摘要：围绕小麦高效栽培需求，分析了数字化农业技术在小麦生产中的应用模式与实施效果。基于农田环境感知、生长过程监测、精准管理技术组成数字栽培技术体系，在田间进行对比试验来评价产量、品质、资源利用率、经济效益。试验结果表明，数字化技术可以改善小麦群体结构、光合作用能力，改进用水施肥的方法，提高资源利用效率，还能提高产量和品质。研究结论为数字化农业技术在小麦生产中的推广应用提供了实践依据和技术支持。

　　关键词：数字化农业技术；小麦高效栽培；过程监测；经济效益

　　1.数字化农业技术体系概述

　　1.1数字化农业的技术框架

　　数字化农业技术框架是以信息感知、数据整合、智能分析和精准决策为基本构成，主要体现农业生产全过程的数据化、系统化运作。农田环境参数、作物生长状况、土壤情况会被持续采集成为稳定的数据来源。管理层面各种数据被集中到一个平台上，再结合模型算法进行关联分析，为生产过程调控提供科学依据。智能农机设备、自动化设备和控制系统的作业要按照决策的指令来完成。这个框架把信息流作为农业系统的主要动力，把分散的种植活动转化成协调运行的过程，促使农业生产向高效率、高稳定性方向发展[1]。

　　1.2数字化农业关键支撑技术

　　数字化农业的运行要依靠传感监测技术、信息通信技术、数据分析技术和智能装备技术等很多关键技术相互配合。传感器网络可以连续地采集土壤水分、养分含量、气象因子、作物生理特征，保证数据采集的真实、及时。通信技术对大规模数据的稳定传送起到支撑作用，能有效地使各种不同的农业生产系统之间的信息互相传递。数据分析与模型构建技术完成信息处理及趋势判断，把复杂的农业信息转变成可以执行的指令。智能农机装备技术给播种、施肥、灌溉、植保等各项作业注入精确控制的功用，使农业生产系统向智能化和精细化的方向演进。

　　2.数字化技术在小麦高效栽培中的应用

　　2.1农田环境数字化感知技术

　　农田环境数字化感知技术属于小麦高效栽培体系中的基本环节，主要目的就是对影响小麦生长的各类环境要素实施连续、动态以及精细化获取。实际使用时，土壤水分、土壤温度、养分含量、酸碱度、空气温湿度、光照强度、风速、降水等主要参数都被纳入到统一的监测体系当中，构成完整的农田环境信息图谱。传感器装置分布在不同的土层和空间，可以反映农田内环境的不同，给后期的管理决策提供可靠的依据。数据采集频率可以按照作物生育阶段灵活调整，防止因为信息滞后而影响生产判断。环境感知系统同信息平台一起运作，使农田状况以可视化的方式呈现出来，管理人员可以及时了解到环境变化的趋势。小麦关键生育期如返青期、拔节期、灌浆期，环境参数的微小变化都会对产量形成造成影响，数字化感知技术使这些变化一目了然，可以准确判断农田承载力和作物生长适宜性，为小麦稳产高产提供环境保障[2]。

　　2.2小麦生长过程数字化监测技术

　　小麦生长过程数字化监测技术是以作物本身生长状况识别和变化追踪为研究对象，重视对生育进程及生理特性了解的技术。植株高度、群体密度、叶面积指数、叶色变化、分蘖数、生物量累积等指标被不断记录，形成结构化数据。遥感技术和近地监测手段配合起来，可以对大田尺度的长势差异进行识别，准确定位生长异常区。图像识别和模型分析技术被用于作物生长的评估，把肉眼不能察觉的生理变化以量化的形式表达出来。将生长监测数据同历史数据对比，有利于发现小麦生长环节是否出现异常，从而可以提前发现潜在风险。当病虫害高发期来临时，植株颜色、纹理和形态的变化会很快被系统所捕捉，从而为防控措施的及时制定提供帮助。生长过程的数字监测将小麦生产由原来的阶段性观察变成了全过程控制，给高效栽培提供长期支持。

　　2.3数字化精准栽培管理技术

　　数字化精准栽培管理技术是在环境感知和生长监测的基础上，建立起来的综合调控体系，其目的就是实现资源配置与作物需求的高度匹配。播种阶段按照土壤状况和气候条件来确定最佳的播种期和播种量，保证苗情整齐一致。水分管理上根据实时环境数据、小麦需水规律动态调整灌溉时机、灌溉量，减少水分浪费和生理胁迫。养分管理环节施肥决策结合土壤养分状况和生育期养分需求变化，使氮磷钾供应更加合理，避免养分过剩或者不足。病虫草害管理加入风险预警模型，依照发生概率以及危害程度来制订不同的防控方案。栽培管理操作的记录全部保存下来，为以后生产评估和方案的改良提供依据。数字化精准管理使小麦栽培活动具有可控性、可追溯性，使生产方式向着高效率、高稳定性方向发展[3]。

　　3.数字化技术支持下的小麦高效栽培实例

　　3.1试验设计与研究区域概况

　　试验地区为暖温带大陆性季风气候，年平均气温约为15.1℃,年降雨量约960.5 mm，适宜小麦生长。试验田土壤类型为潮土，质地为砂壤土至中壤土，土壤呈弱碱性（pH 7.85—8.21），有机质含量为12.8 g/kg到15.3 g/kg，有效磷和速效钾含量比较丰富，前茬作物为玉米。试验所用小麦品种为当地主栽高产稳产品种郑麦769[4]。

　　试验采用随机区组设计，设数字化栽培管理组（DMG）和传统栽培管理对照组（TMC）两个处理，每个处理设3次重复，共6个试验小区，每个试验小区面积为300平方米。2022年10月15日播种，每公顷播种密度为180万粒左右，2023年5月28日收获。对小麦分蘖期、拔节期、抽穗期、灌浆期等关键生育期进行系统的数据采集并进行样品分析，保证所得到的数据具有全面性及代表性。

