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基于大数据与机器学习的水肥智能决策系统
1
作者
高明亮
《农业工程技术》
2025年第23期37-38,共2页
为解决现代农业中水肥资源利用效率低(中国氮肥利用率不足40%)和面源污染(农业源占全国氨排放量的31%)问题,该文构建了基于土肥大数据的智能决策系统。系统创新性地采用随机森林-SVM融合算法,通过0~60 cm分层土壤监测网络(采样点密度1...
为解决现代农业中水肥资源利用效率低(中国氮肥利用率不足40%)和面源污染(农业源占全国氨排放量的31%)问题,该文构建了基于土肥大数据的智能决策系统。系统创新性地采用随机森林-SVM融合算法,通过0~60 cm分层土壤监测网络(采样点密度1个/5亩,1亩=1/15 hm^(2))和物联网传感器(数据更新频率15分钟/次)实时数据采集,结合云计算平台进行分布式建模。较传统灌溉方式,系统实现节水40.2%(p<0.05)、肥料利用率从38.7%提升至76.4%、示范区作物增产46.15%(小麦亩产从487 kg增至712 kg),区域推广平均增产22%~30%。该系统为农业绿色发展提供了可复制的技术解决方案。
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关键词
土肥大数据
多模型协同决策
精准灌溉
智慧农业
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职称材料
题名
基于大数据与机器学习的水肥智能决策系统
1
作者
高明亮
机构
济南市农业技术推广服务中心
出处
《农业工程技术》
2025年第23期37-38,共2页
文摘
为解决现代农业中水肥资源利用效率低(中国氮肥利用率不足40%)和面源污染(农业源占全国氨排放量的31%)问题,该文构建了基于土肥大数据的智能决策系统。系统创新性地采用随机森林-SVM融合算法,通过0~60 cm分层土壤监测网络(采样点密度1个/5亩,1亩=1/15 hm^(2))和物联网传感器(数据更新频率15分钟/次)实时数据采集,结合云计算平台进行分布式建模。较传统灌溉方式,系统实现节水40.2%(p<0.05)、肥料利用率从38.7%提升至76.4%、示范区作物增产46.15%(小麦亩产从487 kg增至712 kg),区域推广平均增产22%~30%。该系统为农业绿色发展提供了可复制的技术解决方案。
关键词
土肥大数据
多模型协同决策
精准灌溉
智慧农业
分类号
S126 [农业科学]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于大数据与机器学习的水肥智能决策系统
高明亮
《农业工程技术》
2025
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