张维理：与土相伴“半生缘”(5)

在她看来，解决异源海量数据整合难题的关键在于学科交叉，基础则是科研人员在这一领域的长期深耕和创新。之所以能创建土壤大数据方法，关键在于团队核心成员长期从事土壤科学领域研究。“交叉运用多学科方法、进行跨界和创新研究的前提是在其专业领域掌握坚实的基础理论，基础不牢，将难以深入和取得真正意义的创新和突破。”

▲张维理（右一）在甘肃进行农田土壤质量百分价评价模型实地校验。
解决更多事关“吃饭”实际问题
研究要精，而格局则要广。
我国农业科技起步较晚，还有很大的发展空间。张维理始终认为，农业科研人员必须“走出”实验室，脚踩大地、着眼未来，解决农民和农业的实际问题，“做农业的怎么能不了解农村、不知道农民在想些什么呢”。
但是，农业科技领域始终存在一个矛盾：每年推出的科技成果很多，能解决农民实际问题的却不多。原因之一在于，很多标准、专利、论文在推出后，缺乏持续跟进，长时间以后就会“沉睡”到无人问津，形成资源浪费。
张维理认为，农业科研领域应当更加重视应用研究，思考政府、企业、农民、科学家等主体的相互关系，理顺基础研究——应用基础研究——应用研究的流程。在农业上能真正发挥作用的新技术往往需要大量验证，“当下专利数量正在高速增长，今后应该更重视新技术的校验和落地。”
根据现有的土壤大数据，我国0—30厘米的农田土壤有机质含量在过去的40年中增加了大约9%。这与农作物产量增加有关，更多的农作物根系残留物留在了土壤中。未来，随着产量的继续增加，再加上秸秆还田的加成，有机质还会继续增加。
“东北地区的调查显示，部分农田有机质含量确实在降低；而南方一些省份，部分水田改为水旱轮作，也引起农田有机质含量下降。”张维理说，“另一个坏消息是，农业面源污染未见缓解。”
如何让农民既能做到增产增收，又有效减少农用化学品投入量，从而实现在发展农业的同时保证环境安全？张维理认为，未来可借助高精度土壤时空数据和人工智能设计，发展互动施肥技术、无人农技服务技术，实现精确施肥、耕作与灌溉。同时，利用土壤时空大数据，对重点农区和流域实现分区、分类、量化的养分管理和农业面源污染管控。