数字孪生：为农业汛期保卫战筑牢“智慧长城”

2025年7月，我国北方进入主汛期，南方却呈现局部干旱与暴雨并存的复杂状况，农业领域遭遇涝旱急转的严峻挑战。气象预测表明，7月荆州等地将出现强对流天气，山洪、滑坡等次生灾害随时可能发生，直接威胁农田灌溉、仓储安全以及作物生长。

暴雨来袭时，农田积水严重，作物根系在积水中长时间浸泡会导致腐烂，影响产量；而仓库内，高湿度环境易使粮食霉变，造成经济损失。这种复杂的天气状况给农业生产带来了极大的不确定性，也让农业防汛减灾工作变得更为艰巨。

数字孪生：农业防汛的科技利器

技术原理：构建农田虚拟镜像

数字孪生技术借助物联网传感器，实时采集农田土壤湿度、气象数据、水位变化等信息，构建与物理农田同步更新的虚拟模型。该模型能模拟暴雨场景下的排水路径、积水深度以及作物受灾范围，为应急预案提供数据支持。

以山西大禹渡灌区为例，数字孪生系统通过“一张图”展示渠系流量、泵站运行状态。通过数据分析，调水效率提升了10%，泵站能耗降低了5%。这说明数字孪生技术能够优化水资源配置，提高农业用水效率，降低能源消耗。

技术架构：分层协作保障功能

数字孪生技术的架构包括感知层、数据层、模型层和应用层，各层相互协作，共同发挥作用。

感知层部署了土壤湿度传感器、雨量计、水位雷达等设备，实现农田环境数据的秒级采集。这些设备能够快速、准确地获取农田的各项数据，为后续的分析和决策提供基础。

数据层利用大数据平台整合气象预报、历史灾情数据，构建多源异构数据融合库。通过对大量数据的整合和分析，能够更全面地了解农田的状况和历史灾害情况，为模型层提供丰富的数据资源。

模型层基于机器学习算法建立水文 – 作物耦合模型，预测不同降雨强度下的农田积水风险。该模型能够根据输入的数据进行计算和分析，提前预测可能出现的积水情况，为防汛减灾提供预警。

应用层开发应急预案仿真系统，支持排水方案优化、资源调度及灾后评估。它能够将模型层的分析结果转化为实际的行动方案，指导农业防汛减灾工作的开展。

从“被动”到“主动”：动态仿真助力农业防汛

农田灌溉：精准应对暴雨挑战

在汛期暴雨中，农田排水效率至关重要。数字孪生技术通过多种场景实现精准减灾。

在暴雨排水预案仿真方面，模拟不同降雨量下农田积水过程，识别易涝区域。浙江兰溪杨梅基地的传感器实时反馈叶温、茎秆长度等数据，数字孪生模型预测积水风险后，自动触发排水泵启动预案，将涝灾损失降低了30%。这表明数字孪生技术能够根据实际情况及时采取排水措施，减少积水对作物的损害。

灌溉系统智能调度结合气象预报与土壤墒情，动态调整灌溉量。查哈阳农场通过数字孪生系统远程控制139条支渠闸门，实现“按需供水”，避免了暴雨前过度灌溉导致的内涝。这说明该技术能够根据天气和土壤情况合理分配水资源，提高灌溉的精准度。

作物耐受性压力测试模拟持续暴雨对作物根系的影响，优化排水时序。例如，玉米在积水24小时后可能减产20%，数字孪生模型可提前48小时预警，指导农户开挖临时排水沟。这体现了数字孪生技术能够提前预测作物的受损情况，为农户采取防护措施提供时间。

仓储防潮：全程管控降低霉变风险

汛期高湿度环境易引发粮食霉变，数字孪生技术通过仓储环境仿真实现风险管控。

温湿度动态映射在仓库部署温湿度传感器网络，数字孪生模型实时生成三维热力图，标识高风险区域。舟山蔬菜工厂通过仿真系统发现东南角湿度超标后，自动启动除湿机，将粮食霉变率从5%降至0.8%。这说明该技术能够及时发现仓库内的湿度异常，并采取相应的除湿措施，降低粮食霉变的风险。

