南非大田作物精准农业采纳率全国调查：现状、障碍与可持续集约化路径

本综述基于南非首次全国性调查，系统分析精准农业（PA）技术在大田作物系统的采纳模式与障碍。研究揭示采纳率高于预期，且与生产者年龄及农场规模无显著关联，但存在区域差异（冬作区较低）。关键障碍包括高初始投资成本与技术认知不足，推荐通过针对性策略提升数据驱动决策能力，助力可持续集约化与养分管理优化。

　　

引言

精准农业技术通过提升投入品利用效率和农场盈利能力，具有变革大田作物生产的潜力。在南非，这一潜力尤为关键，因为该国农业景观多样，且面临日益增长的自然资源压力和盈利挑战。诸如自动导航、区段控制、变量率施肥、石灰与播种以及产量监测器等技术已比以往更容易获取。这些进步使生产者能够在农场层面收集大量电子数据，支持更精确的土壤和作物管理决策。

尽管精准农业被公认为促进可持续集约化和改善养分管理的手段，但其在不同地区和农业经营中的采纳程度差异显著。尽管这些技术广泛可用，并非所有农民都完全采纳了精准农业实践。此外，一些拥有这些技术的农民可能并未充分发挥其潜力。各种形式的数据被收集，但由于缺乏知识或产品理解，基于数据的决策并不总是得到最优实施。迄今为止，有限的研究调查了南非大田作物行业的这些采纳模式，特别是关于其对土壤和作物结果的潜在益处。本研究通过提供首次全国范围评估，扩展了先前的区域分析，提供了全国不同农业区域采纳模式和障碍的全面概述。

本研究的目的是界定南非大田作物部门内精准农业的采纳程度，特别关注农业技术的使用和大数据集的收集。理解这些采纳模式对于设计有效支持系统、改进农业服务以及帮助农民最大化精准农业对生产力和可持续性的潜在益处至关重要。为实现这一目标，采用了一份全国问卷，以拓宽关于南非大田作物农场各种农业技术采纳和利用的知识基础。

材料与方法

一份包含41个问题（10个开放式和31个封闭式）的定性研究问卷被开发出来，以评估南非大田作物生产者对精准农业技术的采纳情况。问卷涵盖了包括使用技术类型、数据收集方法、感知采纳障碍以及人口统计和农场级别特征等主题。

调查通过GrainSA的国家沟通渠道在线分发，时间为2024年10月1日至11月30日。GrainSA是一个自治和自愿的商品组织，代表南非谷物生产者的经济利益。使用此分发渠道确保了在不同农场规模、地区和生产系统中的广泛覆盖，无需事先按作物类型、对精准农业技术的熟悉程度或商业隶属关系进行选择。

研究目标、推广实体和个人数据的保密性向生产者解释。通过完成调查暗示同意。未提供激励，参与没有预期风险或直接利益。为适应参与者偏好，问题以英语和南非荷兰语提供。

回复由研究者无影响自行管理。并非所有问题对所有生产者都相关。数据从SunSurvey平台以逗号分隔值文本文件导出，随后使用Microsoft Excel和RStudio处理。

数据清理步骤包括删除不完整回复（参与者未超过问题6）、澄清在多个省份耕种的参与者省份分布以及对开放式回复进行分类。三名参与者表示在两个省份耕种；进行了后续联系以澄清作物分布。两个回复未检索到，面积根据其余答案确定的每个省份作物百分比在省份间划分。七名参与者未披露其耕种面积或作物。

描述性统计总结了采纳率、技术使用和感知障碍。卡方检验用于探索关键变量之间的关系，包括网格大小和变量率技术用于肥料和石灰应用。多项选择题的百分比相对于每个可能答案的总回答者数计算。

参与的自愿性引入了潜在回复偏差：已经参与或对精准农业感兴趣的农民可能更倾向于回复。因此，报告的采纳率可能过度代表更先进的采纳者，可能未完全反映南非大田作物农民的更广泛群体。

结果与讨论

在83名回答者中，大多数年龄在55至64岁之间。约一半年龄超过44岁。没有参与者 under 25岁。63%的回答者耕种1000公顷或更多，其中17%耕种超过3000公顷。16%耕种少于500公顷。问卷主要由农场主完成（88%）。农场经理、农学家和其他参与者贡献显著较少。

