農業機械配備方法完善思考
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摘要：回顧近30年國內外農業機械優化配備的相關研究，簡要總結農機優化配備的常用方法和成果。通過分析比較提出我國農機優化配備實踐中存在的問題，以及國內與國外農機優化配備方法研究的差距。并結合現有研究基礎和現代農業發展需求，指出未來我國農業機械優化配備方法研究的新方向。完善農業基礎數據庫建設、加大農機優化配備方法中可變因素研究，以及建立計算機模擬技術農機優化配備方法成果示范區是未來農機優化配備方法研究的重點方向。
關鍵詞：農業機械；優化配備；方法；展望
0引言
隨著我國農機總動力和農機具種類的不斷增加，如何合理有效地配備農機具從事農業生產，提高生產效益成為了我國農業現代化進程中的重要難題[1]。農業生產效益由成本和收入決定，生產成本包含生產過程中需要的種子、化肥、農藥、勞動力和農業機械等要素，其中農業機械起著關鍵性作用，從耕作到收獲，農業機械參與全部作業過程，在發達國家，農業機械的作業成本占生產成本的50%[2]，在我國機械化水平較高的農場，農業機械作業成本為生產成本的30%~50%[3]。根據國內外相關研究發現，農機優化配備水平的高低顯著影響農業生產的效率與效益，因此，農業機械配備方法研究具有重要的現實意義。
1農業機械優化配備原則研究
農業機械優化配備的最終目的是在按時按量完成農業生產任務的同時，最大幅度提高機械作業效率，同時降低生產成本。為滿足以上兩個目標，首先應對作業目標的生產任務進行全面調查分析，然后計算出完成生產任務應配備的農業機械型號和數量，最后從中選擇最優的農業機械配備方案。在以往研究中，如何確定最優方案主要遵循作業成本最小、生產效益最大和動力配置最小等原則。
1.1作業成本最小
在生產任務和其他條件基本相同的情況下，將農業機械年固定費用和可變成本(油料、勞動力、維修費、種子和農藥等)作為機器作業的總成本，單位面積所需投入的機械成本最小，這是普通農機戶或投資者在進行農機優化配備時最先考慮的因素。文獻[4~10]都以作業成本最低為原則，建立計算機模型或理論計算，實現農業機械優化配備。在實際運用時，一般將適時性損失納入成本計算，忽略作物輪作方式和機組選擇的相互影響，也沒有考慮拖拉機與機具配套的合理性，因而操作簡單，但精確性不足。2005年，A.de.Toro在瑞士通過研究農場面積、駕駛員數量、機器功率和地理位置等因素的變化與適時性損失的關系，以此求得由機器成本、勞動力成本和適時性損失構成的總作業成本最小。研究結果表明，由于耕地面積和天氣影響，年度的適時性損失為非線性變化，難以預測，在機器配備過程中，應選擇功率較大的機器，以降低適時性損失的風險[11]。
1.2生產效益最大
效益最大化是以生產效益為目標函數，對農業機械系統進行優化配備，優化結果以定量化的利潤顯示，因而可以直接指導用戶進行決策。1993年，ImadHaffar和RamziKhoury運用Fortran77編程語言，開發了多作物種植系統的農業機械優化配備的計算機模型MSMC，該模型通過輸入農場尺寸和作物種植模式，經計算機的智能決策分析，為用戶輸出最優配備組合，包括機器型號，數量和尺寸[12]。文獻[13,14]也是以同樣的原則進行配備。
1.3動力配置最小
該原則是從生產過程中能量消耗最少目的出發，是系統工程思想的延伸和發展。從理論角度分析，動力消耗問題一般是先根據經驗確定某種作業單位幅寬或單位產量所需動力數，然后確定需要配置的總的動力大小，但在實際應用過程中，能量的消耗難以測算，主觀經驗存在差異，所以誤差較大，不能滿足用戶的實際需求，僅適合科研實驗。KishorMButani和GajendraSingh在1994年開發出了決策支持系統，該系統通過建立移動式作業和固定式作業的能量消耗方程，經過計算機技術優化，選出最優的動力配置[15]。類似研究還有1984年Khan’s，Chaudhry，M.S和Sherif，S等人以能量消耗原則，建立計算機模型對某一農場優化配置指定拖拉機型號[16]。
2農業機械配備方法比較研究
