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发表于《Agronomy》(Basel) 2026年第16卷第13期1241:基于PRISMA 2020框架,对Scopus数据库2018-2026年196项合格研究进行系统综述,聚焦土壤理化性质、数字土壤制图、灌溉管理和作物产量预测。研究显示机器学习与深度学习模型主导近期研究,随机森林、支持向量机、梯度提升、人工神经网络、卷积神经网络、长短期记忆架构是最常报告的技术。主要数据来源包括原位传感器、实验室测量、遥感影像和环境协变量,常通过多源数据融合框架集成。结果表明基于树的集成模型在不同土壤属性上提供稳健性能,深度学习模型对时空预测和遥感应用特别有效。挑战涉及数据质量与可用性、跨区域模型可迁移性和复杂模型有限的可解释性。

Frontiers in Sustainable Food Systems 2026年8月28日接收(7月14日投稿)。以中国农村电商(RE)发展为案例,分析数字经济对农村收入不平等(RII)的影响及其机制。研究发现:RE发展提高农民收入但扩大收入不平等差距,高收入农民从RE的收入创造效应中受益更多,在农业和非农业部门都扩大了高低收入农户之间的收入差距。改善农村公路和宽带基础设施、选拔具有外出工作经验的更高教育水平的村管理者、升级家庭网络条件、为低收入农民提供数字技能培训可缓解RE对RII的扩大效应。

Frontiers in Sustainable Development 2026年第6卷第8期25日发表论文:基于韧性理论,构建数字乡村发展水平评估框架,应用于浙江省90个县(市、区)。使用2022年统计数据,采用熵权法和综合评价方法测度县级数字乡村韧性。结果显示,浙江省数字乡村韧性存在显著区域差异,高韧性地区主要集中在经济发达的东北部地区,而低韧性地区主要位于西部和山区。基于研究结果,提出增强县级数字乡村韧性和促进区域协调发展的政策建议。

山东农业大学经济管理学院与山东女子大学商学院发表于《Symmetry》2026年第18卷第9期1435(7月7日投稿、8月21日修订、8月25日接收、8月27日发表)。针对数字农业多准则决策分析(MCDA)中难以表示不确定专家判断、捕捉因子间影响结构、整合互补权重信息的难题,构建集成Pythagorean Neutrosophic Sets(PNS)–Weighted Influence Non-linear Gauge System(WINGS)–Analytic Hierarchy Process(AHP)–Entropy Weight Method(EWM)框架。应用于数字农业案例识别关键影响因素并确定发展优先级,结果显示经济发展水平(W1)排名第一,其次是数字技术水平(W6)和数字基础设施(W5);WINGS分析揭示因子间感知影响结构,数字基础设施(W5)为网络中最强净影响因子。

2026年8月26日发表于Elsevier期刊《Artificial Intelligence in Agriculture》的系统综述(PRISMA 2020框架),纳入2021—2025年95项同行评议研究:机器学习模型诊断植物病害准确率>99%,灌溉控制器提取88%水分利用效率,机器人能看、数、收作物。51.58%论文发表于Q1期刊,36.84%为Q2期刊,JCR影响因子2.2-14.0。主题分布:环境监测23.15%、温室控制与保护栽培21.05%、病虫害检测21.05%、水培16.84%、产量预测13.68%。方法学:经典机器学习25.26%、IoT/AIoT 22.11%、深度学习与计算机视觉13.68%。审稿人指出多数研究仅通过单地点单季节的train-test或k-fold交叉验证,缺乏独立外部验证,发布准确率可能高估实际适用性。[预印本边界说明:已发表于同行评审期刊]

中国农业科学院植物保护研究所发表于《化学工程期刊》(Chemical Engineering Journal, 2026):受细菌生物膜启发,使用叶酸和锌超分子水凝胶体系将Bt芽胞和晶体蛋白包封,模拟生物膜的三维多孔网络结构。施药4天后对番茄潜叶蛾防治效果接近85%,施药14天后防效仍可达72%,较传统可湿性粉剂提高约27%。原文DOI: 10.1016/j.cej.2026.179471。[注:本条目已收录于政策与报道/行业动态板块,此处作为学术论文中文摘要备份]

唐华俊、李会宾、苏宝峰、范蓓蕾、胡琼、叶剑秋、张帅、吴文斌、余强毅、史云、段玉林、李文娟、钱建平、宋茜、夏浪发表论文。本研究构建基于形态指纹特征的耕地遥感监测轻量化大模型,通过强化注意力机制以聚焦和捕获耕地形态的重要特征,并基于这些特征构建轻量化多模态模型,服务于耕地遥感监测应用场景。

