成都试验站

刘晓 郭松

  葡萄园智慧管理有着不同的称呼，如葡萄园数字化管理、生态-智能管理、葡萄产业4.0等，实际上准确理解应该是数字化+智慧管理，其深刻含义就是葡萄园实现精准管理。   

  溯源历史，葡萄园智慧管理概念最早于上世纪90年代出现，过去20余年，众多技术不断应用于葡萄园管理当中，逐渐形成监测技术、决策支持系统、田间机器人三大组成部分。监测技术主要由地理定位、遥感技术（卫星、飞机、无人机拍照等），以及葡萄生产过程近端传感技术（利用无线网络探测土壤湿度、叶片湿度、树冠温度、树干液流速度，葡萄果实外观与内质光学传感器等）构成；决策支持系统是应用上述监测技术，探测葡萄园内不同区域土壤、地貌、植株胁迫状况、产量、品质等空间差异性，并据此优化灌水、施肥、喷药、采收等程序，调整肥、水、药等使用量，实现田间精准管理；田间机器人主要是指根据决策支持系统，由机器按程序设计自动完成操作。目前来看，前面两部分技术相对成熟，可以在葡萄基地大规模应用和完整实现，机器人系统涉及人工智能、深度学习等领域，在葡萄产业上技术不够成熟，目前在生产实际中应用相对较少。

  我国是世界上葡萄主要生产国，2021年全国葡萄栽培总面积已超过1100万亩，总产量超过1300万吨，产值超过1600亿元，无论种植面积还是经济规模均位居世界第一。但是，产业发展到今天也面临着土壤生态环境恶化、水土资源紧张、劳动力严重老化与不足、生产成本不断高涨等一系列问题。为了稳定和保护土壤生态环境，维持地力、肥力，节省生产成本开支，促进产业健康、良性、高效发展，建议在国内各鲜食葡萄主产区积极推动数字化智慧管理基地建设，引领产业技术不断升级换代。  

  数字化智慧管理葡萄园基地建设，建议从以下八个方面实施：

  一、适度规模的数字化智慧管理场景。场景规模至少要求20亩以上，建议在家庭农场、企业规模化基地等建设，主要是考虑成本核算与可持续发展，面积太小没有意义。其次，葡萄园建园前需要规划好，只有采取了平棚架+大树形种植模式的葡萄园才适合，否则没有空间安置监控探测设备，实现机器人自动操作等。此外，葡萄园需要良好的日常组织管理，没有良好的管理就没有效益，也没有可能实现产业技术的升级换代。

  二、多学科交叉的人才队伍建设。葡萄园管理本身就比较复杂，涉及到栽培、植保、土肥、农机、灌溉等方方面面，需要各学科知识和经验综合应用才能管理好一个能产生效益的葡萄园。建立数字化智慧管理葡萄基地，需要进一步加强人才培养和技术服务团队建设，尤其是远程遥感、近端探测、无线网络维护、数据收集分析、机器人操作等，涉及到各方面高端人才引进和服务。

  三、避雨大棚环境自动控制系统。目前，葡萄避雨棚已经是鲜食葡萄产业发展的基本配置，围绕避雨大棚建设，已经可以根据设置的温度进行自动卷膜和放膜，但是，由于棚内气温随时变化，频繁的收放天膜不切合田间实际生产要求，并且电费成本高昂，卷膜机也容易损坏，生产上普遍还是采用人工开启和关闭大棚的方式。下一步，需要发展新技术，使得大棚能够模糊控制，在一定的气温范围内不启动（如25-32℃不开启），并且能够根据降雨量（如降雨量0-5mm不关闭）来启动卷膜机开关，也就是说大棚能够设置气温和降雨量变化范围，卷膜机能够根据这个范围来实现自动开启和关闭操作。