通风系统智能优化模拟不同通风策略下的空气流动路径，减少结露风险。明辉蔬果公司利用数字孪生技术优化冷库风道设计，使能耗降低15%，同时延长果蔬保鲜期。这表明数字孪生技术能够优化通风系统，提高能源利用效率，保证果蔬的质量。

库存布局风险评估根据货物耐潮性分级，通过仿真模型规划最优堆放方案。将易受潮的种子类物资放置于仓库中高层，避免地面返潮影响。这体现了数字孪生技术能够根据货物的特性合理安排库存布局，减少货物受损的可能性。

技术落地：突破障碍实现全链赋能

实施路径：多举措推动技术应用

要让数字孪生技术在农业领域广泛应用，需要从多个方面入手。

数据基础建设方面，部署低成本物联网设备，如LoRa传感器，降低数据采集成本。建立农田 – 仓储一体化数据平台，实现跨环节数据互通。淄博智洋创新将水库数据与灌区模型联动，提升了水资源配置效率。这说明通过合理的数据建设，能够为数字孪生技术提供更全面、准确的数据支持。

模型轻量化改造开发边缘计算模块，在田间终端完成基础仿真，减少云端依赖。华欣牧业通过AI视觉识别技术，在3秒内锁定异常母羊，推动模型实时响应。这表明模型轻量化改造能够提高技术的响应速度，使其更适用于农业生产现场。

农户端应用开发设计手机端数字孪生操控界面，支持预案一键触发。查哈阳农场农户可通过APP实时查看地温、水位数据，并远程控制灌溉设备。这体现了农户端应用开发能够让农户更方便地使用数字孪生技术，提高农业生产的智能化水平。

挑战与对策：积极应对解决问题

数字孪生技术在落地过程中也面临一些挑战，需要采取相应的对策。

数据安全风险方面，采用区块链技术加密传输农田数据，防止隐私泄露。鲁泰纺织的3D服装定制平台通过联邦学习技术，在保障用户数据安全的前提下实现模型训练。这为农业数据安全提供了可借鉴的方法。

模型精度提升结合本地历史灾情数据校准模型参数。荆州在模拟山洪时，纳入1998年、2016年大水数据，使淹没范围预测误差小于5%。这说明通过引入历史数据，能够提高模型的准确性和可靠性。

成本分摊机制推广“政府补贴 + 企业共建”模式。浙江通过全域数字化项目，将单亩农田数字孪生建设成本从500元降至200元。这有助于降低数字孪生技术的应用成本，促进其在农业领域的普及。

未来展望：构建农业韧性发展新格局

随着5G、AI大模型与数字孪生的深度融合，农业防汛将实现三大突破。全要素仿真将从单一农田扩展至流域级数字孪生，模拟上下游洪水演进，提高对洪水灾害的整体认知和应对能力。自主决策系统将通过强化学习算法，使模型自动生成最优应急方案，提高防汛减灾的效率和科学性。跨行业协同将与交通、气象部门数据共享，构建农业 – 城市防汛联动体系，形成全社会共同参与的防汛减灾格局。

数字孪生技术正从实验室走向田间地头，成为农业抗击汛期灾害的重要支撑。它不仅提升了应急响应速度，更推动了农业从“经验驱动”向“数据驱动”的转变。未来，随着技术成本的进一步降低，数字孪生技术将在保障国家粮食安全方面发挥更大的作用。

结语：数字孪生引领农业防汛新征程

数字孪生技术为农业汛期保卫战提供了强大的科技支持，在农田灌溉、仓储防潮等方面发挥了重要作用。尽管在应用过程中还面临一些挑战，但通过不断的技术创新和政策支持，这些问题将逐步得到解决。相信数字孪生技术将不断发展和完善，为农业的可持续发展和国家的粮食安全保驾护航！