综述：用于智能农业的农业数字孪生技术综述

《Green Technologies and Sustainability》：Agricultural digital twin for smart farming: A review

农业数字孪生技术研究综述：探讨数字孪生技术在精准灌溉、作物监测、牲畜管理、农业机械优化及农产品后处理等领域的应用，分析物联网、人工智能、区块链、边缘计算等关键技术支撑体系，总结现有研究在模型构建、数据整合、实时控制方面的进展，指出系统互操作性、数据隐私、高初始成本、技术成熟度等主要挑战，并提出融合联邦学习、轻量化模型及标准化协议的未来发展方向。

　　农业数字化孪生技术正在迅速成为现代农业转型的重要组成部分，它通过构建物理农业系统在数字环境中的动态映射，为农业生产提供了前所未有的精准控制与智能优化手段。随着全球人口增长，预计到2050年将达到超过90亿，这使得提高农业产量和可持续性成为一项紧迫任务。与此同时，地球资源的日益紧张也对农业提出了更高的要求。为了应对这些挑战，农业领域正逐步引入先进的信息技术，如物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和自动化，以实现更高效、更环保的农业生产方式。这些技术的融合，不仅改善了农业系统的运行效率，还为农业管理带来了更深层次的洞察力。

数字化孪生技术，作为农业智能系统的核心组成部分，能够实时同步物理系统与数字模型，从而支持精准农业实践。在农业中，数字化孪生不仅仅是静态的虚拟模型，而是具备双向数据交换能力的动态系统。这意味着，数字孪生能够实时反映物理农业系统的状态，并通过数据驱动的方式预测未来状态，进而影响和控制物理系统。这种能力在提升农业生产力和可持续性方面具有巨大潜力。通过将农业设备、作物和环境因素纳入数字孪生框架，农民可以实时监控和调整农业生产策略，从而在最小化资源浪费的同时最大化产出。

在农业应用中，数字孪生技术的应用范围极为广泛，涵盖了从控制环境农业到土壤和灌溉管理，再到作物监测和种植支持、收获后活动、牲畜监测和管理，以及农业机械等多个方面。这些应用通过模拟农业系统的行为，帮助农业从业者做出更精准的决策，优化资源配置，并提高整体生产效率。例如，在控制环境农业中，数字孪生可以模拟温室内部的气候条件，为作物提供最佳生长环境，从而提高产量和质量。在土壤和灌溉管理中，数字孪生能够实时监测土壤湿度和营养状况，结合气象数据，为灌溉策略提供精准指导，减少水资源浪费和土壤退化风险。

在作物监测和种植支持方面，数字孪生通过集成各种传感器和AI技术，实现对作物健康状况的实时分析和预测。这不仅有助于早期发现病害和营养不足，还能优化种植方案，提高作物产量和质量。而在收获后活动中，数字孪生能够模拟农产品的存储和运输过程，确保其品质和安全性，同时减少损失。对于牲畜管理，数字孪生技术可以追踪牲畜的生理和行为状态，通过AI模型预测其健康状况，从而支持更高效的养殖管理。

农业机械的数字化孪生则在提升设备性能和维护效率方面发挥了重要作用。通过实时监测和分析设备运行状态，数字孪生可以提前发现潜在故障，减少停机时间，优化能源使用。这种技术还促进了农业自动化的发展，使得农业机械能够在复杂环境中实现自主操作和智能调整。

然而，尽管数字化孪生技术在农业中的应用前景广阔，但其推广仍面临诸多挑战。首先，农业系统中的数据采集和处理技术仍处于发展阶段，需要进一步完善以支持更高精度的模拟和预测。其次，农业领域对数字化孪生技术的理解和接受度仍有待提高，尤其是在中小规模农场中，缺乏足够的技术基础和数字素养。此外，不同农业设备和系统的数据格式、通信协议及标准的不统一，也对数字孪生系统的集成和互操作性提出了挑战。这些障碍需要通过建立统一的数据标准、加强技术培训以及推动开放平台和共享服务模式来逐步克服。

随着技术的不断进步，数字化孪生在农业中的应用正逐步从初步的数字化模型向更复杂的系统演进。未来的研究应更加关注如何将这些技术整合到一个完整的生态系统中，以实现从田间到市场端的全链条优化。同时，开发更高效的数字孪生定义语言（DTDLs）将有助于提升系统的灵活性和适应性，使其能够更好地与物联网传感器、执行器和云计算平台进行交互。此外，提高数字孪生系统的透明度和可解释性，对于增强用户信任和推动其广泛应用至关重要。这意味着，在关键决策领域如灌溉时间、病害预警和作物分类，需要开发能够提供清晰解释的AI模型，以确保农民和农业从业者能够理解并有效地利用这些技术。

在面对农业数据安全和隐私保护问题时，需要采取多层次的解决方案。例如，采用联邦学习和区块链技术，可以在不传输原始数据的情况下实现数据共享和分析，从而增强系统的安全性和隐私保护能力。同时，通过建立数据访问控制机制，确保不同利益相关者能够根据其权限访问和使用数据，这对于维护农业数据的完整性和可追溯性具有重要意义。

数字化孪生技术的未来发展将依赖于技术的持续创新和农业实践的不断适应。为了推动其在农业中的广泛应用，研究应更加关注如何降低实施成本，提高系统的模块化和可扩展性。此外，还需探索如何通过结合物理模型与数据驱动方法，提升数字孪生的预测能力和适应性。通过这些努力，数字化孪生有望成为农业智能化的重要工具，为全球粮食安全、环境可持续性和农业数字化转型提供强有力的支持。