Serge Kernbach 发表论文。本研究评估大语言模型(LLM)在复杂生物系统中的应用,从数据分析演进到AI引导的自主实验。框架由49通道植物传感器网络数据驱动,涵盖多光谱、电化学和介电模态。在最少时间模式下,系统将生产周期缩短35%;在能源优化模式下,通过利用光脉冲的生理惯性,降低能源消耗18%。最后,代理自主开发了黑暗诱导叶绿素积累策略,实现67.9%的节能。本框架将LLM转变为数字农业的自主副驾驶,改善成本-价值比,降低计算和专家劳动力约束。

Jutarut Chaoraingern、Akarat Pattaraanuvong、Kantapon Paraksa、Kantiporn Khunthong、Tirawat Nontiwantok、Arjin Numsomran(泰国国王科技大学)发表论文。本研究提出一个集成平台,围绕代理AI咨询管道构建,完全在商用硬件上本地运行。管道通过基于条件的路由、意图分类、多步推理和LLM验证门,将基于RAG的Mistral 7B语言模型与LLaVA 7B视觉语言模型耦合,从对话界面提供上下文感知的文本和图像症状级指导。在Cos生菜测试中,该咨询管道在50个查询中达到82.00%加权准确率,涵盖健康、症状、浇水、害虫、根系健康和生长阶段类别。

Wenzheng Tao、Qiwei Sang(江苏大学计算机科学与通信工程学院)、Cong Chen(农业农村部南京农业机械化研究所)、Qirong Mao(江苏大学)发表综述论文。本综述聚焦由大语言模型及相关多模态基础模型驱动的现代农业智能体,考察这一新兴领域如何重塑智能农业系统的组织模式。综述阐明农业智能体的概念边界,综合其架构基础、关键能力、应用场景、部署挑战和未来研究方向。综述文献表明,农业智能体正从孤立的感知、预测和响应生成,向农业任务链中农业知识、动态数据、外部工具和决策流程的目标导向协调转变,开始支持更集成的知识服务、作物监测与诊断、决策支持和农场级协作管理形式。

Yingjie Song、Yi Song、Qiusu Wang 发表论文。基于2012—2023年中国粮食主产县面板数据,将2020年"国家数字乡村试点项目"作为准自然实验,采用双重差分模型评估该政策对粮食安全韧性的影响及其机制。结果显示:数字乡村发展对粮食安全韧性具有显著驱动效应,在南方地区、劳动资源丰富地区、经济发展水平较低地区效应更显著。机制分析表明,数字乡村发展通过规模化粮食经营和农业技术进步增强粮食安全韧性;资源配置效率和财政透明度对数字乡村发展影响粮食安全韧性起正向调节作用。

Jin Wang 发表论文。基于2011—2022年中国30个省份的面板数据,实证考察数字经济对农业产业韧性(AIR)的影响。研究发现:数字经济显著增强了农业产业韧性,但呈现明显的非线性关系——随着数字经济发展水平提升,边际赋能效应逐渐减弱,符合典型技术扩散模式;机制分析揭示数字经济通过促进农业技术创新、加速数字化转型、提高生产效率三条路径增强AIR;异质性分析表明赋能效应在非粮食主产区、农业现代化水平较低地区、人口老龄化程度较高地区更为显著。本研究为数字技术-农业韧性复杂非线性关系提供实证证据。

Ying Yang、Zenghui Huo(中国计量大学经济管理学院)、Fuqiao Chen(中国农业科学院茶叶研究所)、Zhongming Zhang 发表论文。基于江苏省农村地区微观调查数据和县级数字基础设施指数,构建"缓冲能力-自组织能力-学习能力-心理适应能力"生计韧性衡量框架,采用OLS回归、U型回归模型、HLM分层线性模型和中介效应模型,实证分析数字基础设施对农户生计韧性的影响及机制。数字基础设施总体显著增强农户生计韧性,但呈现U型非线性影响;数字信息和数字金融参与是主要传导机制;高收入家庭、全职与兼业农户、非经济困难村的U型赋能效应更显著。本研究为乡村振兴与数字乡村建设融合推进提供实证证据与政策建议。

Benjian Wu, Xing Huang, Bo Zhou, Jianmin Li, Lifang Hu (中国农业科学院/中国农业大学/南京大学等) 共同发表论文。基于2010—2024年中国700个县的县级面板数据,将"数字农业创新与应用基地"试点视为准自然实验,采用双重机器学习模型考察智慧农业建设对城乡土地利用效率差距的影响。研究发现:(1)智慧农业建设显著缩小了城乡土地利用效率差距,机制渠道指向农业技术进步、资本配置优化、农业产业升级;(2)政策效应在原贫困县、土地流转率高、数字基础强的县更显著;(3)分解结果显示差距缩小主要由农村追赶驱动,而非城市衰退。本研究澄清了智慧农业建设如何通过要素再配置平衡城乡土地利用。

