农业机械配备方法完善思考

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摘要：回顾近30年国内外农业机械优化配备的相关研究，简要总结农机优化配备的常用方法和成果。通过分析比较提出我国农机优化配备实践中存在的问题，以及国内与国外农机优化配备方法研究的差距。并结合现有研究基础和现代农业发展需求，指出未来我国农业机械优化配备方法研究的新方向。完善农业基础数据库建设、加大农机优化配备方法中可变因素研究，以及建立计算机模拟技术农机优化配备方法成果示范区是未来农机优化配备方法研究的重点方向。

关键词：农业机械；优化配备；方法；展望

0引言

随着我国农机总动力和农机具种类的不断增加，如何合理有效地配备农机具从事农业生产，提高生产效益成为了我国农业现代化进程中的重要难题[1]。农业生产效益由成本和收入决定，生产成本包含生产过程中需要的种子、化肥、农药、劳动力和农业机械等要素，其中农业机械起着关键性作用，从耕作到收获，农业机械参与全部作业过程，在发达国家，农业机械的作业成本占生产成本的50%[2]，在我国机械化水平较高的农场，农业机械作业成本为生产成本的30%~50%[3]。根据国内外相关研究发现，农机优化配备水平的高低显著影响农业生产的效率与效益，因此，农业机械配备方法研究具有重要的现实意义。

1农业机械优化配备原则研究

农业机械优化配备的最终目的是在按时按量完成农业生产任务的同时，最大幅度提高机械作业效率，同时降低生产成本。为满足以上两个目标，首先应对作业目标的生产任务进行全面调查分析，然后计算出完成生产任务应配备的农业机械型号和数量，最后从中选择最优的农业机械配备方案。在以往研究中，如何确定最优方案主要遵循作业成本最小、生产效益最大和动力配置最小等原则。

1.1作业成本最小

在生产任务和其他条件基本相同的情况下，将农业机械年固定费用和可变成本(油料、劳动力、维修费、种子和农药等)作为机器作业的总成本，单位面积所需投入的机械成本最小，这是普通农机户或投资者在进行农机优化配备时最先考虑的因素。文献[4~10]都以作业成本最低为原则，建立计算机模型或理论计算，实现农业机械优化配备。在实际运用时，一般将适时性损失纳入成本计算，忽略作物轮作方式和机组选择的相互影响，也没有考虑拖拉机与机具配套的合理性，因而操作简单，但精确性不足。2005年，A.de.Toro在瑞士通过研究农场面积、驾驶员数量、机器功率和地理位置等因素的变化与适时性损失的关系，以此求得由机器成本、劳动力成本和适时性损失构成的总作业成本最小。研究结果表明，由于耕地面积和天气影响，年度的适时性损失为非线性变化，难以预测，在机器配备过程中，应选择功率较大的机器，以降低适时性损失的风险[11]。

1.2生产效益最大

效益最大化是以生产效益为目标函数，对农业机械系统进行优化配备，优化结果以定量化的利润显示，因而可以直接指导用户进行决策。1993年，ImadHaffar和RamziKhoury运用Fortran77编程语言，开发了多作物种植系统的农业机械优化配备的计算机模型MSMC，该模型通过输入农场尺寸和作物种植模式，经计算机的智能决策分析，为用户输出最优配备组合，包括机器型号，数量和尺寸[12]。文献[13,14]也是以同样的原则进行配备。

1.3动力配置最小

该原则是从生产过程中能量消耗最少目的出发，是系统工程思想的延伸和发展。从理论角度分析，动力消耗问题一般是先根据经验确定某种作业单位幅宽或单位产量所需动力数，然后确定需要配置的总的动力大小，但在实际应用过程中，能量的消耗难以测算，主观经验存在差异，所以误差较大，不能满足用户的实际需求，仅适合科研实验。KishorMButani和GajendraSingh在1994年开发出了决策支持系统，该系统通过建立移动式作业和固定式作业的能量消耗方程，经过计算机技术优化，选出最优的动力配置[15]。类似研究还有1984年Khan’s，Chaudhry，M.S和Sherif，S等人以能量消耗原则，建立计算机模型对某一农场优化配置指定拖拉机型号[16]。

2农业机械配备方法比较研究

农业机械优化配备早期研究主要以经验法为主，随着农机化水平的不断提高，农机保有量的不断增加，经验法无法适应现代农业生产要求。经过众多专家学者的不断完善和创新，农机优化配备发展至今，出现了如能量法、线性规划法、机器—时间系统法和计算机模拟技术等十几种方法，方法核心是以专家经验法、作业量法和线性规划法为基础，其他方法是由此三种方法演变形成。

