現(xiàn)代農(nóng)業(yè)公司農(nóng)業(yè)技術(shù)實(shí)習(xí)報(bào)告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)公司擔(dān)任農(nóng)業(yè)技術(shù)實(shí)習(xí)生，主要負(fù)責(zé)智能溫室作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)分析工作。通過(guò)為期8周的實(shí)習(xí)，我參與搭建了3個(gè)智能溫室的傳感器網(wǎng)絡(luò)，累計(jì)采集并處理超過(guò)10萬(wàn)條環(huán)境數(shù)據(jù)，優(yōu)化了番茄品種A的灌溉策略，使單位面積產(chǎn)量提升了12%，并完成了2份詳細(xì)的作物生長(zhǎng)報(bào)告。在實(shí)習(xí)中，我熟練應(yīng)用了MATLAB進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，通過(guò)建立多元回歸模型，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了作物需水量，誤差控制在5%以內(nèi)。此外，我還運(yùn)用了AgroSense軟件對(duì)土壤養(yǎng)分進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，將氮磷鉀配比調(diào)整后的作物葉片氮含量提升了8個(gè)百分點(diǎn)。這些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)讓我掌握了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的農(nóng)業(yè)技術(shù)優(yōu)化方法，為后續(xù)科研工作提供了可復(fù)用的技術(shù)路徑。

二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過(guò)程

2023年7月1日到8月31日，我在一家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)公司實(shí)習(xí)，崗位是農(nóng)業(yè)技術(shù)助理。公司主要搞智能溫室和精準(zhǔn)種植，有5個(gè)大型溫室，裝備了各種傳感器和自動(dòng)化系統(tǒng)。我跟著團(tuán)隊(duì)做了挺多具體事。

7月中旬，我參與了一個(gè)智能灌溉系統(tǒng)的調(diào)試項(xiàng)目。當(dāng)時(shí)溫室番茄長(zhǎng)勢(shì)不均，有3個(gè)區(qū)葉片發(fā)黃，通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)是氮素不足。我們調(diào)整了EC值和pH，把氮磷鉀比例從1:2:1改成1.5:2:1，連續(xù)5天監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，黃葉區(qū)比例從35%降到18%。我還用MATLAB做了個(gè)回歸模型，根據(jù)溫濕度、光照和土壤電導(dǎo)率預(yù)測(cè)最佳灌溉量，誤差不到5%。

8月初遇到個(gè)挑戰(zhàn)，溫室CO2補(bǔ)充系統(tǒng)老出問(wèn)題，數(shù)據(jù)曲線波動(dòng)大?；藘芍芘挪?，發(fā)現(xiàn)是傳感器安裝角度不對(duì)，接收不到氣溶膠濃度。跟設(shè)備供應(yīng)商溝通后，重新校準(zhǔn)了3個(gè)傳感器，現(xiàn)在CO2濃度控制精度穩(wěn)定在±3%。這個(gè)經(jīng)歷讓我意識(shí)到傳感器標(biāo)定的重要性，也學(xué)到了怎么用Fluke校準(zhǔn)儀。

實(shí)習(xí)期間，我還整理了6份作物生長(zhǎng)報(bào)告，分析了不同基質(zhì)對(duì)生菜發(fā)芽率的影響，珍珠巖配蛭石的發(fā)芽率比泥炭土高12%。團(tuán)隊(duì)用的ERP系統(tǒng)挺先進(jìn)，但有時(shí)候訂單管理和庫(kù)存同步會(huì)有延遲，月底數(shù)據(jù)對(duì)不上。我覺(jué)得他們可以加個(gè)自動(dòng)對(duì)賬功能，減少人工核對(duì)時(shí)間。

這8周讓我把課堂上學(xué)的水肥管理、植物生理學(xué)用上了，但也發(fā)現(xiàn)實(shí)際操作比書(shū)本復(fù)雜。比如作物長(zhǎng)勢(shì)受多種因素影響，光周期調(diào)控得結(jié)合天氣變化調(diào)整，不是死按程序來(lái)就行。最大的收獲是學(xué)會(huì)看數(shù)據(jù)背后的真實(shí)問(wèn)題，而不是光盯著指標(biāo)。這段經(jīng)歷讓我更想往智能農(nóng)業(yè)方向發(fā)展，但明白自己離真正解決問(wèn)題還差得遠(yuǎn)，得繼續(xù)學(xué)。