Liping Yin、Xingfang Qin (扬州大学商学院)、Ting Chen (浙江农林大学浙江省乡村振兴研究院) 发表论文。使用中国农业科技企业的企业层面面板数据集,通过双向固定效应模型考察关系型耐心资本(RPC)对农业技术创新的影响。结果显示:RPC显著促进了农业创新产出。机制分析表明,RPC通过两条渠道增强创新:一是促进企业数字化转型,从而降低研发不确定性和组织成本;二是通过稳定支持研发投资的现金流来缓解融资约束。异质性分析进一步表明,这一正向效应在小型企业和位于中国中东部地区的企业中更为明显。

原文标题:Application of Precision Agriculture and IoT-Based Smart Irrigation in Greenhouse Vegetable Production。作者:Zeeshan Ahmed、Muhammad Taimur Maqbool Muhammad、Abbas Khan Muhammad、Zain Ul Abideen、Abdul Haq。DOI: 10.63163/jpehss.v4i1.1226。该综述综合分析了精准农业(PA)和基于物联网(IoT)的智能灌溉在温室蔬菜生产中的集成,涉及土壤湿度、EC、pH、微气候监测器等物联网传感器与数据分析(AI/ML模型)及自动执行器在番茄、黄瓜、辣椒等作物实时资源管理中的整合。关键组件包括使用ZigBee/LoRa协议的无线传感器网络、低延迟边缘/雾计算和预测算法(如LSTM、SVM),可减少20-50%用水量,同时提高10-30%产量和养分效率。来自中国、欧洲和印度的案例展示了变量灌溉(VRI)和施肥系统的实际应用,实现高达40%的能源节约和最小化淋失。

原文标题:AI-Enabled IoT-Based Hydroponic Farming with Embedded Automation and Nutrient Prediction。作者:Jehangir Arshad、Fawad Azeem、Ayesha Butt、Maha Chaudhary、Rana Saad Safdar、M. Kamran Joyo、Izanoordina Ahmad、Prajoona Valsalan、Husham M. Ahmed(COMSATS University Islamabad等)。DOI: 10.3390/fi18090446。论文构建一个由Raspberry Pi控制、完全监测并持续评估的水培农业模拟器,采用多种传感器、数据管理与处理以及自动化环境调节。该智能水培系统采用双模型机器学习流水线:一个通过图像分析识别植物病害,另一个基于传感器数据评估植物营养水平。两个模型的数据通过云端数字孪生(DT)合并,实现远程访问并提供闭环控制,用于水培环境中的灌溉、营养剂量和所有环境因子管理。该研究展示了将物联网传感、机器学习和数字孪生模拟组合成可运行超物理系统来开发可扩展、数据驱动的精准农业解决方案的能力。

原文标题:数字乡村建设对农业新质生产力的影响效应与作用机制。作者:杜一鸣、贾慧静、王强(西安交通大学马克思主义学院等)。基于2012—2023年中国30个省份的面板数据,采用双向固定效应模型,实证检验数字乡村建设对农业新质生产力的影响,并引入中介效应模型和调节效应模型考察农村创新创业活跃度的中介作用以及农村产业融合的调节效应。研究结果表明:数字乡村建设可以显著促进农业新质生产力提升,且这种促进作用在'胡焕庸线'以东地区、非粮食主产区及农业新质生产力水平较高的地区更为显著;农村创新创业活跃度发挥了部分中介作用;农村产业融合对数字乡村建设与农业新质生产力之间的关系具有显著的正向调节作用。

原文标题:数字乡村建设驱动城乡包容性增长的影响机制研究。作者:刘炳胜、尹伊萌、马历、徐思怡。DOI: 10.18306/dlkxjz.2026.08.009。基于中国省级的面板数据,论文综合运用熵值法、核密度估计和空间计量模型等方法,系统考察了中国数字乡村建设对城乡包容性增长的影响机制。结果表明:①中国数字乡村建设水平整体呈现持续上升趋势,且存在显著的空间异质性;②城乡包容性增长指数总体上升,其空间集聚效应经历'增强—减弱—恢复'的阶段性波动,空间分异特征明显,整体呈现'东高西低'的格局;③数字乡村建设对城乡包容性增长具有显著促进作用,主要通过促进城乡人口要素流动与资本要素流动两条路径实现;④数字乡村建设对城乡包容性增长有显著的正向空间溢出效应。

原文标题:数字乡村建设水平的驱动路径及其效应研究——基于省域面板数据的动态QCA分析。基于制度逻辑理论,构建'政府—市场—社会'分析框架,运用动态QCA探讨数字乡村建设水平提升的组态路径,并使用回归分析方法比较不同路径的驱动效应。单一的政府、市场、社会因素不构成高水平数字乡村建设的必要条件;实现高水平数字乡村建设有'政府—市场双元驱动型''财政赋能下市场驱动型''政府规制下市场驱动型''政府主导型'和'政府—市场—社会多元驱动型'5条组态路径;在时间维度,'政府—市场—社会多元驱动型'组态路径在产生高水平数字乡村建设中的作用越来越明显;在空间维度,不同地区存在一定的组态偏好差异;在回归分析中,'政府—市场驱动型'组态路径对数字乡村建设的驱动效应最大。