上周，在密云区河南寨镇的神奇种子农场，来自清华大学的科研团队正在紧锣密鼓地安装、调试各种设备。在接下来的三年时间里，这些设备将不间断地采集农业生产过程中的土壤温湿度、微生物环境、元素含量等各种数据。这里还将建设一个“天—空—地”的立体观测体系——高空的卫星提供遥感影像，智能识别地表特征；低空的无人机搭载高光谱设备，实时诊断作物的生长情况、病虫害情况；地面的自动传感器结合人工采样，将土壤的氮碳含量、温度、近地光照、光合作用等情况摸清看透。
“观测收集的数据将被精准地接入农田生物地球化学模型，并借助一系列先进算法，实现粮食产量和农田碳排放的超高精度模拟，从而为农业生产的优化提供有力支持。一旦遇到干旱等极端天气，可以对因灾减产情况进行预估，为防灾减灾提供参考。”项目负责人路加介绍，通过对密云区历年气象数据和农业生产数据进行分析，项目组用两年的时间搭建了一个数值模拟的“孪生农田”。只要将某一块农田的实时监测数据以及当下的气象数据代入进去，就会形成该区域未来粮食产量及农田碳排放核算的预测。
在“孪生农田”的背后，还有一个更加庞大的“孪生地球”——“寰”。“寰”全名为地球系统数值模拟装置，它能把地球系统“搬进”实验室，用数值和算法来模拟大气、海洋、陆表、植被、海冰等圈层中的物理、化学和生态过程，其规模及综合技术水平位于世界前列。
“‘寰’包括区域高精度环境模拟系统等5个系统，清华大学负责建设其中的中国和全球主要农产区粮食作物旱灾模拟分系统。”清华大学地球系统科学系主任罗勇表示，该分系统实现了全球近实时农业土地利用监测、全球粮食作物动态模拟与逐日产量预报等功能，在全球0.5度网格尺度上，玉米、小麦与水稻三大主粮产量实时模拟与旱灾预测精度达到80%以上。
“在密云农田的尝试，正是这一系统在县区级的延伸。”罗勇说，今年还将在北京市科委的支持下在应用推广方面进行探索，其潜在应用场景不局限于农业，还可拓展至农产品期货市场预测、农业保险等领域。