尽管样本量相对较小，调查覆盖了广阔地理区域。基于2020年至2024年的平均种植面积，调查覆盖了南非玉米、大豆、小麦和油菜籽面积的2.6%、2.7%、2.9%和3.8%。七个省份被代表，包括多种大田和蔬菜作物。

由于精准农业一词的定义和解释多样，跟踪其采纳率具有挑战性。在商业农业中，许多生产者将变量率应用等同于精准农业，但这是一种过度简化。精准农业涵盖了更广泛的实践范围，其核心焦点是收集、分析和利用数据以增强决策和提高农场效率。变量率应用仅仅是这种数据驱动方法的一种实际应用，而非其全部。

观察到对精准农业可能定义的42%和54%分裂。“采集土壤化学样品并使用变量率技术应用推荐投入”比“收集、处理和分析数据并将其与其他信息结合以支持管理决策的管理策略”获得稍多投票。这反映了将精准农业主要等同于变量率技术的趋势，忽视了其更广泛的数据驱动潜力。其余4%的参与者选择“其他”，但只有两人指定了他们的观点。

总体而言，43%表示完全采纳，51%部分采纳，6%无采纳。“完全采纳”指的是先进技术和精准农业实践在所有农场操作中的完全整合。“部分采纳”指的是在一些农场操作方面实施了一些技术解决方案和精准农业技术，有进一步整合和优化的空间。“无采纳”指的是缺乏显著先进技术或精准农业实践整合的耕作系统，无法在设备和工具中获取技术。

报告的观察采纳率高于预期，特别是考虑到用于定义“完全采纳”的标准。这可能反映了一些自我选择偏差，即更多技术先进或进步的农民——他们通常更倾向于采纳精准农业实践——也更可能参与调查。尽管如此，数据提供了关于在先进采纳者子集中精准农业的使用、认知和管理决策的见解。这些发现对于理解当前趋势和确定更广泛采纳的潜在路径仍然相关。

最年轻年龄组（25-34岁）中没有选择无采纳，表明他们已完全或部分采纳精准农业实践。35至44岁年龄组有更多完全采纳和部分采纳答案，无采纳答案非常有限。45至54岁的参与者大多回答他们部分采纳了精准农业实践，无采纳和完全采纳之间分布相似。这表明中年组正在采纳精准农业过程中。55-64岁的回答者也表示完全或部分采纳，只有一名参与者表示无采纳。最年长年龄组同样表示完全或部分采纳。其他各种作者将农场规模与采纳率联系起来。然而，在本调查中，农场规模与精准农业实践的采纳率无交互作用。“完全采纳”和“部分采纳”包括了所涉及的全部农场规模范围，而无采纳在小型（0-500公顷）和大型（2501-3000公顷）农场规模中被注意到。

在此调查之前，关于南非精准农业实践和农业技术采纳率的公开信息非常少，尤其是如此大的样本量。Blaker得出结论，南非玉米农民的采纳率仍有很大改进空间，特别是在小农场中。未发现参与者年龄与精准农业技术使用或不使用之间的差异。然而，种植面积、年农场营业额与精准农业技术采纳分别存在相关性。规模经济使得拥有更大耕种面积的谷物农民更容易采纳精准农业技术，因为初始投资分布在更大的基础上。Jacobs等人在南非西北省的Schweizer-Reneke地区进行了一项调查。农民的年龄或教育在精准农业的采纳或不采纳中未起主要作用。然而，农场规模与技术采纳之间的关系高度相关。

我们的数据确认了两项本地研究的结果，其中年龄对精准农业实践的采纳率无影响。然而，在耕种面积方面发现了矛盾的结果。国际文献通常表明采纳率在拥有年轻所有者的农场中更普遍。对于美国堪萨斯地区，Christian等人也发现精准农业技术的采纳率根据经营规模和经营者年龄而变化。他们的结果显示农场规模对精准农业采纳有积极影响，农民年龄降低了采纳可能性，作物生产力平均影响很小，风险厌恶平均对精准农业技术采纳有负面影响。在最近一项关于采纳率的元分析中，Kroupová等人报告社会经济因素，特别是农场规模和教育水平，显示出显著且积极的影响，确认更大、更高收入的农场和更好教育的农民更可能利用精准农业技术。相反，年龄通常有负面影响，尽管其统计显著性在不同背景下 varies。

