作和维护智能农机等现代设备，深谙现代农业生产经营之道，是回答“谁来种地”时代之问的破题之钥。新型农业劳动者通过从事脑力劳动和复杂劳动，能够低成本高效率生产出数量庞大、质量上乘的口粮，是夯实粮食安全根基的第一资源。

其次，新质生产力赋予农业劳动资料全新内涵。新型农业劳动资料涵盖新型农业生产工具和新型农业基础设施，前者主要包括无人驾驶播种机、无人打药机、水肥一体机、自动收割机等智能农机设备，后者主要涉及数字网络通信平台、农业基础数据库、智慧大棚、垂直植物工厂等智慧农业基础设施。新型农业生产资料的大规模使用将极大提高农业部门的资本有机构成，从而有效降低人工成本、劳动强度和人为失误率，大幅提升农业全要素生产率和资源利用效率，是实现“藏粮于技”的关键所在。

最后，新型农业劳动对象涵盖耕地、种子、农药和化肥等全要素。综合运用物联网、大数据、卫星遥感等信息技术建设的高标准基本农田，可极大提高土地边际产出，有助于实现旱涝保收、高产稳产；由基因工程、细胞工程、发酵工程、酶工程等现代生物工程技术所选育出的良种，具有高产、优质、抗逆、广适等优势，能够更好应对自然灾害，有效保障粮食产量与质量；缓控释肥、水溶肥、中微量元素肥和生物有机肥等新型肥料，能够有效满足粮食作物在整个生长期的养分需求，提高化肥利用率和减少环境污染；而生物农药、纳米农药、靶向农药等高效低毒低残留的新型农药可以有效控制害虫和病菌，促进粮食作物健康生长，从而推动农业绿色可持续发展。

培育粮食生产领域多业态模式

在粮食安全领域，以新质生产力夯实粮食安全根基的关键在于持续壮大智慧农业、生物农业、设施农业等农业新业态。

一是坚定发展智慧农业。智慧农业通过布设各种传感节点，实时监测环境温湿度、土壤水分、光照强度、二氧化碳浓度、植物养分含量等多项参数，并借助无线通信网络实时汇总数据到中控系统，对农田进行灌溉、施肥、喷药、降温和补光等自动控制，为农业生产提供精准化作业和智能化决策。智慧农业能够有效根治长期困扰传统农业的农药滥用、过度消耗土壤肥力破坏生态环境等顽疾，极大增强农业系统韧性，有效满足公众对优质、安全、绿色食品的要求。

二是要加快布局生物农业。生物农业是指以生命科学为基础，综合运用现代生物工程技术改造提升作物品种和农产品性能，进而获得新型农产品及高产品种的农业新业态。在保障粮食安全方面，生物农业大有可为。一方面，生物育种可以选育出高产、抗病虫害、适应性强的新品种，有效提高粮食质量；另一方面，生物饲料可利用微生物分解饲料中的复杂物质，大幅提高牲畜消化吸收率，缓解饲料用粮供需矛盾；同时生物化肥和生物农药还可调节土壤微生物群落结构，有效减轻病虫害，更好提升粮食作物品质与产量。

三是要积极发展设施农业。现代设施农业是集现代农业工程技术、信息技术、生物技术与新型农业设备于一体，创造相对可控的环境条件，进行高效集约生产的新型农业产业形态。它摆脱了传统农业“靠天吃饭”的低效状态，极大拓宽了作物生长的时间与空间，实现了粮食作物时不分四季、地不分南北的周年连续生产，让“米袋子”更充盈。同时，设施农业不仅用于粮食作物种植，也可以推广至蔬菜水果种植、水产养殖、畜牧养殖等领域，增加肉蛋奶鱼果蔬等重要农产品的有效供给，极大丰富了多元化食物供给体系，让“菜篮子”更为充盈，是践行大食物观的重要途径。

推进粮食全流程数字化升级

从更广的视角看，新质生产力持续渗透并内嵌于粮食产业链之中，使得粮食产业链各环节均成为新质生产力发挥作用主阵地。因此发展新质生产力筑牢粮食安全根基，还需大力推动“产购储加销”粮食全过程数字化升级。

一是在生产环节，集成应用大数据、物联网、人工智能、音视频技术、3S技术等一系列现代技术对粮食种植过程进行数字化转型升级，实现播种、灌溉、施肥、喷药等各环节精准化、智能化转型，最大限度提高种子、化肥、农药等农资的利用率，大幅拓展粮食生产可能性边界。

二是在收购环节，应用物联网、扦样机器人、智能化检验设备、自动化传输等技术对收购过程实施数字化再造，建立完善“粮食收购智能管理系统”，实现登记、扦样、质检、称重、卸车、入库、结算等收购全过程信息化、自动化，有效杜绝“收人情粮”“开人情价”“以陈顶新”等机会主义行为，从而提高作业效率，确保粮食颗粒归仓。

三是在仓储环节，打造“智慧粮仓”。加快形成“智慧储粮”+“绿色储粮”双轮驱动的现代储粮体系。加快运用电子测温、机械通风、内环流控温、氮气气调、环流熏蒸、多参数粮情测控等现代储粮新技术，实时监测和调节仓内湿度、温度、气体含量等参数，实现储藏条件最优化，有效减少化学药剂使用和粮食损耗，保障储粮的数量、品质与安全。