2.1专家经验法

专家经验法主要用于农业机械选型，由于选型过程中部分指标不易直接量化，构建数学模型难度较大，因此要借助专家经验实现优化选型。专家经验的可靠性决定了优化结果的有效性。1993年韩正晟利用层次分析法结合专家经验确定农机选型指标权重，选出局部区域内的最佳作业机型[17]。随着网络技术和通讯行业的飞速发展，专家经验法实现了用户和专家面对面的交流沟通。2011年Mehta,CR和Singh,K基于VisualBasic语言开发出了一个专家决策支持系统，该系统由五大部分组成，包括操作界面、智能决策系统、基础数据库、数据输出模块和专家在线咨询模块，操作简单，由人工智能和专家在线双重决策，决策结果可靠性较高，但在线专家系统没有完善的管理措施，在线回复率不够稳定[18]。我国高洪伟和何瑞银2011年以智能系统PAID4.0为平台，开发出了稻麦收获机械选型的决策支持系统。

2.2作业量法

作业量法又称为生产率法，这是使用最早而且现在仍被广泛借鉴的一种农业机械优化配备方法。它根据全年作业高峰期的工作量来配备所需动力机械的型号和数量，只要达到高峰期工作量对动力机械的要求，其他作业阶段的要求也就可以满足。作业量法能够长期应用于生产实践中，主要原因在于它不需要高深的专业基础知识和复杂计算，而优化结果既能满足生产要求，又能在一定程度上实现经济优化的目的。在实际操作过程中，它不考虑适时性损失影响。作业量法根据约束条件的不同又可细分为机组生产率法、能量法和时间约束法[19]。1)机组生产率法：机组生产率法是根据作业项目和作业面积，结合当地劳动力情况、经济条件和机械作业质量等因素，确定各项作业项目的日程表，以此选择合适机型进行合理配套。在实际操作中先根据地块的具体情况计算机组生产率[20]，再根据作业量确定拖拉机的动力配置。文献[21]利用机组生产率法确定拖拉机的优化配备。2)能量法：能量法最早出现于20世纪90年代欧美国家，根据能量平衡原理，通过作业时需要消耗的能量来计算所需拖拉机的总功率，忽略机组配套，因而计算过程简便，但能量的计算存在较大的误差，因而该方法比较适用于大范围内的整体规划，不易作具体优化配备。3)时间约束法：时间约束法是在确定作业量，适宜作业时间和各型号机器在规定时间内完成给定生产任务前提下，计算所需配备的机器数量，优缺点同能量法。该方法目前主要用于一些精确配套方法的验证。2.3线性规划法线性规划法是运筹学的一个分支，主要用于解决资源优化配备和生产合理组织问题，是目前应用最多也最成熟的农业机械优化配备方法。在实际应用时可根据不同的优化目标，以机器的作业量、作业时间、机器和机具的配备量为约束建立线性方程。1988年D.E.K.Line和D.A.Bender首次将线性规划应用于农业机器优化配备[22]。Witney在1988年开始测试农业生产模型的效率，主要测试的影响因素包括工作环境、噪音、动力输出和操作事故控制等[23]。随着农业机械化的快速发展，农业生产的经营管理者对优化目标的要求越来越精确，线性规划法在农机优化配备上得到快速发展。到目前为止，以线性规划法为基础进行改进而形成的优化配备方法有五六种之多，主要包括非线性规划法、整数线性规划法、混合整数线形规划法、机器-时间系统法和最小年度费用法等。1988年周应朝和高焕文通过非线性规划法对华北平原地区一年两熟耕作制度的作业期限进行优化，并将运算时间缩短到了使用范围内[24]。文献[25]从最小成本角度出发选择合理的动力机械配置，以水稻、黄麻和小麦三种作物的种植面积、轮作方式、田间作业次序、作物产量、产值和机器价格为变量进行优化，优化结果表明，动力机械配置水平随着种植面积和轮作方式的变化而产生显著变化。20世纪90年代，随着电子信息行业的飞速发展，国内外专家开始尝试将计算机技术和线性规划法相结合，并开发出了多种专家决策支持系统软件。2003年，HenningTSogaad以非线性规划法为核心，利用计算机语言开发出了GAMS农机优化配备模型，通过计算机输入农场规模、田块大小和种植模式，并考虑适时性损失，由计算机运算后输出所需配备的拖拉机动力和数量[26]。2009年，蒋万祥和胡德民在线性规划法基础上，利用计算机语言VB6.0，以年度费用最小为优化目标开发出了相似的优化模型。与此同时，相应的计算软件也开始在优化配备中得以广泛应用，例如Matlab[26]和Excel[27]等。文献[28，29]也都涉及到计算机技术在优化配备方法中的应用。