为理解参与者采纳或不采纳精准农业实践的原因，他们被要求指出其动机或障碍。根据Jacobs等人的说法，采纳精准农业的生产者声称最有益的结果是通过变量施肥实现的成本节约。根据我们的数据，这不是首要动机，而是排名第三。答案在为什么生产者选择使用精准农业实践方面大多一致。作为精准农业采纳的其他原因收到的额外答案包括增加投资回报和增加利润。本研究中没有使用精准农业实践的原因更强烈地倾向于太昂贵或不具成本效益以及在其农场上不相关。这表明这些技术的成本仍然是精准农业采纳率的最大影响因素之一。其他原因由21%的参与者指出。部分采纳被给出作为不使用精准农业实践的原因。另一个是采纳率慢，而随时间升级设备；两名参与者表示他们尚未确信精准农业的好处，想先看到结果；完成大量计算机工作，在某些情况下好处不够大；以及设备未配备也被提及作为原因。调查未将精准农业不够准确确定为不采纳这些实践的主要动机。这再次强调了其他在采纳率中起重要作用的 contributing factors。我们的结果在识别的障碍方面与Kroupová等人大多一致，其中包括高初始投资成本、感知复杂性和不足的基础设施，这对小农场尤其构成限制。他们进一步指出，通过各种渠道提供的培训、咨询服务和信息传播积极影响了采纳率。

Schimmelpfennig和Lowenberg-DeBoer显示，精准农业技术的采纳在美国有所增加，但每种主要大田作物的模式不同：玉米、棉花、水稻、大豆和小麦。然而，按作物划分的精准农业采纳率的一般信息很难找到，因为大多数信息按使用技术类型划分。一些精准农业技术迅速被采纳，而其他技术仍然滞后。

报告采纳率最高的作物通常也在南非商业农业部门中以较大规模生产。这些耕作系统往往更容易实施精准农业技术， due to 与大规模操作相关的规模经济和更高资本投资能力。这一观察与农场规模与采纳水平正相关的发现一致，表明生产规模可能是采纳精准农业实践的关键 enabling factor。玉米作物生产主要使用精准农业实践。参与者表示他们完全或部分采纳率。只有7%的参与者表示他们不使用精准农业实践。大豆生产系统也看到类似趋势，只有4%的回答者表示无采纳。小麦显示最大比例的生产者部分采纳了精准农业实践，而完全采纳实践的生产者数量略落后。很少参与者表示他们尚未采纳任何精准农业实践。向日葵生产者显示与玉米和大豆类似的趋势，可能因为该作物主要与这些作物在轮作系统中使用。这确认了生产者在其轮作系统中对所有作物使用相同设备的事实，尽管最有价值的作物将主要影响采纳率。在西开普省种植油菜的参与者要么表示部分采纳，要么完全采纳。没有油菜生产者表示他们尚未采纳任何精准农业实践。种植大麦、覆盖作物和燕麦等作物的农民的结果，参与者表示部分采纳，将是由于这些作物与小麦和油菜轮作。豆类和花生在玉米轮作中类似。唯一的棉花生产者表示在其生产系统中完全采纳精准农业。这一结果必须考虑到该作物与高粱和向日葵一起种植在生产系统中。

记录保存 landscape 可分为两类：纸质和电子。虽然82%的回答者报告收集农场数据，但只有34%使用专用公司特定软件，10%使用Excel电子表格，45%主要依赖纸质系统。18%的参与者表示他们不收集数据。Basir等人指出，尽管向结构化数字系统转变，传统纸质方法在农场记录保存中仍然常用。以电子格式收集数据，特别是公司特定程序或平台，将使生产者更好地利用其数据并提高决策能力。

生产者不使用程序或门户以电子格式收集数据的原因如图所示。明显的矛盾，即最大份额的回答者报告完全采纳精准农业实践 yet 主要依赖纸质数据收集，可能由几个因素解释。首先，由于回答者未直接参与，缺乏关于数据如何记录和使用的详细知识。其次，一些回答者可能将“完全采纳”仅解释为使用精准技术，而非数据驱动决策的全面整合。第三，虽然精准农业技术可能在其农场上运行，但相关数据平台或软件工具可能由外部顾问或服务提供商管理，农民在实际数据解释和应用中参与有限。这表明实践中的技术采纳可能更分散，工具使用、数据参与和决策之间存在差距。Kroupová等人类似地报告了异质性和潜在出版偏差——特别是关于农场规模——表明这些效应的强度和方向通常具有地理和部门特异性。他们确认这强调了进行本地化研究和设计政策方法的必要性，这些方法 tailored to 不同耕作系统和地区的独特特征。

