农业专家系统研究进展及发展方向武向良1,2，高聚林1，赵于东2 ，裴喜春3，张春芳3（1内蒙古农业大学农学院，呼和浩特010010；2 内蒙古农牧业厅信息中心，呼和浩特010010；3内蒙古农业大学，呼和浩特010010）摘要：概括了国内外农业专家系统的发展过程，提出了专家系统发展的四个阶段，分别为单功能农业专家系统、多功能农业专家系统、基于模型的农业专家系统、智能农业专家系统。
根据分析，在今后的专家系统发展过程中，“3S”技术、虚拟作物技术、数据挖掘技术将会给农业专家系统发展注入新的活力。
同时基于数据挖掘的农业专家系统比较适合我国的国情，应成为我国农业专家系统的主要发展方向。
关键词：专家系统；数据挖掘；“3S”技术；虚拟技术Agricultuer expert system research progress and development directionwuxiangliang1,2gaojulin1zhaoyudong2peixichun3zhangchunfang3(1 Agricultural institute of Inner Mongolian Agriculture University,huhhot 010010,China; 2 Inner Mongolian animal husbandry hall information center ; 3 Inner Mongolian Agriculture University ) Abstract: Summarized the domestic and foreign agronomist system developing process, proposed the expert system development four stages, respectively be single purpose agriculture expert system, multi-purpose agriculture expert system, based on model agronomist system, intelligence agriculture expert system. According to the analysis, in the next expert system developing process, “3S” technical, the hypothesized crops technology, the data mining technology will be able to give the agriculture expert system development to pour into the new vigor. Meanwhile based on the data mining agronomist system quite suitable our country's national condition, should become our country agriculture expert system the main development direction.Key word: Expert system; Data mining; “3S” technology; Hypothesized technology0 引言人工智能(Artificial Intelligence)被誉为20世纪的三大科学技术成就之一。
20世纪60年代中期诞生了第一代专家系统(Expert System)，使得人工智能的研究从实验室走向了现实世界[1]。
国际上农业专家系统的研究是在70年代末期开始的[3]，以美国为最早。
经过近30年的发展，结合先进的信息技术呈现出智能化的发展趋势。
1 农业专家系统的研究进展20世纪80年代以来，随着信息技术的迅速发展，农业专家系统在国际上有了较大发展。
从分布区域看，美国占绝大部分，几乎占80%；从应用领域看，涉及到作物栽培、施肥、病虫害防治、杂草控制、森林环保、家畜饲养、农业经济效益分析、储存管理、市场管理等方面。
农业专家系统是农业专家知识和信息技术相结合的产物，随着信息技术的发展农业专家系统发展呈现四个阶段。
第一阶段，单功能农业专家系统(SPAES)该阶段是农业专家系统的起始阶段，时间是70年代末到80年代初。
当时CPU主频低（1978年6月，处理器68020的主频仅为16MHz），数据处理能力低,关系数据库也刚刚起步[2，4],因此该阶段农业专家系统功能单一，只相当于某一领域专家，解决特定问题，如病虫害防治、灌水管理、危害预测等。
如1978年美国伊利诺斯大学(Illinois University)开发的大豆病虫害诊断专家系统,是世界上应用最早的农业专家系统；美国California大学1981年开发的灌水管理专家系统。
1作者简介：武向良(1979-)，男，内蒙古农业大学农学院博士生，研究方向：作物优化栽培及决策系统。
E_mail:wxler@ 通讯作者：高聚林（1964-），男，教授，博士生导师，内蒙古农业大学农学院，研究方向：作物优化栽培及决策系统。
