2026 年 7 月22日，南京财经大学应用数学学院 “数农先锋” 暑期社会实践团队前往河南省卫辉市唐庄镇四和新村，开展科技兴农专项实践活动。团队立足应用数学专业优势，将运筹优化、数据建模、模拟仿真等技术方法融入农业生产、仓储、灌溉全链条，针对当地农业生产痛点定制精准优化方案，以数字技术为传统农业提质增效，用青年专业力量探索科技兴农的乡村实践路径，让数学公式真正转化为田间地头的实际效益。

智能植保：算法重构飞行路径，田间作业降本增效

在四和新村 3600 亩连片造田区，无人机植保已是当地粮食生产的常规操作，但传统作业模式下的效率瓶颈也逐步显现。团队前期调研发现，农户使用的常规无人机喷洒方案多采用通用往复路径，针对山区不规则地块适配性差，普遍存在飞行路径重复、边角区域覆盖不均、药液浪费率高等问题，既推高了种植成本，也造成了不必要的农业面源污染。

为破解这一痛点，团队成员以地块为单位开展逐块勘测，顶着盛夏高温在田间奔走打点，累计采集 2000 余个坐标点位，完整记录每块田地的边界轮廓、作物品类、地形起伏与障碍物分布。基于一手勘测数据，团队运用运筹学中的旅行商问题优化模型，结合植保作业的覆盖要求，对无人机飞行路径进行全局重构，在保证全域无死角喷洒的前提下，最大限度压缩无效重复航程。

经实地作业测试验证，优化后的飞行方案可使农药使用成本降低 18%，同步减少碳排放 19.8%，单架次作业效率提升显著。2026 年，团队完成技术方案 V2.0 版本迭代，进一步适配太行山丘陵地带的不规则地形，将适用范围从小麦、玉米等大田作物扩展至多种经济作物，目前已在当地合作社的全域粮田逐步推广应用。

实践期间，团队成员还现场为合作社农技人员开展操作培训，讲解路径优化方案的导入方法与参数调整技巧，帮助农户自主掌握智能植保技术。“以前只知道无人机打药省力气，没想到路线算一算，能省这么多成本，大学生的学问真能用到地里。” 合作社农机手李师傅在完成操作练习后说道。

图为团队成员在田间调试无人机植保路径参数 宋子阳供图

 智慧仓储：模拟仿真寻优参数，产后减损精准可控

粮食安全既要抓生产端增产，也要守储存端减损，产后损耗是科技兴农不可忽视的重要环节。调研中团队了解到，当地配套建设的农产品冷库主要用于储存大葱、洋葱等耐储作物与周转粮食，但传统仓储模式依赖管理人员经验调节温湿度，参数把控精度不足，农产品腐烂损耗率长期偏高，每年都有大量农产品在储存环节损失。

针对这一问题，团队采用 “数据采集 + 模型仿真” 的技术路径开展攻关。成员们在冷库内设置多组对照监测单元，固定不同的温度、湿度与通风时长组合，持续采集对应条件下的农产品损耗率、失水率等核心数据，建立环境参数与仓储损耗的量化关联模型。

在实测数据基础上，团队引入蒙特卡洛模拟方法，对温度、湿度、通风周期等多维度参数进行组合遍历，累计完成 10 万次仿真运算，从海量参数组合中筛选出适配当地储藏品类的最优温湿度区间。测算结果显示，应用优化方案后，冷库农产品损耗率可降低 10%；按当地冷库年仓储规模计算，每年可减少经济损失约 40 万元，等同于间接新增数百亩耕地的产出效益。

为确保技术方案真正落地，团队还为冷库管理人员编制了图文版简易操作手册，将复杂的模型结论转化为清晰的参数设置对照表与日常巡检指引，无需掌握专业建模知识即可直接使用，保障了减损成效的长期稳定。“以前全靠经验调温度，现在有了精准数字标准，心里踏实多了。” 冷库管理员表示。

图为团队成员在冷库内布设监测设备采集数据 王鑫供图

精准灌溉：模型匹配生长周期，水肥利用效率升级

除植保与仓储环节外，团队还将科技赋能延伸至农田灌溉领域。针对当地新投用的滴灌水肥一体化设备，团队结合作物生长规律与土壤墒情数据，运用数学模型优化灌溉频次与水肥配比，推动传统漫灌向精准滴灌升级。

团队成员与合作社农技人员协作，梳理小麦、玉米等主粮作物不同生长阶段的水肥需求规律，结合当地气候、土壤特性建立灌溉需求模型，输出分阶段的精准灌溉方案。相较于传统凭经验灌溉的模式，优化后的方案可在保障作物生长需求的前提下，进一步提升水肥利用效率，减少水资源与肥料浪费，同时降低因水肥过量导致的土壤板结风险，增强农田的长期生产能力。

团队指导老师介绍，滴灌水肥一体化是现代农业的重要基础设施，而数学模型则是让设备发挥最大效能的 “大脑”。硬件设备搭好了框架，精准的算法参数才能让科技设施真正产生效益，这也是数学专业服务科技兴农的重要切入点。

从空中的无人机植保，到地面的精准灌溉，再到仓储的智能控温，团队逐步构建起覆盖 “产 - 储” 全链条的科技兴农服务方案，让 3600 亩太行山下的良田，逐步实现从 “靠经验种地” 到 “靠数据种地” 的转变。

图为团队成员查看滴灌水肥一体化设备运行情况 刘凤林供图

深耕田野：青年科技力量扎根乡土，助力农业转型升级

此次科技兴农实践并非团队的首次探索。据了解，“数农先锋” 团队自 2025 年起便扎根当地开展科技助农服务，前期成果已取得软件著作权 1 项、相关学术论文获得录用、获省级学科竞赛二等奖，被多家媒体报道。2026 年团队进一步深化服务，将试点范围从 80 亩试验田扩展至 3600 亩全域粮田，技术方案也从单一植保优化升级为全链条赋能。

团队成员表示，过去在课堂上学习的数学模型，总觉得是抽象的理论公式，真正走进田间地头才发现，农业生产里藏着无数可以用数学解决的问题。无人机的路线、冷库的温湿度、灌溉的配比，每一个看似普通的农业场景，都能通过数学优化产生实实在在的效益，这也让大家对 “把论文写在祖国大地上” 有了更真切的理解。

实践结束之际，团队与当地合作社达成了长期服务意向，后续将持续跟进方案落地效果，根据作物生长与仓储情况动态优化参数，不断迭代技术方案。未来，南京财经大学应用数学学院 “数农先锋” 团队将继续深耕科技兴农领域，立足数学专业优势，聚焦农业生产实际痛点，推出更多可落地、可复制的农业优化方案，以青年科技力量助力农业转型升级，为乡村产业振兴注入数字动能。

（通讯员 宋子阳）