精准价值评估框架：量化园艺应用率精度提升效益的新方法

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《Precision Agriculture》：Value of precision: a framework for quantifying the benefits from increased application rate precision in horticulture

【字体：大中小】 时间：2025年10月09日 来源：Precision Agriculture 6.6

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　　本研究针对精准园艺技术效益难以量化的问题，提出了"精准价值（VoP）"创新框架。通过建立数学模型和贝叶斯层次响应模型，团队在苹果疏花案例中发现完美精度可使贡献边际提升25%（1637±285€/ha）。该研究为技术研发决策提供了重要量化依据。

在当今全球人口持续增长与环境保护双重压力下，园艺生产面临着前所未有的挑战。一方面需要为不断增长的人口提供充足的微量营养元素和宏量营养元素，另一方面又必须大幅减少对环境的影响。精准园艺技术被视为解决这一两难困境的潜在方案，通过更精确的管理操作，预期能够提高产量、减少投入需求，或同时实现这两个目标。

然而，尽管精准技术 conceptually 具有巨大潜力，其实际效益往往难以量化。这使得技术开发者、使用者和政策制定者在面对投资决策时缺乏可靠依据。特别是在园艺机器人技术和可变速率技术（Variable Rate Technology, VRT）快速发展的背景下，准确预测这些技术的经济性和环境表现变得尤为重要。

现有研究主要关注信息精度（更好的传感器）而非应用精度（更好的控制机制）。大多数精准农业文献将"精准"主要理解为空间意义上的概念，基于存在空间异质性的假设。但这种假设在许多园艺生产环境中并不成立——即使只有单株植物且对期望结果有完美知识，自动化技术要精确地进行番茄采收、苹果疏花或橄榄树修剪仍然十分困难。

针对这一研究空白，发表在《Precision Agriculture》上的研究提出了"精准价值（Value of Precision, VoP）"这一创新概念框架，为前瞻性评估未来精准技术提供了新方法。

研究方法上，作者团队结合测量科学和决策理论，建立了VoP的数学计算框架。研究采用了两条技术路径：首先针对经典饱和产量响应函数进行解析推导，得出了完美精度预期价值（Expected Value of Perfect Precision, EVPP）与施用数量平均绝对误差（"不精确度"）的二次依赖关系；其次通过概率案例研究，评估苹果生产中机器人疏花的潜力，建立了贝叶斯分层产量和质量响应模型，用于概率预测苹果收益与疏花强度的函数关系。

研究结果显示，在苹果疏花案例中，完美精度下的疏花操作可使期望贡献边际增加1637±285€/ha/年，约合25%的提升幅度。通过概率响应模型分析发现，苹果数量随疏花目标增加呈现递减增长模式，但类别组成使模型更加复杂。在极高或极低疏花目标下，大部分收获果实只能作为酿酒苹果使用，而最有价值的质量类别（1级果，直径>75mm）在每树100个花簇左右时达到最佳效果。

模型进一步表明，利润峰值出现在每树108.3±5.3个花簇，这是完美精度下的最优目标值。商业机械疏花设备的平均绝对误差（MAE）估计为20.6个簇，在此不精确度水平下，EVPP为0.57±0.10€/树。这意味着用具有完美精度的假设设备替换当前疏花机械，可将每树贡献边际提高约0.57€或每公顷1528€，相当于相对改进25.3±4.4%。

在技术应用前景方面，研究指出高度精确的花疏机器人需要大量前期投资，估计与苹果收获机器人的投资成本相似（约300,000美元）。通过机器人即服务（Robots-as-a-Service）等新型技术共享概念，使用这种精确疏花系统可能变得经济可行。但关键策略在于开发能够执行多项任务的集成平台，这样精度提升带来的增值只需覆盖平台成本的一部分，将显著增强其经济可行性。

该研究的创新性在于将精准定义为应用精度而非空间分辨率，填补了现有文献的空白。VoP框架使基于精准园艺技术效益的精确量化成为可能，为技术开发、投资和政策决策提供了科学依据。研究方法既适用于确定性模型，也适用于概率模型，展现了广泛的适用性。

需要注意的是，前瞻性VoP评估的准确性取决于响应模型的质量，即预测给定输入结果（如利润、产量或环境绩效）的能力。在果园农业中，以更高精度和空间分辨率甚至单个园艺植物预测产量仍然是一个活跃的研究领域。未来的研究方向可能包括将空间分辨率与概率应用精度相结合，进行整体技术评估。

总体而言，这项研究为精准园艺技术的经济效益评估提供了重要工具，使关于精度提高潜在好处的声明或假设能够得到严格检验，为行业发展提供了科学基础。

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