三、總結(jié)與體會(huì)

2023年8月31日，實(shí)習(xí)結(jié)束那天，看著系統(tǒng)里自己調(diào)優(yōu)后穩(wěn)定的生長(zhǎng)數(shù)據(jù)，突然覺(jué)得這8周不像是實(shí)習(xí)，像是一次深度學(xué)習(xí)。剛開(kāi)始接手智能灌溉項(xiàng)目時(shí)，番茄不同區(qū)域黃葉比例高達(dá)40%，我反復(fù)查文獻(xiàn)、跑現(xiàn)場(chǎng)，最后通過(guò)調(diào)整基質(zhì)透氣性和優(yōu)化EC值配比，把比例降到了15%以下。現(xiàn)在回想，真正打動(dòng)我的是數(shù)據(jù)變化帶來(lái)的成就感，那不是單純做實(shí)驗(yàn)?zāi)荏w會(huì)到的。公司用的那個(gè)ERP系統(tǒng)，整合了從種植到銷售的全鏈路數(shù)據(jù)，我負(fù)責(zé)的部分只是冰山一角，但能直觀感受到現(xiàn)代農(nóng)業(yè)精細(xì)化管理的力量。

這段經(jīng)歷讓我明白，課堂上學(xué)的水肥模型、光周期調(diào)控理論，在實(shí)際中得結(jié)合傳感器反饋、天氣突變快速調(diào)整。比如7月25號(hào)那場(chǎng)突雨，直接打亂了原定CO2補(bǔ)充計(jì)劃，我跟著師傅連夜重設(shè)了閾值，才沒(méi)讓作物徒長(zhǎng)。這種在壓力下快速?zèng)Q策和執(zhí)行的過(guò)程，讓我對(duì)職業(yè)規(guī)劃有了新想法。我原本想搞基礎(chǔ)研究，現(xiàn)在更傾向于做數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)工程師，把算法模型和田間實(shí)踐結(jié)合。公司那種基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)管理方式，正是我未來(lái)想深入鉆研的方向。

行業(yè)里說(shuō)的“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”不是空話，8周里我處理過(guò)超過(guò)8萬(wàn)條傳感器數(shù)據(jù)，才真正理解變量施肥、變溫調(diào)控的意義?，F(xiàn)在看行業(yè)報(bào)告，發(fā)現(xiàn)無(wú)人機(jī)植保和AI圖像識(shí)別正在快速滲透，我之前做的那個(gè)番茄生長(zhǎng)模型，要是結(jié)合機(jī)器視覺(jué)分析，精度還能再提升。下學(xué)期我打算報(bào)個(gè)Python農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析的課，把MATLAB換掉，感覺(jué)這才是未來(lái)趨勢(shì)。實(shí)習(xí)最后師傅跟我說(shuō)，年輕人別怕犯錯(cuò)，但要用數(shù)據(jù)說(shuō)話，這句話我一直記著。從學(xué)生到職場(chǎng)人的心態(tài)轉(zhuǎn)變，大概就是從單純想“做對(duì)”，變成想“把事做好”，責(zé)任感這種東西，真不是說(shuō)說(shuō)而已。

四、致謝

在這里，我想謝謝那家公司給我實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)，跟著團(tuán)隊(duì)做智能溫室那段時(shí)間挺有意思的。特別感謝帶我的那位師傅，教我怎么看傳感器數(shù)據(jù)，怎么調(diào)那個(gè)灌溉系統(tǒng)，一開(kāi)始我對(duì)那些EC值、pH指標(biāo)挺懵的，他都是耐心講。還有一起實(shí)習(xí)的幾個(gè)同事，那天下午我們討論那個(gè)CO2濃度波動(dòng)問(wèn)題，最后發(fā)現(xiàn)是傳感器角度不對(duì)，大家互