　　3.2数字化栽培管理方案实施

　　在DMG试验区设置了完整的数据采集系统以及智能控制系统。数据采集系统由土壤传感器网络、小型农用气象站、无人机遥感、手持式作物生长监测设备组成。每个小区设三个土壤传感器节点，分别对10 cm、20 cm和40 cm土壤的温度、湿度、pH值以及速效养分做30分钟一次的数据监测。田间中心气象站每15分钟进行一次空气温湿度、光照、风速、降雨量等数据测定。在小麦的关键生育期，用搭载多光谱相机的大疆精灵4无人机进行4次飞行作业，得到地面分辨率约2.7厘米的影像，用于生成植被指数图。

　　所有采集数据汇集到智慧麦田云管理平台。平台内部有FAO-56灌溉决策模型、DSSAT作物施肥决策模型、图像识别和气象数据病虫害预警模型。用这些模型可以产生出精确的管理指令，它根据实时数据来运行。DMG小区采用智能变量喷灌系统按照平台的指令对各个区域定量灌溉。施肥使用了带有RTK-GPS导航的变量施肥机，根据平台生成的处方图对氮、磷、钾肥进行精准撒布。植保方面，在系统预警之后，用农业植保无人机对病虫害发生区域进行靶向喷施。传统栽培管理对照组（TMC）完全模拟当地农户的常规做法，灌溉采用经验性大水漫灌，施肥、打药都依靠人工经验进行全田统一作业，没有时空上的差异。

　　3.3试验指标与数据分析

　　为了对数字栽培管理效果进行全方位的评价而设置了若干个评价指标。产量与品质指标有实际小麦单产(kg/ha)、千粒重、容重和蛋白质含量。资源利用效率指标主要是对水分利用效率（WUE）和氮肥利用效率（NUE）进行量化，其中WUE用产量和作物季耗水量之比来表示，简化的NUE用产量和施氮量之比来表示。同时比较两组水、肥、药总投入量，计算资源节约率。

　　生理生态指标用以解释小麦长势差异的内在原因，主要测量拔节期和抽穗期的叶面积指数（LAI）、关键生育期的叶绿素相对含量（SPAD值）、抽穗期旗叶的净光合速率。经济效益指标是技术应用价值的直接反映，对各个处理组的投入成本（种子、化肥、农药、水、电、劳动力和设备折旧等）和产出效益（根据产量与市场价格来计算）均进行了详细的核算，最后计算出净收益（元/公顷）。所有的试验数据采用统计分析软件RStudio进行处理。用方差分析（ANOVA）检验不同处理组之间各指标的差异是否显著，若差异显著，则用Tukey HSD法进行多重比较。同时采用回归分析等方法探究关键指标间的关系，并使用gg-plot 2软件对数据进行可视化处理[5]。

　　3.4试验结果与效果评价

　　试验结果清晰地展示了数字化栽培管理模式在小麦生产中的显著优势。在产量方面，数字化管理组（DMG）的平均产量显著高于传统管理组（TMC），具体数据对比见图1。

　　在品质方面，数字化管理同样表现出积极影响，尤其是在千粒重和蛋白质含量这两个关键指标上，DMG组均优于TMC组，如图2所示，这表明精准的水肥管理有助于促进籽粒灌浆和蛋白质积累。

　　资源利用效率的提高属于数字化农业的主要价值之一。试验数据显示DMG组水分利用效率、氮肥利用效率明显高于TMC组。该结果源于精准资源投入，DMG组的灌溉用水、氮肥、农药的总投入量都明显下降，分别节约了10.5%、9.8%和26.9%。不仅可以降低生产成本，还可以减轻农业面源污染的压力，符合绿色可持续发展的要求。表1的生理生态指标数据进一步说明了其内在机理，DMG组在抽穗期叶面积指数、SPAD值、净光合速率均高于对照组，说明作物群体结构好、光合能力强，为高产打下了生理基础。

　　技术优势转化成了实际的经济效益。虽然由于设备投入等因素造成总成本稍微增加（5.6%），但是由于产量的提高、品质的改善使总产出效益大幅度增加（15.0%）。DMG组净收益为4614元/公顷，TMC组净收益为2933元/公顷，DMG比TMC高57.3%。结果有力地证明了数字化农业技术在小麦高效栽培中在技术上的可行性，经济上也有明显的回报，为小麦产业现代化转型提供强有力的实证依据。

　　4.结束语

　　数字化农业技术给小麦高效栽培提供了一条新的技术途径以及管理手段。对农田环境以及作物生长状况实施精细感知并加以分析之后，栽培管理决策便更加科学合理，进而达成产量增加与资源节约二者之间的协调。数字化管理模式的运用除了可以提高生产效益，还利于降低农业投入强度、环境风险，与现代农业绿色发展要求相符。根据地区的实际情况和数字系统的成本进行优化小麦生产智能化应用模式。

　参考文献：

　　[1]李晓东.数字化农业下的小麦玉米育种的方向及方法措施[J].中外食品工业,2024(21):105-107.

　　[2]冯贺.小麦绿色高效增产栽培技术的应用研究[J].种子科技,2024(09):68-70.

　　[3]贾显刚.小麦绿色高效增产栽培技术的应用研究[J].今日农业,2022(14):0057-0057.

　　[4]钮红霞.小麦绿色高效增产栽培技术的应用[J].中国农机装备,2023(06):87-89.

　　[5]张明龙,柴强,韩梅,等.氮肥减施及绿肥混作对土壤质量和小麦产量的影响[J].中国农业科学,2025(22):4718-4731.