中国农业的发展仍暂时受困于现有模式的桎梏，需 要探究新的发展路径，突破当下生产力水平的天花板 目前中国农业（农林牧渔业）产业增加值指数，在主要实体经济各产业中处于相对的低点， 疫情爆发前十年的增加指数平均值仅为 103.87 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

系统数据分析，可生成理论技术建议，指导相关生产 技术人员进行农事处理。 茶园病虫害智能监测及识别系统，实现园区虫情 信息自动采集和实时监测，植保信息的动态定位采集、 数据自动上报，可快速准确预测监控区的病虫害爆发。 在线智能灌溉系统 ，根据茶山环境就能实现智能、 自动化灌溉和远程控制。系统可以记录施肥浇水数据， 自助生成日志记录，为后续茶园大数据分析提供数据 来源，为促进茶园茶叶种植品质提供有效的技术支撑。

监测和统计当日用水量、用肥量。 支持云端存储建立植物数据模型。 生长期 利用实时监测作物生长的环境数据和病虫害情况，同农作物专 家经验相结合，配合调理作物生长环境， 改善作物营养状态，并及 时发现病虫害爆发时期，维持农作物最佳生长条件。 土壤温湿度 土壤肥力 光照 灌溉用水量 水肥配比 智能水肥一体机 种植期 利用物联网的技术手段实时在线采集土壤墒情、土壤养分及气象信

强技 术、迁移学习等方法来提高模型在小样本数据上的表现。此外，还 需要考虑模型的实时性需求。农业生产具有明显的季节性，因此模 型需要能够快速响应外部环境的变化，例如气象条件的突变或病虫 害的爆发。为此，可以采用在线学习或增量学习的方法，使模型能 够在新的数据到达时快速更新。 以下是需求分析与规划的关键点： 1. 数据预处理：清洗、归一化、特征工程，处理时间序列和空间 分布特性。 2 优化农业数据的智能分析与预测能力：模型应具备对农业大数 据的处理能力，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。 通过微调，模型需能够从复杂数据中提取关键信息，并生成可 靠的预测结果，如作物产量预测、病虫害爆发预警等。这一目 标可以通过引入时间序列分析和多模态数据处理技术来实现。 3. 增强模型的适应性以应对多样化的农业场景：农业场景具有地 域性、季节性和作物多样性的特点，模型需能够适应不同地 区 用，以提升农业生产的效率和精准度。 首先，DeepSeek 模型可以应用于作物病虫害的智能识别与防 治。通过微调模型，使其能够识别各种作物病害和虫害的特征，并 结合环境数据分析，预测病虫害爆发的可能性。这将帮助农民提前 采取防治措施，减少作物损失。 其次，模型可以扩展至农田环境监测与管理。通过整合传感器 数据，如土壤湿度、温度、光照等，DeepSeek 能够实时分析并优 化灌溉、施肥等农业操作，从而提高资源利用效率。

掘有价值信息的技术。在农业中，大数据用于分析气候、土 壤、作物生长等多维度数据。 ·数据驱动：通过整合历史数据和实时数据，提供科学的种植和管 理建议。 ·预测能力：利用数据分析预测天气、病虫害爆发等风险，帮助农 民提前规划。 ·精准农业：通过数据分析实现精准施肥、灌溉和病虫害防治，提 高资源利用效率。 云计算 云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式，支持大 规模数据存

宜的水分和养分供应 。 在膨果期，高温多雨的气候条件为病虫害的滋生和传播创造了有利环境，使得病虫害的发生呈现出种类多、危害重、传播快的特点。常 见的病害有炭疽病、轮纹病、褐斑病等，这些病害一旦爆发，会迅速侵染果实和叶片，导致果实腐烂、脱落，叶片枯黄、早落，严重影 响苹果的产量和品质 。炭疽病在高温高湿环境下，病菌繁殖速度极快，潜伏期短，短时间内就能在果园内大面积传播；褐斑病在连续降 雨后，病斑会迅速扩大，造成叶片大量脱落

险评估，通过对农 作物病害、杂草、品种抗性以及相关的地理环境等元素分析，降低气 候异常、病虫害等对粮食安全生产的影响。例如利用 GIS 技术对蝗虫 爆发和土壤类型、降雨情况以及它们的群种和密度进行研究，通过画 出蝗虫爆发的程度空间分布图来对其进行统计预测。根据山东省 1999-2013 年玉米田第四代棉铃虫发生程度采集的数据，采用支持 向 量回归 (Support Vector