中圖分類號：F323;S511；TP391

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1673-6737（2025）04-0144-03

隨著全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的環(huán)境壓力和市場需求不斷變化，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為推動農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。在水稻種植產(chǎn)區(qū)，傳統(tǒng)的管理模式已無法滿足現(xiàn)代化生產(chǎn)的需求，數(shù)字技術(shù)的引人帶來前所未有的變革。農(nóng)業(yè)水稻種植產(chǎn)區(qū)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型涵蓋需求分析、項(xiàng)目規(guī)劃、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、系統(tǒng)集成、數(shù)據(jù)處理及持續(xù)優(yōu)化等環(huán)節(jié)，旨在提升產(chǎn)業(yè)效能。先進(jìn)的信息技術(shù)與數(shù)據(jù)分析不僅推動了水稻生產(chǎn)管理的智能化，還在供應(yīng)鏈優(yōu)化、成本控制等方面展現(xiàn)出顯著的效率提升潛力。如何有效利用數(shù)字化手段優(yōu)化生產(chǎn)過程、提升決策效率并實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)管理，已成為水稻產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵議題。

1農(nóng)業(yè)水稻種植產(chǎn)區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心 要素與關(guān)鍵技術(shù)支撐

1.1核心要素

農(nóng)業(yè)水稻種植產(chǎn)區(qū)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要技術(shù)與管理的深度融合。借助傳感器、無人機(jī)和衛(wèi)星遙感等技術(shù)，可實(shí)時采集環(huán)境、土壤和氣候數(shù)據(jù)，并傳輸至云端。高效的數(shù)據(jù)處理使這些信息為農(nóng)業(yè)決策提供支持，進(jìn)而提升生產(chǎn)效率與資源調(diào)配的精準(zhǔn)性。智能決策支持系統(tǒng)可依托大數(shù)據(jù)平臺，利用歷年數(shù)據(jù)預(yù)測并優(yōu)化農(nóng)業(yè)管理策略2。結(jié)合實(shí)時監(jiān)測，系統(tǒng)能自動生成施肥、灌溉和病蟲害防治建議，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化方案，提升產(chǎn)量與質(zhì)量，同時減少資源浪費(fèi)。

1.2關(guān)鍵技術(shù)支撐

在農(nóng)業(yè)水稻種植的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，技術(shù)支撐至關(guān)重要。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過傳感器、RFID標(biāo)簽和智能監(jiān)控設(shè)備實(shí)時捕捉土壤濕度、溫度、空氣質(zhì)量和光照等環(huán)境參數(shù)，并將數(shù)據(jù)傳輸至處理中心，為農(nóng)業(yè)管理提供實(shí)時監(jiān)控信息。大數(shù)據(jù)技術(shù)則通過整合傳感器、無人機(jī)和衛(wèi)星遙感等多源數(shù)據(jù)，分析歷史氣象、土壤變化和作物生長，提供精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)決策支持。人工智能技術(shù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，優(yōu)化種植決策模型，智能評估植物生長狀態(tài)，提高管理精度和效率。

2農(nóng)業(yè)水稻種植產(chǎn)區(qū)經(jīng)濟(jì)管理

2.1數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)解釋

本數(shù)據(jù)集來自農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目，旨在探討不同地區(qū)水稻生產(chǎn)因素對產(chǎn)量的影響。數(shù)據(jù)涵蓋5個地區(qū) （A，B，C，D，E）2010～2020 年的水稻產(chǎn)量、氣候、肥料使用、GDP等指標(biāo)，重點(diǎn)分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對水稻種植的作用[4]。

本數(shù)據(jù)集主要包含以下變量：

Region：地區(qū) χ_{A，B，C，D，E}^′） ，不同地區(qū)的氣候和土壤類型可能影響水稻產(chǎn)量。

Year：年份（2010～2020），關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型前后的變化。

Yield：水稻產(chǎn)量 （t/hm²） ，受環(huán)境因素和數(shù)字化技術(shù)影響。

Digitalization：數(shù)字化轉(zhuǎn)型（二元變量，2015年后為1，之前為0）。

Weather：氣候（平均氣溫），溫度升高可能影響產(chǎn)量。

Fertilizer：肥料使用量 （kg/hm²） ，對水稻產(chǎn)量至關(guān)重要。

GDP：地區(qū)GDP增長率，推動農(nóng)業(yè)資本投入

和技術(shù)進(jìn)步。

Pre_Digitalization：數(shù)字化轉(zhuǎn)型前期（二元變量，2015年之前為0）。

Soil_Type：土壤類型（壤土、沙土、黏土），不同土壤對水稻有不同影響。

Crop_Growth_Status：作物生長狀況，生長越健康產(chǎn)量越高。

Tech_Interaction：數(shù)字化轉(zhuǎn)型與年份的交互效應(yīng)，反映技術(shù)提升的年度變化。

Moisture：土壤水分含量 （%） ，水分過高或過低都會影響產(chǎn)量。

此數(shù)據(jù)集關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)進(jìn)步對水稻生產(chǎn)的影響，尤其是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智能化技術(shù)的引入。