种植和应用地图在监测和管理田间操作中扮演重要角色。种植地图提供种植操作期间种子放置的空间表示，显示诸如播种率、使用品种和整个田地植株密度等细节。这些地图对于评估种植均匀性和优化未来播种策略至关重要。应用地图另一方面记录投入应用并跟踪其数量和确切位置，使生产者能够评估应用准确性和效率。

70%的参与者可以访问种植和应用地图。然而，只有74%的参与者使用这些地图。一个开放式问题阐明了参与者使用种植和应用地图的原因。从最多到最少提及列出，包括：监测种子和肥料应用 > 与产量地图比较 > 规划和监测试验 > 记录保存 > 计划投入管理策略 > 确定设备效率和准确性 > 确定化学应用和作物胁迫管理 > 确定发芽率 > 评估技术盈利性。

生产者无法访问种植和应用地图或虽有访问但不使用这些地图的原因如图所示。这些图表表明类似障碍，如缺乏设备、高投资成本、有限技术支持和操作约束 underlying both 有限访问和利用不足。

当生产者被问及是否可访问产量地图时，82%确认这一点。其余参与者（18%）指出他们不知道如何使用技术（36%），他们的联合收割机太旧或不兼容（57%），或技术太昂贵（7%）。在生产者表示可访问产量地图的地方，38%以电子格式（pdf文件）拥有它们，35%通过交互式电子平台访问，27%通过pdf文件和交互式平台组合访问，2%有纸质地图。

产量地图是利用产量监测器信息的第一步，但拥有产量地图并不保证地图被用于管理。在本研究中报告可访问产量地图的生产者中，87%表示他们积极使用地图支持农场决策。使用产量地图进行农场决策的原因包括划分管理分区（22%）、品种选择（22%）、规划土壤物理校正（27%）和投入管理策略规划（31%）。主动利用的百分比远高于其他国家先前记录的。根据Lowenberg-DeBoer和Erickson的说法，USDA农业资源管理调查（ARMS）数据显示54%的农场拥有配备产量监测器的联合收割机，但只有32%的农场编制了产量地图。无法访问产量地图的原因包括其系统未与全球导航卫星系统 tied。类似地，较早的研究报告称，美国45%的玉米农民（2016年）、英国25%的谷物农民（2012年）和澳大利亚33%的谷物农民（2012年）利用了产量地图。然而，重要的是要注意这些国际数字可能不再直接可比， due to 过去十年精准农业技术和实践的快速发展。尽管有此限制，比较提供了有价值的历史背景，并强调了本研究中回答者与产量数据互动水平相对较高。

精准农业中另一个基础实践是网格土壤采样，用于评估整个田地的土壤化学水平和变异性。通过将田地划分为部分，从每个网格部分收集土壤样品并分析关键特性。这种方法提供了详细的、位置特定的数据，帮助农民修改投入应用，包括肥料和石灰，以适应每个区域的独特需求。只有12%的参与者表示他们不使用网格土壤样品。最常用的网格大小是1公顷（41%）和2公顷网格（37%），其次是4公顷网格（8%）和0.50公顷网格（3%）。Lowenberg-DeBoer和Erickson的数据表明，只有一小部分农场有网格土壤采样地图，尽管这些地图通常被视为变量率应用的基础。该组中最高百分比是英国谷物农场的38%。因此，当前南非网格土壤采样的采纳率高于其他国家。

基于类似基础，土壤分类或土壤物理特性也可以确定和使用。利用包括但不限于土壤适宜性地图和限制层 determination。本研究中超过一半的参与者（77%）可以访问这些地图。关于土壤物理地图的年龄，参与者回答少于五年（48%）、超过五年（22%）以及少于和/或超过五年组合（30%）。