3我国农业机械系统优化配备应用局限与展望

3.1农户种植规模小，缺乏广泛应用前提

我国农机化水平低，2012年全国耕种收综合机械化水平57%，单个农户户均规模0.47~0.53hm2，家家户户购买农机不经济，较多的农机作业依靠社会服务组织完成，因此对农机配备优化没有需求，目前我国农业机械优化配备方法仅应用在部分大型农场或农村合作经营组织。

3.2农业生产与农机装备基础数据不足

当前农机优化配备方法研究热点是计算机模拟技术的应用，然而计算机模拟技术能否有效解决优化配备问题，不仅取决于计算机模拟模型自身的适用性，更重要的是需要完善的农机化基础数据。前文介绍了计算机模拟系统由操作界面、智能决策、基础数据库、数据输出模块和专家在线咨询模块等组成，其中基础数据库是整个系统的基础和核心部分。为使优化结果精确合理，计算机模拟系统必须具备以下三类数据，首先是拖拉机的牵引特性、附着系统、滚动阻力系统、机械作业比阻、机组油耗指标等资料；其次是适时性损失和气候条件；最后是当地的经济发展水平[30]。但实际上，我国这些数据比较缺乏或误差较大，尤其是作物适时性损失和气候条件。

3.3农机优化配备实用性成果较少

我国的农业机械优化配备方法研究多数是在理想状态作业条件进行，例如作业时间固定不变、种植模式固定不变、机器的完好率为100%和简化农机与农艺之间的内在联系等。在此理想状态下计算的优化结果往往与生产实践要求存在很大差距。另一方面，多数用于优化的模型结构比较复杂，对于缺乏农业系统工程背景知识的用户来说，必须在专业人员指导下才能完成操作。因此，该领域研究主要还停留在专业人员实验示范研究阶段，真正能够指导农业生产的实用性成果很少。

4后期研究方向

4.1完善农业基础数据库建设

农业机械化基础数据库不仅是决策支持系统的核心，也是常规理论分析方法的基础。我国现有的基础数据库建设只是针对某一局部区域或特定农场结构，缺少系统性试验研究，然而数据的收集非常困难，尤其是针对适时性损失和气候数据的统计，欧美一些国家长期持续开展这项工作，我国这方面的数据非常缺乏。因此，我们应加强对已有数据进行总结归类，对缺失的数据从零开始进行收集，试验研究。

4.2加大农机优化配备方法中可变因素研究

农机优化配备是一个复杂的系统工程，设计过程中一方面要考虑农业机械的生产技术、作业质量和年折旧费等固定因素，另一方面还有考虑天气、油价和劳动力成本等可变因素。可变因素是关系优化配备方法成败的关键环节，究其原因，一方面在于可变因素数量多，设计过程中难以抉择；另一方面，可变因素的存在，很大程度上增加了优化配备方法中数学运算的难度。因此，可变因素研究是我国农机优化配备后期研究的重点和难点。

4.3强化作业机型与地块的适应性研究

前期农机优化配备系统中的机组作业效率以标准化地块作为作业条件来计算，而在现实的农业生产中很难达到。地块形状、坡度和物理性质等条件在不同地区差异很大，尤其是丘陵山地地区地块更是各有特点。土地规模化很难在短时间内完成，在此期间要提高机具的作业效率，研发新型机具仍是关键，但通过调整机具作业工序和机具优化选型来适应不同特点的地块也是一个重要研究方向。

4.4建立计算机模拟技术农机优化配备方法成果示范区

在国外，计算机模拟技术在农业机械优化配备上的使用已经相当成熟和普遍，决策支持系统的应用性成果越来越多。我国由于诸多因素的限制，在这方面的研究基础还相当薄弱，目前尚无指导生产实践的应用性成果。鉴于此，后期我们应该在耕作条件成熟的局部范围内，加强计算机模拟技术应用实验力度，加快相关成果集成示范，不断摸索总结，逐步提高我国农业装备优化配备水平。

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作者：曹光乔1 高庆生1,2 朱梅2 朱晓星3 单位：1.农业部南京农业机械化研究所 2.安徽农业大学 3.常柴股份有限公司