自从四年前 Dorn Cox 开始对他位于新罕布什尔州的 250 英亩农场进行自动化改造以来,他已经安装了数十个传感器。有些传感器测量南瓜周围土壤的湿度。有些传感器跟踪黄瓜周围温室空气的温度。还有一些传感器跟踪大约四分之一英亩田地的风速和降雨量。当出现异常情况(温度过高或土壤过干)时,他的智能手机就会收到警报。他还派出无人机来监测田间作物的干旱、土壤侵蚀和植物健康状况。 “在农场里,有很多事情要做,”考克斯说。“能够在不雇佣更多人的情况下跟踪所有事情非常重要。这能让你做得更好、更有效率。” 几个世纪以来,农业生产都是凭直觉进行的。如今,农业生产已实现网络化、分析化和数据驱动化。大型农场(1000 英亩或以上)率先采用了精准农业工具——使用 GPS 导航拖拉机、无人机和计算机建模来定制每寸土地的耕作方式。农场经理可以测量和绘制土壤酸度和氮含量等数据,然后对特定植物施肥——而不仅仅是喷洒和祈祷。因此,他们种植的每颗种子都能获得最大收益。根据美国农场局联合会 2014 年的一项调查,这种方法平均降低了 15% 的农业成本,并将产量提高了 13%。 小型农场(据农业部统计,占美国所有农场的 88%)现在也采用了类似的方法,并借助大量价格实惠的传感器、无人机、摄像头、无线网络和数据计划。有时,小型农场的收成比大型农场更好。考克斯就是其中之一,他说他已将劳动力和化肥成本削减了 70%,在某些情况下,他的作物产量还翻了一番。 他和他的农民伙伴们还通过 farmhack.org 分享数据。过去,创新来自个人实验。现在,“如果你能够在其他农场的帮助下获取新数据,”考克斯说,“所有这些实验加起来就能让学习速度更快。” 农业曾经是依靠直觉的。如今,它依靠分析和数据驱动。在考克斯的塔克威农场(距离朴茨茅斯东北约 20 英里),考克斯使用 farmOS,这是他参与开发的开源农场管理软件。他还可以创建农作物的 3D 模型来显示生物量。他可以通过无人机查看更大的景观模式。他可以实时分享信息。他的下一个创新将是在田间使用机器人。当玉米长到成熟高度时,很难穿过玉米行施氮肥。相反,农民们会在季节开始时将氮肥施到土壤上,并希望效果持久。但 Rowbot——由明尼苏达州农业工程师肯特·卡文德·巴雷斯和他的两个兄弟(其中一位是机器人专家)发明——小巧坚固,可携带几加仑氮气并沿着玉米行之间的空间移动,在需要时施氮肥。 “未来,机器将在田间工作,同时学习有关田地的知识,”卡文德-巴雷斯说。这些数据反过来会影响考克斯这样的农民如何管理他们的土地。“我们拥有将这些整合在一起的资源,”考克斯说。“我们以前没有这样做过。这是一件大事。” 还想了解更多?请查看《大众科学》2015 年 10 月刊中关于食品未来的专题。 |
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