现代农业机械化在农业种植技术中的作用

面对全球人口持续扩张与饮食结构升级的双重压力，全球农业系统正承担着前所未有的增产需求，同时在耕地资源受限的现实条件下，农业机械化既承载着满足基本农产品供给需求的基础功能使命，又担负着推动传统小农经营向现代农场管理体系转型的重要历史任务。二十世纪后半叶拖拉机、联合收割机的普及虽然缓解了劳动强度问题却尚未根本解决资源粗放利用的弊端，随着卫星导航系统与传感技术的突破性发展，新一代智能农机装备开始融入变量施肥、定位播种、光谱杂草识别等精密控制模块，使得作物生长微环境调控精度达到前所未有的水平，这种以数据驱动为核心特征的机械化升级不仅符合农业可持续发展理念的本质要求，更为应对气候变化背景下的生产不确定性提供了关键物质支撑。

一、现代农业机械化在农业种植技术中的作用分析

（一）提升种植作业精度与效率

现代农业机械化通过引入卫星导航定位与自动驾驶系统实现对田间作业路径的厘米级规划，使得播种机械能够依据预设农艺参数完成深度一致、株距均匀的精准播种操作，彻底改变传统人工撒播导致的出苗率波动问题。同时配备传感器阵列的联合收割机可同步进行作物产量监测与谷物水分测定，生成的空间差异化产量分布图为后续耕作决策提供关键数据基础，此类全流程机械化作业模式将单位面积土地的有效种植时间压缩至传统方式的四分之一以下，显著降低农时延误风险，尤其保障抢收抢种关键时期的生产计划刚性执行[1]。

（二）优化资源投入动态调控

基于物联网构建的智能农机装备体系能实时感知土壤墒情、养分含量及作物生长态势等多维变量，例如变量施肥机依据处方图动态调整氮磷钾元素投放比例，在保持目标产量区间前提下将化肥使用量降低 15%-22% 。同样搭载多光谱相机的植保机械可自动识别杂草密度与病虫害发生区位，实现除草剂与生物农药的靶向喷洒，其药剂覆盖误差控制在亚米级范围，相比全田均匀施药模式减少化学制剂投入约 30%45% ，这种按需供给的资源调配机制既缓解了农业面源污染压力，亦大幅降低生产资料采购成本在总生产成本中的占比。

（三）构建标准化生产管理框架

农业机械的标准化作业参数设置强制统一了耕作深度、播种密度等关键技术指标，使零散耕地形成具备相同生产条件的种植单元。特别在大型农场应用中，配备环境监控模块的移栽机械可确保每株幼苗的栽植深度偏差不超过 ±1.5 厘米，配合水肥一体化设备的固定输出压力保障灌溉均匀度达 90% 以上。而基于云端平台构建的机械作业质量追溯系统完整记录包括旋耕碎土率、除草作业覆盖率等27 项生产质量数据，强制规范生产环节操作标准，为农产品质量认证体系提供可量化验证的物理过程凭证。

（四）增强极端工况应对能力

针对高温干旱或强降雨等灾害性天气窗口期，高功率农机装备可在土壤湿度临界点突破常规耕作限制，例如大马力旋耕机能在雨后18 小时内完成黏重土壤的散墒碎土作业，避免错过最佳播期。当遭遇持续性干旱时，具备地下 30 厘米渗灌功能的智能灌溉系统可维持作物关键生长期的基本水分需求。此外收获季突遇连阴雨情况下，装备谷物烘干系统的联合收割机能够将籽粒含水率从 28% 直接降至安全储存标准的 14% 以下，此类技术集成使种植系统在气候变化加剧背景下的生产韧性获得结构性提升。

二、现代农业机械化在农业种植技术中的应用策略

（一）装备智能化升级路径规划

推行存量农机的嵌入式改造方案，优先为具备动力基础的拖拉机加装北斗定位终端与电控液压转向套件，通过农机调度中心实现作业轨迹实时监控与重耕漏耕预警。同步部署低功耗田间物联网基站，构建覆盖主要耕作区的无线传输网络，确保土壤墒情传感器、作物长势摄像头的监测数据能实时回传至智能决策平台。针对资金有限的小型农场开发模块化智能挂接系统，使其能够根据种植季节需求灵活更换播种、施药或收获功能模块，最大限度激活现有机械资源的应用潜能，避免盲目购置全套智能装备导致的投资浪费。

（二）数据驱动型决策机制构建

建立基于云计算的土地档案管理系统，整合历年产量分布图与土壤检测数据形成数字田块档案，通过机器学习算法生成播种量、基肥配比等核心种植参数。在关键农事节点前 72 小时推送机械化作业处方图至移动终端，明确标注变量施肥机的行进速度调整区间与药剂喷洒设备的流量控制阈值。开发极端天气应对预案数字化模版，当气象预警达到预设阈值时自动生成机械调度紧急方案，包括抢收作业优先级排序与农机具应急维修点分布图，确保突发状况下的机械化响应时效[2]。

（三）人机协同操作标准制定

编制涵盖主要粮食作物的机械化农艺规范手册，详细规定如玉米播种机的作业速度需稳定维持于每小时 5.8 公里以确保株距合格率，而水稻插秧机的栽植深度必须控制在1.0 至1.5 厘米浮动区间。设计农机驾驶舱人机交互界面优化方案，将关键操作参数集中在不超过三个物理按键控制范围内，避免作业过程中的误触风险。实施周期性模拟操作培训，利用虚拟现实系统模拟收获季多机协同作业场景，重点训练收割机与运粮车的衔接配合时序，强化特殊工况下的应急操作肌肉记忆。

（四）区域性维保体系落地实施

按每 200 平方公里设立流动维修服务站，配置具备底盘检修与电路诊断能力的工程车定期巡检，重点保障播种期与收获季的故障设备两小时应急响应机制。建立农机关键部件共享仓库系统，将价格高于基础机型价值15% 的专用部件如棉花采摘头、马铃薯收获铲等纳入区域调剂名录，采用信用积分制实现跨农场按需流转。开发农机健康状态预判系统，通过分析发动机振动频谱与液压油金属微粒浓度变化趋势，提前七天生成关键部件维护清单并向设备管理员发送预防性养护提示。

总结

综上所述，现代农业机械化技术在种植领域的深度应用已超越单纯生产效率提升的初始目标，逐步演变为保障粮食安全、优化资源分配及应对环境挑战的系统性解决方案。通过精密播种装置与智能灌溉系统的协同运作实现作物生长过程的量化控制，依托物联网架构的感知-决策-执行闭环有效突破传统农业依赖经验判断的局限性。当前技术演进正推动农业从劳动力密集型产业向技术密集型产业转型，其核心价值不仅体现在单位面积产量的持续增长，更在于为耕地红线约束下的农业可持续发展提供了可复制的技术范式。这种技术升级的战略意义在于形成可抵御市场波动与自然灾害的双重缓冲机制，使农业生产系统在保障基础供给功能的同时，逐步承担起生态维护与碳汇增容的新型使命，最终在2030 年前后建成智慧高效、绿色低碳、韧性可持续的新一代农业生产体系。

参考文献

[1]陈建林. 农业种植技术和现代农业机械化的相关性探讨 [J]. 种子科技, 2025, 43 (11): 210-212.

[2]朱萍,丁耿伟. 关于农业种植技术和现代农业机械化的相关性研究[J]. 河北农机, 2024, (24): 28-30.