  四、全方位监控探测系统安置。葡萄园土壤、地貌的差异化，会使得日常田间肥水管理变得十分复杂，这实际上也是葡萄园数字化智慧管理启蒙的初始原因。随着葡萄植株的生长，树冠形状、枝条密度等差异化进一步使情况复杂，带来了病虫害、生长势、成熟期、采收期等不一致。因此，数字化智慧管理葡萄园首先要尽量平整土地，让园区地面达到并保持水平，尽力减少地块间的差异；其次，根据土壤地貌差异进行分区，做到心中有数。做好以上两点，才能尽量减少监控探测设备开支成本。根据数字化智慧管理需要，监控探测设备可能包括：土壤不同深度湿度、C13同位素、温度、PH值探测仪；病虫监测系统，包括病菌孢子捕捉器、诱虫灯、性诱剂、荧光探测装置等；葡萄植株环境温湿度、叶面温湿度、主干液流速度测量仪、果实体积测量仪、果皮色度计、无损伤固形物探测仪等。传统方式栽培管理的葡萄园以肉眼观察和经验为依据，判断什么状态下需要施肥、浇水、喷药、采收等，数字化智慧管理葡萄园主要靠收集的数据来确定田间每个操作程序，这是两者根本上的不同。

  五、数字化决策支持系统建立和优化。数字化决策支持系统就是依靠收集整理的数据来进行决策，也就是说“一切靠数据说话”，这是与传统决策模式最重要最根本的区别。按照Eichhorn-Lorenz方法，将葡萄全生育过程划分为了22个物候期，而依据Baggiolini方法，则将生育期分为10个物候期，因此制定日常田间管理计划就是按照物候期实施具体操作，这是最早、最简单的数字化管理应用。现在，要求每个田间操作程序，包括区域划分、施肥、喷药、灌水、疏花疏果、摘叶摘心、绑梢定梢、采收、销售等，都要有数据支撑和说明，而不是过去的凭感觉凭经验行事。获得数据-分析数据得出结论-制定工作计划是决策支持系统的三步骤。我们开展数字化决策应用试验已历经数年，获得了很好的示范效果，如四川彭山主产区盲目使用Mn、Fe微肥问题，西昌产区盲目增施B肥的问题等，因为示范的测叶和测土配方施肥技术，用真实的数据说明这些产区根本不需要这些微肥，土壤中已经普遍甚至严重超标了。今后，统一的疏花疏果时间点的确定，分区灌水计划的制定，等等一些难点、痛点问题，还需要应用更精准的探测仪器，更实用的数学模型来实现数字化管理。

  六、田间自动化操作和机器人开发。在我国一些规模化葡萄基地，喷药基本实现了半自动化操作，如喷药机器实现了遥控自走和喷雾，以及田间喷药管道固定喷雾，这些半自动设施设备大大减轻了劳动强度，节省了人力开支。分区灌水施肥也全面实现了半自动化，各产区大多数葡萄园都安装了抽水机-水池-管道-滴灌（喷灌）组成的灌溉系统，实现了水肥一体化半自动管理。但是，葡萄园疏花疏果管理劳动强度大，耗费人工多，一直没有开发出较实用的设备和机器人，这是葡萄产业最大的难点痛点问题，也是今后需要重点攻关的方向。

  七、界面友好与操作简便的软硬件。在数字化智慧管理场景内，让葡萄园经营管理者能够直接、快速、精准地掌握收集到的数据是非常重要的，这可以让管理者高效、稳定地使用这些数据做决策分析并采取行动。做到这一点并不容易，这要团队当中每个人都要尽职尽责，做到即分工又协作。此外，操作界面（电脑、手机、显示屏等）要尽量友好、简便，让大多数管理人员经过简单培训就能掌握操作方法。当然，数据建档与数据安全性也要考虑，尤其是需要经过第三方人士接触的时候。

  八、创立数字化管理文化并提出愿景。数字化智慧管理技术在工业与制造业上应用较为普遍，人才、资金、资源投入非常巨大，在葡萄产业上的使用还处于不成熟、不完整阶段。实现数字化智慧葡萄园管理，首先需要所有管理人员了解到为什么要这样做，由此需提出愿景，制定出清晰的目标；其次要做好战略引领，要将数字化技术、企业文化与领导力相结合，确保数字化智慧管理技术能真正发挥作用；第三，数字化管理必然与传统的管理方式存在一定的冲突，这可以在起始的时候适当控制投入，在不断测试应用效果的同时，逐渐加大设施设备的投入，最后完成整体转型和技术升级。