四是在加工环节，将工控网络、人工智能、PLC系统等新技术引入粮食生产线，搭建“数字化车间”。利用机器人和计算机控制系统推动原粮选择、碾米制粉、成品整理和副产品利用等加工全过程的智能化操作，减少停机时间和生产延误，提高出粮率；利用AI自我学习功能，优化设备参数，提升粮食加工流程精确性和快捷性；利用高级传感器和计算机视觉技术赋能粮食精深加工，有效提升食品的营养价值，改善粮食口感。

五是在销售环节，积极搭建“区块链+消费”新平台，打通粮食安全的“最后一公里”。实践中粮企可通过大数据精准匹配消费者偏好，生产出适销对路的上乘食品，有效减少库存积压和浪费，助推产粮的积极性。消费者可根据数字平台个性化购物推荐，快速匹配粮食产品需求；通过产品溯源体系识别粮食来源和质量，更好满足自身个性化、高端化、绿色化粮食需求。

（本文系国家社科基金项目“新时代建设现代化经济体系的理论依据及指标体系构建研究”（18KXS009）阶段性成果）

来源：中国社会科学网-中国社会科学报

传感器与计算机相结合测量金属的热传导系数

随着计算机的迅猛发展,利用计算机进行各种数据采集与处理方面的应用已日益普遍.非计算机专业的

学生却很难接触到这类实例,因而这将给他们在将来工作中利用先进的技术进行专业研究和应用带来一定

的困难,尤其在当今科技快速发展的年代,这一矛盾越来越突出,为此我们在教学实践中充分考虑到这一点,

尽量让学生接触到这类实验,为将来的科研和工作打下基础.在我们开设的物理实验中,测量金属热传导系

数实验存在着许多问题,如实验操作繁琐,测量精确度较低等.为了克服这些方面的不足,我们利用传感器与

计算机相结合来研究金属热传导系数的实验,使学生能够通过这类实验了解传感器和计算机相结合进行测

量与数据处理的初步方法.

2　基本原理及测量方法

2.1　热传导系数

图1　金属样品沿其某一直径的剖面图

　　将被测金属样品做成圆柱形,图1为其沿某一直径的剖面图,OO′

为其中心轴线,A、B分别为在该中心轴线所在平面的沿某一半径方向

上的两个热电偶,用于测量P、Q两点的温度.

　　在实验过程中,使金属圆柱体的中间部分热流密度沿径向分布,

选取合适的初始和边界条件,并选用柱坐标系统,可以得到沿着其直

径方向的热传导方程[1,2]为:

1r・55r(r5T5r)=1D5T5t,(1)

　　式中T为温度,D为金属圆柱体的热扩散系数.

　　若以恒定的热流进入圆柱体表面时,温度T可写成如下的函数形式:

T(r,t)=C1(r2+4Dt)+C2,(2)

(2)式中C1和C2为积分常量.若能测量出P点的温度达到Q点的温度时所需要的时间为Δt,则可求出

热扩散系数D的值为:

D=r

22-r21

4・△t,

其中r1和r2分别为P点和Q点到中心轴线的距离.又因为热扩散系数为:

D=λcρ,

　　其中λ为金属圆柱体的热传导系数,c为金属圆柱体的比热,ρ为其密度.由上两式可得金属圆柱体的热

传导系数为:

4・△t.(3)

2.2　温度传感器

　　在实验中使用的温度传感器为AD590电流型温度传感器,其原理如图2所示[3].它的输出电流与绝对

温度有关.当绝对温度为273K时,输出电流为273μA,温度每变化1K,输出电流变化1μA,由于流过R1的电

流与AD590输出电流相等,所以温度为273K时,在R1上产生的电压降为273mV,温度每升高或降低1K,

在R1电阻上产生的电压降也相应变化1mV.如果把c点电压调至某一值并保持不变时,则当温度在某一范

围内变化时,c、d两点之间的电势差也在一定的范围内变化,测出c、d之间的电势差,即可测得温度值.

　　在实验过程中,信号一般较小,因而测量时需要进行信号放大,即经传感器所得的信号接入放大器后再

进行数据采集.

图2　温度传感器原理图　　　　　　　　　　　　　　图3 A/D转换

2.3 A/D转换器

图4　实验框图

　　经放大后的输出信号Vout输入到A/D转换电路,该电路采

用8位A/D转换芯片ADC0809[4,5],如图3所示.

Vout通过O通道进行模数转换,然后输入到计算机进行数

据处理.

3　实验结果

　　实验装置方框图如图4所示.在实验开始时,使P和Q两

点的温度相同,接通恒流源使其对被测对象进行加热,当Q点

达到预设温度T时,然后使得A/D转换器的通道号由0切换为1,等待一段时间后,使P点的温度与Q点的

温度(T)相同时,测得其时间差为Δt,进而可求出被测对象的热传导系数.

　　我们对铁、铝和铜三种对象进行了测量,其结果如表1所示.

表1　三种被测对象的实验结果(单位:W・m-1・K-1)

被测对象第一次第二次第三次第四次第五次平均值误差

铁50.350.450.250.250.450.3±0.1

铝201.1201.3201.2201.1201.0201.1±0.1

铜385.5385.7385.4385.8385.5385.6±0.1

　　注:铁的比热为460.90(J/kg・K),密度为7800(kg/m3);铝的比热为879.90(J/kg・K),密度为2700(kg/m3);铜的比热为389.67(J/kg・K),

密度为8930(kg/m3).

　　在整个实验的过程中,思路较清晰,并且实验操作较简单.从上面的实验结果可以看出,实验的精度较高

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