農業機械優化配備早期研究主要以經驗法為主，隨著農機化水平的不斷提高，農機保有量的不斷增加，經驗法無法適應現代農業生產要求。經過眾多專家學者的不斷完善和創新，農機優化配備發展至今，出現了如能量法、線性規劃法、機器—時間系統法和計算機模擬技術等十幾種方法，方法核心是以專家經驗法、作業量法和線性規劃法為基礎，其他方法是由此三種方法演變形成。
2.1專家經驗法
專家經驗法主要用于農業機械選型，由于選型過程中部分指標不易直接量化，構建數學模型難度較大，因此要借助專家經驗實現優化選型。專家經驗的可靠性決定了優化結果的有效性。1993年韓正晟利用層次分析法結合專家經驗確定農機選型指標權重，選出局部區域內的最佳作業機型[17]。隨著網絡技術和通訊行業的飛速發展，專家經驗法實現了用戶和專家面對面的交流溝通。2011年Mehta,CR和Singh,K基于VisualBasic語言開發出了一個專家決策支持系統，該系統由五大部分組成，包括操作界面、智能決策系統、基礎數據庫、數據輸出模塊和專家在線咨詢模塊，操作簡單，由人工智能和專家在線雙重決策，決策結果可靠性較高，但在線專家系統沒有完善的管理措施，在線回復率不夠穩定[18]。我國高洪偉和何瑞銀2011年以智能系統PAID4.0為平臺，開發出了稻麥收獲機械選型的決策支持系統。
2.2作業量法
作業量法又稱為生產率法，這是使用最早而且現在仍被廣泛借鑒的一種農業機械優化配備方法。它根據全年作業高峰期的工作量來配備所需動力機械的型號和數量，只要達到高峰期工作量對動力機械的要求，其他作業階段的要求也就可以滿足。作業量法能夠長期應用于生產實踐中，主要原因在于它不需要高深的專業基礎知識和復雜計算，而優化結果既能滿足生產要求，又能在一定程度上實現經濟優化的目的。在實際操作過程中，它不考慮適時性損失影響。作業量法根據約束條件的不同又可細分為機組生產率法、能量法和時間約束法[19]。1)機組生產率法：機組生產率法是根據作業項目和作業面積，結合當地勞動力情況、經濟條件和機械作業質量等因素，確定各項作業項目的日程表，以此選擇合適機型進行合理配套。在實際操作中先根據地塊的具體情況計算機組生產率[20]，再根據作業量確定拖拉機的動力配置。文獻[21]利用機組生產率法確定拖拉機的優化配備。2)能量法：能量法最早出現于20世紀90年代歐美國家，根據能量平衡原理，通過作業時需要消耗的能量來計算所需拖拉機的總功率，忽略機組配套，因而計算過程簡便，但能量的計算存在較大的誤差，因而該方法比較適用于大范圍內的整體規劃，不易作具體優化配備。3)時間約束法：時間約束法是在確定作業量，適宜作業時間和各型號機器在規定時間內完成給定生產任務前提下，計算所需配備的機器數量，優缺點同能量法。該方法目前主要用于一些精確配套方法的驗證。2.3線性規劃法線性規劃法是運籌學的一個分支，主要用于解決資源優化配備和生產合理組織問題，是目前應用最多也最成熟的農業機械優化配備方法。在實際應用時可根據不同的優化目標，以機器的作業量、作業時間、機器和機具的配備量為約束建立線性方程。1988年D.E.K.Line和D.A.Bender首次將線性規劃應用于農業機器優化配備[22]。Witney在1988年開始測試農業生產模型的效率，主要測試的影響因素包括工作環境、噪音、動力輸出和操作事故控制等[23]。隨著農業機械化的快速發展，農業生產的經營管理者對優化目標的要求越來越精確，線性規劃法在農機優化配備上得到快速發展。到目前為止，以線性規劃法為基礎進行改進而形成的優化配備方法有五六種之多，主要包括非線性規劃法、整數線性規劃法、混合整數線形規劃法、機器-時間系統法和最小年度費用法等。1988年周應朝和高煥文通過非線性規劃法對華北平原地區一年兩熟耕作制度的作業期限進行優化，并將運算時間縮短到了使用范圍內[24]。文獻[25]從最小成本角度出發選擇合理的動力機械配置，以水稻、黃麻和小麥三種作物的種植面積、輪作方式、田間作業次序、作物產量、產值和機器價格為變量進行優化，優化結果表明，動力機械配置水平隨著種植面積和輪作方式的變化而產生顯著變化。20世紀90年代，隨著電子信息行業的飛速發展，國內外專家開始嘗試將計算機技術和線性規劃法相結合，并開發出了多種專家決策支持系統軟件。2003年，HenningTSogaad以非線性規劃法為核心，利用計算機語言開發出了GAMS農機優化配備模型，通過計算機輸入農場規模、田塊大小和種植模式，并考慮適時性損失，由計算機運算后輸出所需配備的拖拉機動力和數量[26]。2009年，蔣萬祥和胡德民在線性規劃法基礎上，利用計算機語言VB6.0，以年度費用最小為優化目標開發出了相似的優化模型。與此同時，相應的計算軟件也開始在優化配備中得以廣泛應用，例如Matlab[26]和Excel[27]等。文獻[28，29]也都涉及到計算機技術在優化配備方法中的應用。
