农业科技创新能力评价的理论模型探讨

2132022年第6期科学技术Science technology

全面贯彻落实“十四五”规划要求，响应党的精神，

围绕“乡村振兴”战略整体目标，聚焦农业产业振兴，

助力农业科技创新，聚焦“三农”增长和农民“增收

致富”，进一步突破农业科技发展桎梏，于此，本文

就从农业科技创新的方法、现状和对策展开详细探讨。

农业科技创新是现代化社会农业发展的重要方

向，也是“十四五”的重要规划内容。近年来，我国

的农业高新技术发展迅速，但我国人口基数大，农业

需求还远远达不到实际人口需求，现代农业发展还需

要不断借助于技术优化实现提升。

一、加快农业科技创新的重点领域

（一）粮食作物超高产、高品质育种

保障粮食安全不仅关系到社会稳定，还关乎国计

民生，是国家可持续发展的根基。我国粮食总产量为

66949万吨（2020年），虽然每年连续增加，比2019

年增长0.9%，但增幅并不大，且人口基数大，畜牧业、

加工业和其他新兴产业的粮食需求量同样逐年增加，

国际粮食价格变动较大，粮食的供求关系动荡不安。

在此背景下，我国的耕地面积却在随着城镇化等的发

展，逐渐减少，对此，提高粮食产量和质量，保障粮

食作物超高产、高品质育种，成为了保障粮食安全的

唯一出路[1]。

（二）农产品优质高效安全生产技术

食品安全是农业产业的重点方向。为此，现代农

业科技创新必须关注绿色农业发展，加快生物疫苗、

生物农药、有机肥料等的研究，为构建更加高效安全、

健康绿色的种养模式奠定基础，建立从“农田到餐桌”

的绿色农业产业体系。

（三）设施农业工程技术

设施农业工程技术包括两方面。

（1）设施栽培。

（2）设施养殖。

如塑料大棚、温室，还有如畜禽、水产和特种动

物的设施养殖……发展设施农业，也是一种高效利用

耕地的方式，增强生产的可控性，并进一步节约成本，

降低生产损耗，提高光能、热能利用率，改良农业生

产流程，提高农业生产效益。

（四）农产品精深加工技术

农产品精深加工是传统农业迈向现代农业的重要

方式，表现为四个方面。

提升河北省农业科技创新和成果转化能力的探讨

孙金旭;王翠翠;王悦;李桐;张志强

【摘 要】调查了河北省农业科技成果创新和成果转化的现状,分析问题产生的根源.从推进河北省农业领域科技创新,积极促进农业科技成果转化,加速农业产业化进程,实现农业科技创新和成果转化联动发展等方面探讨了提升河北省农业科技创新和成果转化的能力.

【期刊名称】《河北科技师范学院学报》

【年(卷),期】2017(031)003

【总页数】4页(P45-48)

【关键词】农业科技创新;成果转化;河北省

【作 者】孙金旭;王翠翠;王悦;李桐;张志强

【作者单位】衡水学院,河北衡水,053000;衡水学院,河北衡水,053000;衡水学院,河北衡水,053000;衡水市科技工作者服务中心;衡水学院,河北衡水,053000

【正文语种】中 文

【中图分类】F327.22

河北省是农业大省，农业的发展离不开农业科技创新的重要支撑。针对我国目前经济新常态下的农业发展趋势和变化特点，农业科技创新势必成为河北省农业持续发展的核心战略。农业科技创新通常意义上指农业相关科研企事业单位研究开发作物新品种、涉农新技术、新农业机械等科研成果的过程［1］。而科技成果转化的概念，依据《中华人民共和国促进科技成果转化法》所指:对科技成果所进行……直至形成新技术、新工艺、新材料、新产品……等活动”。由于农业科技创新常作为成果转化之前的研发过程，所以我国现阶段经常将涉农科研成果转化和农业科技创新分别作为两个目标对象进行研究，前者是将农业科技成果转化为现实生产力的具体过程［2］。

当前河北省农业科技发展仍然存在很多问题，如科技创新水平不高、相关成果转化太少等各种问题。因此，怎样推进农业领域科技创新、促进农业科技成果转化、加速农业产业化进程、实现农业科技创新和成果转化联动发展，是目前急需解决的关键问题［3］。笔者通过调研河北省农业科技成果创新和成果转化的现状和存在的问题，分析问题产生的根源，提出了河北省农业科技创新和成果转化的相关建议，以期促进河北省农业产业结构调整和转型升级、建设现代农业强省。