精准农业的另一个实际应用是使用管理分区，结合网格土壤采样和变量率应用。这些子场分区共享相似的土壤、作物和环境特征，并使用来自遥感、土壤化学或物理地图和/或产量地图等来源的数据定义。通过 grouping 具有相似属性的区域，生产者可以实施 site-specific management tailored to 每个分区的独特需求，实现精确的投入应用，优化生产力，降低成本，并支持可持续作物生产实践。在我们的研究中，60%的参与者表示他们在农场上使用管理分区。生产者使用土壤潜力（38%）、产量地图（35%）和土壤化学（25%）来划分这些分区。

变量率技术使设备能够根据田间特定变异性调整肥料和种子投入。当与网格土壤采样或管理分区的数据结合时，变量率技术可以进一步增强投入效率和可持续性。三十一名参与者表示他们没有变量率技术。对于其余41名拥有该技术的人，他们使用区段控制、变量播种率和变量肥料率的情况如图所示。

行作物包括玉米、大豆和向日葵在种植设备中使用的技术方面排名最高。在这些作物中，变量播种率技术比肥料率更积极地被利用。在小粒作物如大麦、油菜和小麦中，只有肥料应用在种植时变化。油籽种子和小粒作物可变种植的指示较不明显。这可能 due to 该技术现在才在农场上变得更普遍；以前，技术在行作物播种设备中更普遍。由于设备和新技术的成本高，利用率的变化只有在生产者随时间逐渐升级设备时才会被注意到。

与其他调查比较结果，Blaker报告区段控制采纳率为51%，变量率应用为49%。类似地，在Lowenberg-DeBoer和Erickson的全球数据汇编中，使用变量率技术用于任何目的的国家超过30%用于英国谷物农场，大多数调查估计变量率技术采纳率为20%或 less。在美国，采纳率记录为2016年玉米29%、2013年花生18%和小麦11%。然而，重要的是要注意这些数字是几年前的了， given 精准农业技术的快速发展，它们与当前采纳率的可比性可能有限。过去几年技术创新的快速步伐、增加的可及性和扩大的技术营销可能 contribute to 更高采纳率在更近的研究中，包括本研究。因此，尽管在南非观察到的采纳率显著高于早期国际调查中报告的那些，这些比较应在精准农业演变性质的背景下看待。

实践意义

超越记录采纳率，本研究提供了改进作物管理和决策的实践见解。年龄和农场规模不直接影响采纳的发现突出了向所有农民传达精准农业经济好处的必要性，无论人口统计或农场规模如何。

更大程度地使用网格土壤采样、变量率肥料和石灰应用以及管理分区可以改善养分管理和可持续性。类似地，更广泛地采纳产量地图和电子数据收集支持更好的品种选择、投入优化、生产力和资源利用效率。

重要的是，采纳动态是区域和部门特定的，由当地基础设施、农学服务和市场条件塑造。这强调了进行本地化研究和政策 tailored to 南非多样农业系统的必要性。传达盈利好处， coupled with 潜在财政激励和技术支持，可以降低面临高前期投资成本的小农场的采纳障碍。

通过识别关键障碍和驱动因素，本研究帮助农民、作物顾问、商业公司和政策制定者促进更有效和可持续地使用精准农业技术在南非大田作物系统中。

结论

这项全国调查挑战了关于南非精准农业采纳的常见假设，揭示了比先前报告更高的 uptake，并且在某些情况下，超过了发达国家的采纳率。采纳不受生产者年龄或农场规模的影响，相反，关键障碍包括财务约束、对技术应用的有限理解以及技术营销的区域差异。uptake 在夏作区（玉米、大豆和向日葵）仍然最高，而冬作区（小麦和油菜）显示较低采纳。

尽管许多生产者收集农场数据，依赖纸质系统和将数据转化为可行决策的困难突出了技术所有权和有效数据使用之间的差距。解决这一问题将需要有针对性的教育、研究和行业支持，专注于数字素养和数据解释。

从政策和行业视角，营销和支持努力应针对多样化的农业经营，不仅是更年轻或更大规模的农民，以释放精准农业的更广泛好处。未来研究应探索完全与部分采纳的经济和农学影响，并确定有效策略以缩小数据收集和决策之间的差距。尽管存在潜在自我选择偏差和样本量等限制，本研究提供了有价值的见解，以指导努力实现南非更可持续和数据驱动的大田作物生产。