E_mail:gaojulin@第二阶段，多功能农业专家系统（MPAES）到了20世纪80年代中期，计算机的处理器性能有所提高(1989年4月，处理器486DX4/100主频达到100MHz)，关系数据也有较大发展[2，4]，此时专家系统在功能上已从解决单一问题的病虫害诊断等转向解决农业生产管理、经济分析、辅助决策、环境控制等综合问题。
该阶段专家系统能实现多功能，相当于多领域专家的结合，解决多个领域的复杂问题。
如东京大学的西红柿栽培管理专家咨询系统,温室黄瓜栽培管理专家系统[5],6种温室蔬菜病、虫和营养失调诊断专家系统。
第三阶段，基于模型的农业专家系统（MBAES）20世纪60年代开始了作物生长模拟模型研究。
80年代，随着模拟模型技术的逐渐成熟，计算机处理性能和数据库技术进一步发展，形成了以作物生长模拟模型为核心，将模拟与优化相结合并与有关领域专家知识融合，形成基于模型的专家系统。
该阶段专家系统很好的利用了计算机技术结合作物模拟模型，增强了专家系统的机理性和决策功能，充分体现了数据库、模拟模型、知识库、推理机的有机结合[6]。
具有解释能力强、应用面宽、考虑的影响因子多和易于控制等优点，其功能主要是提供目标、动态、定量与优化决策[7]。
具有代表性的是80年代美国农业部推出的棉花综合管理专家系统(COMMAX/GOSSYM)。
它是一个机理性很强的棉花生长模型，它依据植株碳氮平衡、热量和水分平衡等原理，将温、光、降水等气象要素作为驱动变量，将土壤理化性状和肥水供应能力视为初变条件，对棉株的生长发育和产量形成进行动态分析，最终可模拟在不同气候、土壤条件下棉花的生育期和产量。
为棉花管理提供咨询,用于确定灌溉、施肥、施用脱叶剂和棉桃开裂剂的最佳方案[8，9]。
第四阶段，智能化农业专家系统（IAES）90年代以来，随着计算机技术、人工智能技术、数据库技术、3S技术以及自动化控制技术高速发展,农业信息技术进入了一个新的发展时期,开发出智能化农业专家系统。
智能化专家系统主要是各种智能技术在专家系统领域的集成，如人工神经网络、WEB技术、智能温室、“3S”技术，利用现代数据处理手段，对数据进行新的处理，很好的丰富了农业专家内涵，提高了专家系统精确度、智能化和实用性。
如1994年该系统在Windows环境下发展为AEGIS/Win；U.Singh等人运用CERES(CropEnvironmentResourceSynthesis)作物模拟模型与GIS相结合,建立了印度半干旱地区决策模式；温室自动控制系统和专家系统相结合的专家管理系统,能够及时为用户提供温室各种作物在不同时期生长所需要的最佳气候参数及栽培技术和措施,自动生成合理的控制方案,实现了人造气候的智能化管理[10,11]。
我国专家系统的研究起始于20世纪80年代初期。
由于发展较晚，赶上信息技术和计算机技术的迅猛发展，因此我国的专家系统发展阶段划分不是很明显，各种功能各领域专家系统交错出现，到90年代,我国农业专家系统的研究蓬勃发展，研制出了大量的智能化程度较高的专家系统。
如1980年，浙江大学与中国农科院蚕桑所合作,开发研究育种专家系统；1992年，中国农科院作物所赵双宁等研制开发的“冬小麦新品种选育专家系统”,应用于70年代亲本材料进行测试，所显示的结果与当年实际组配的杂交组合极为相似[13]；1998年，南京农业大学研发的小麦管理智能决策系统[15]；2002年，上海精准农业技术有限公司，精准农业管理决策支持系统的设计与实现[23]；2003年，郑向群，高怀友等利用数据挖掘技术对农业环境信息数据分析[20]；现今农业专家系统已触及我国农业领域的各个方面,为发展高产、优质、高效农业做出了贡献。
2 农业专家系统的发展方向由于农业生产过程及环境因子复杂，导致大部分农业专家系统的实用性和普及性较差。
主要原因如下：数据的采集不规范，没有统一标准；生产周期较长，采集多年数据需要较长周期；影响因素复杂，数据具有一定的偶然性。
农业专家系统在数据采集标准、方式和数据处理方面的研究尤为重要。
2.1 以“3s”技术为核心的精准农作专家系统美国20世纪80年代初提出精准农业的概念和设想。
90年代进入生产实际应用,部分技术和设备已经成熟和成型，目前处在研究发展阶段。
精准农业是要响应农田内作物生产条件的时空差异性,基于农田内小区土壤、作物、环境等的时空差异性信息,实施精细化定位农作管理[16]。
如施肥应根据农田内部各处的土壤肥力状况不同而不同，土壤养分较差的地方应该多施肥。
精准农业与传统农业相比，精准农业的主要特点是精确预测各生产单元所需生产要素的量与投入时间，在数字水平上对农业生产可视化表达和智能化控制，解决传统耕作方法的不足，实现变量投入，以减少投入，增大产出，减轻环境污染，实现农业生产效益的最佳化[17,18]，是实现农业可持续发展的重要途径之一。
精准农业将是今后农业集约化、持续化的发展方向，因此配套的专家系统研究尤为必要。
但精准农业需要完整的配套设备，技术和资金投入量大，而我国目前机械化和集约化水平不高，信息技术及其装备薄弱，农民素质不高，土地分散。
因此，精准农作专家系统在我国将是局部尝试性和科研性工作，大面积推广无论是在技术还是资金都将有一定困难。
2.2 虚拟作物专家系统20世纪60年代中期，开始了植物生长的计算机模拟研究。