大数据驱动下的农作物病虫害预测模型 一、大数据驱动下的农作物病虫害预测模型概述

随着大数据技术的快速发展，其在农业领域的应用越来越广泛。大数据驱动下的农作物病虫害预测模型，是利用大数据分析技术对农作物病虫害的发生、发展进行预测的一种新型模型。这种模型能够为农业生产提供科学、准确的病虫害管理决策支持，降低农业生产风险，提高农作物产量和质量。

1.1 农作物病虫害预测模型的核心特性

农作物病虫害预测模型的核心特性主要包括以下几个方面：

- 数据驱动：模型基于大量的历史数据和实时数据，通过数据挖掘和分析，发现病虫害发生规律。

- 高精度预测：利用机器学习算法，提高病虫害预测的准确性。

- 实时性：模型能够实时分析数据，及时更新预测结果，为农业生产提供即时指导。

- 多因素综合分析：模型综合考虑气候、土壤、作物生长状况等多种因素，进行综合预测。

1.2 农作物病虫害预测模型的应用场景

农作物病虫害预测模型的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

- 病虫害早期预警：及时发现病虫害发生的征兆，提前采取防治措施。

- 病虫害发生趋势分析：分析病虫害的发生趋势，为制定防治策略提供依据。

- 病虫害防治决策支持：根据预测结果，为农业生产者提供科学的防治建议。

二、农作物病虫害预测模型的构建

农作物病虫害预测模型的构建是一个系统性工程，需要多学科知识的综合运用。

2.1 模型构建的理论基础

模型构建的理论基础主要包括以下几个方面：

- 农业生态学：研究农作物与病虫害之间的生态关系。

- 统计学：利用统计方法分析病虫害发生的数据规律。

- 机器学习：应用机器学习算法对病虫害数据进行建模和预测。

2.2 模型构建的关键技术

农作物病虫害预测模型的关键技术包括以下几个方面：

- 数据采集与处理：收集农作物生长、气候、土壤等数据，并进行清洗、整合。

- 特征工程：从原始数据中提取对病虫害预测有用的特征。

- 模型训练与优化：选择合适的机器学习算法，对模型进行训练和优化。 2.3 模型构建的流程

文章编号：1001-8611(2021)02-0081-05

科技创新团队梯队建设的模型方法应用研究——以江苏省农业科学院某研究所为例

李健姜华珏沙琴

（江苏省农业科学院南京210095）

摘要：文章以江苏省农业科学院某研究所五个不同类型的创新团队为例，通过冰山模型分析得出，该所团队在后备人才中缺乏“浅水区”青年人才；通过金字塔模型分析发现，该所团队存在人才力量分布不均、人才培养模式差距较大等问题；通过运用线性模型相关的数据分析法，推出纵向因素中的年龄层次，横向因素中的籍贯、毕业院校及出国访问次数，与成果产出呈显著线性相关。结合各团队的人才部分成果产出指标，得出团队的年轻化、学缘结构的多样性在创新团队人才梯队建设中起着举足轻重的作用，并对该所创新团队提出相应的人才梯度建设对策建议。关键词：创新团队；梯队建设；冰山模型；金字塔模型；线性模型ApplicationResearchonModelMethodofEchelonConstructionofTechnologicalInnovationTeam,TakinganInstituteofJiangsuAcademyofAgriculturalSciencesasanExampleLiJianJiangHuajueShaQin(JiangsuAcademyofAgriculturalSciences,Nanjing,210095China)Abstract:FivedifferenttypesofinnovationteamsinaresearchinstituteofJiangsuAcademyofAgriculturalSciencesweretakenasanexample.Theresultshowedtheteamlackedyoungtalentsinthe"shallowwaterarea"oftheteamthroughtheIcebergModelanalyzing.ByPyramidModelanalyzing,theresultsshowedthereweresomeproblemsexistedintheteam,suchasuneventalentsdistributionandlargegapsintalenttrainingmodels.DataanalysisoftheLinearModelshowedtheagelevelinverticalfactors,thebirthplace,thenumberofgraduatedcollegesandoverseasvisitsinhorizontalfactorsweresignificantlylinearcorrelatedwiththeresearchoutput,binedwiththepartialresearchoutputofthetalentsofeachteam,itwasconcludedthattheyouthoftheteamandthediversityoftheacademicstructureplayedamajorroleintheconstructionofthetalentinnovationteam.Somesuggestionsforechelonconstructionstrategieswerepresentedforthistypeofagricultureandtechnologyinnovationteam.KeyWords:Innovationteam;Echelonconstruction;IcebergModel;PyramidModel;LinearModel