2.2數(shù)據(jù)可視化與初步分析

箱狀圖（圖1）展示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型前后水稻產(chǎn)量（Yield）的分布情況。圖中包含兩個類別（數(shù)字化轉(zhuǎn)型前和數(shù)字化轉(zhuǎn)型后），分別通過不同顏色顯示。從圖中可以看到，數(shù)字化轉(zhuǎn)型后水稻產(chǎn)量的分布范圍較數(shù)字化轉(zhuǎn)型前有所增加。數(shù)字化轉(zhuǎn)型后的中位數(shù)產(chǎn)量明顯高于轉(zhuǎn)型前，且其分布區(qū)間也較為集中。這種變化表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能對水稻產(chǎn)量有正向影響，使其更穩(wěn)定且提高。

圖2顯示了不同地區(qū)水稻產(chǎn)量的對比情況，并且根據(jù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的狀態(tài)（前或后）進(jìn)行了分組。每個地區(qū)的柱狀圖都有兩個部分：數(shù)字化轉(zhuǎn)型前的產(chǎn)量（灰色）和數(shù)字化轉(zhuǎn)型后的產(chǎn)量（黑色）。從圖2中可以觀察到，在絕大多數(shù)地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型后水稻產(chǎn)量普遍提高，表現(xiàn)為黑色柱的高度普遍高于灰色柱。這種趨勢表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于各地區(qū)的水稻生產(chǎn)都有積極的影響，尤其在一些地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的產(chǎn)量提升更為明顯。

圖3展示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型前后5個地區(qū)水稻平均產(chǎn)量的變化，采用差異中的差異（DID）方法來評估政策和技術(shù)的影響。該方法通過比較數(shù)字化轉(zhuǎn)型前后的產(chǎn)量差異，排除氣候變化、土壤質(zhì)量等因素的影響，專注于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的直接效應(yīng)。大多數(shù)地區(qū)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型后產(chǎn)量有所提升，尤其是某些地區(qū)，變化顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對水稻生產(chǎn)具有正向效應(yīng)。不同地區(qū)的產(chǎn)量差異可能與資源配置、技術(shù)普及率及農(nóng)戶接受度等因素有關(guān)。

2.3DID回歸模型與結(jié)果解析

DID（Difference-in-Differences）回歸模型公式：

Yieldu=βo+βDigitalization;+βPostTreatment，+ β3（Digitalization; PostTreatment）+ β4Weather，+β5Fertilizeru+β6GDP+ β，SoilTypei+βamp;GropGrowthStatusu+ βMoistureu+εit

解釋：

γ_ieldit ：水稻產(chǎn)量（ t/hm²， ，因變量。

Digitalizationi：數(shù)字化轉(zhuǎn)型，二元變量，表示是否實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

PostTreatment：時間變量，表示2015年后為1，之前為0。

（DigitalizationiPostTreatment）：數(shù)字化轉(zhuǎn)型與時間的交互項(xiàng)，反映數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策實(shí)施后的影響。

Weather：年度氣候，表示平均溫度。

Fertilizera：肥料使用量 （kg/hm² %

GDP_t ：地區(qū)GDP增長率。

SoilTypei：土壤類型變量，影響水稻產(chǎn)量的一個因素。

GropGrowthStatusμ：作物生長狀況，數(shù)值范圍為 0～100_?

Moistureu：土壤水分含量 （%） 。

：誤差項(xiàng)，表示不可觀察的隨機(jī)干擾。

通過回歸分析探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對水稻產(chǎn)量的影響?；貧w模型解釋了約 45.7% 的產(chǎn)量變化，表明還有 54.3% 的變化無法通過現(xiàn)有變量解釋，需引入更多因素以提高模型準(zhǔn)確性。

結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對水稻產(chǎn)量有顯著正向影響（系數(shù) =0.8275，P 值 _=0.0000 ），每增加一單位的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，產(chǎn)量將增加0.8275單位。2015年政策實(shí)施后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升產(chǎn)量，且技術(shù)與政策的結(jié)合效果優(yōu)于單獨(dú)實(shí)施[。

土壤類型對產(chǎn)量影響不顯著（ P 值 gt;0.05 ，而氣候變化（溫度升高）則對產(chǎn)量產(chǎn)生負(fù)面影響（系數(shù) =-0.0978，P 值 =0.0000 ）[2]。適量肥料使用（系數(shù) =0.0548，P 值 _=0.0000 和健康的作物生長（系數(shù) =0.0193，P 值 =0.0002 ）對產(chǎn)量有正向影響，數(shù)字化技術(shù)在精準(zhǔn)施肥和監(jiān)控作物生長方面起到了重要作用2]。GDP增長和水分的影響不顯著。整體回歸模型具有較強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)顯著性，符合回歸分析的假設(shè)要求[13]。

綜上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與政策支持、技術(shù)互動、肥料使用和作物生長等因素對水稻產(chǎn)量有顯著影響，尤其是數(shù)字化轉(zhuǎn)型與政策的結(jié)合能有效提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力[4。

總體而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功依賴于技術(shù)與政策的協(xié)同作用和精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)管理[15]。

3結(jié)語

農(nóng)業(yè)水稻種植產(chǎn)區(qū)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是技術(shù)層面的革新，更是管理理念和生產(chǎn)模式的深刻變革。通過持續(xù)優(yōu)化信息系統(tǒng)、管理流程與技術(shù)應(yīng)用，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為提升生產(chǎn)效益提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐，也為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展開辟了新的路徑。隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和應(yīng)用的深化，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將在推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、保障全球糧食安全方面發(fā)揮日益重要的作用。

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