3我國農業機械系統優化配備應用局限與展望
3.1農戶種植規模小，缺乏廣泛應用前提
我國農機化水平低，2012年全國耕種收綜合機械化水平57%，單個農戶戶均規模0.47~0.53hm2，家家戶戶購買農機不經濟，較多的農機作業依靠社會服務組織完成，因此對農機配備優化沒有需求，目前我國農業機械優化配備方法僅應用在部分大型農場或農村合作經營組織。
3.2農業生產與農機裝備基礎數據不足
當前農機優化配備方法研究熱點是計算機模擬技術的應用，然而計算機模擬技術能否有效解決優化配備問題，不僅取決于計算機模擬模型自身的適用性，更重要的是需要完善的農機化基礎數據。前文介紹了計算機模擬系統由操作界面、智能決策、基礎數據庫、數據輸出模塊和專家在線咨詢模塊等組成，其中基礎數據庫是整個系統的基礎和核心部分。為使優化結果精確合理，計算機模擬系統必須具備以下三類數據，首先是拖拉機的牽引特性、附著系統、滾動阻力系統、機械作業比阻、機組油耗指標等資料；其次是適時性損失和氣候條件；最后是當地的經濟發展水平[30]。但實際上，我國這些數據比較缺乏或誤差較大，尤其是作物適時性損失和氣候條件。
3.3農機優化配備實用性成果較少
我國的農業機械優化配備方法研究多數是在理想狀態作業條件進行，例如作業時間固定不變、種植模式固定不變、機器的完好率為100%和簡化農機與農藝之間的內在聯系等。在此理想狀態下計算的優化結果往往與生產實踐要求存在很大差距。另一方面，多數用于優化的模型結構比較復雜，對于缺乏農業系統工程背景知識的用戶來說，必須在專業人員指導下才能完成操作。因此，該領域研究主要還停留在專業人員實驗示范研究階段，真正能夠指導農業生產的實用性成果很少。
4后期研究方向
4.1完善農業基礎數據庫建設
農業機械化基礎數據庫不僅是決策支持系統的核心，也是常規理論分析方法的基礎。我國現有的基礎數據庫建設只是針對某一局部區域或特定農場結構，缺少系統性試驗研究，然而數據的收集非常困難，尤其是針對適時性損失和氣候數據的統計，歐美一些國家長期持續開展這項工作，我國這方面的數據非常缺乏。因此，我們應加強對已有數據進行總結歸類，對缺失的數據從零開始進行收集，試驗研究。
4.2加大農機優化配備方法中可變因素研究
農機優化配備是一個復雜的系統工程，設計過程中一方面要考慮農業機械的生產技術、作業質量和年折舊費等固定因素，另一方面還有考慮天氣、油價和勞動力成本等可變因素。可變因素是關系優化配備方法成敗的關鍵環節，究其原因，一方面在于可變因素數量多，設計過程中難以抉擇；另一方面，可變因素的存在，很大程度上增加了優化配備方法中數學運算的難度。因此，可變因素研究是我國農機優化配備后期研究的重點和難點。
4.3強化作業機型與地塊的適應性研究
前期農機優化配備系統中的機組作業效率以標準化地塊作為作業條件來計算，而在現實的農業生產中很難達到。地塊形狀、坡度和物理性質等條件在不同地區差異很大，尤其是丘陵山地地區地塊更是各有特點。土地規模化很難在短時間內完成，在此期間要提高機具的作業效率，研發新型機具仍是關鍵，但通過調整機具作業工序和機具優化選型來適應不同特點的地塊也是一個重要研究方向。
4.4建立計算機模擬技術農機優化配備方法成果示范區
在國外，計算機模擬技術在農業機械優化配備上的使用已經相當成熟和普遍，決策支持系統的應用性成果越來越多。我國由于諸多因素的限制，在這方面的研究基礎還相當薄弱，目前尚無指導生產實踐的應用性成果。鑒于此，后期我們應該在耕作條件成熟的局部范圍內，加強計算機模擬技術應用實驗力度，加快相關成果集成示范，不斷摸索總結，逐步提高我國農業裝備優化配備水平。
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作者：曹光喬1 高慶生1,2 朱梅2 朱曉星3 單位：1.農業部南京農業機械化研究所 2.安徽農業大學 3.常柴股份有限公司
