农业生产成本快速上涨成影响农业可持续发展重要因素，传统管理模式让成本控制面临着严峻挑战。大数据技术可实现农业生产全过程数据实时采集分析，通过构建智能决策模型来指导各环节精准管控，以此达到降低成本、提高效益的目标，探索大数据驱动的农业生产成本控制体系，对促进农业现代化发展有着重要意义。

大数据驱动农业生产成本控制的必要性

农业生产现在正面临着多重成本方面的压力，化肥和农药等投入品价格波动加大了经营风险，传统管理方式依靠经验判断缺乏精准数据支撑，容易造成施肥过量、用药时机不当和水资源浪费等现象。这种粗放式管理模式不但造成资源浪费，亦可能引发土壤质量下降、环境污染等负面后果，农业劳动力短缺问题变得日益突出，且人工成本占比不断提升，这对生产效率的提升提出了更高的要求。农业经营主体急需科学工具来优化资源配置实现精准投入，大数据技术能够集成气象、土壤和作物生长等关键信息，进而建立科学决策模型，为农业生产各环节提供量化指导，通过数据驱动的智能管控，农业生产者能在适宜时机采取最优措施，避免盲目投入从而有效控制生产成本提升农业经营效益。

大数据驱动农业生产成本控制体系构建 

农业生产成本控制得建立起系统性的技术体系，通过数据驱动来实现精准管控，大数据技术为构建科学化成本控制体系提供技术支撑，能做到全要素数据采集、智能化分析决策、精准化执行控制与全程化监督管理，构建完整的成本控制体系是实现降本增效的关键要点。

构建多维度成本数据采集体系 

农业生产成本数据具有来源多样与类型复杂以及时效性强等特性，需要建立覆盖全要素的数据采集网络，通过部署土壤传感器、气象监测站以及作物生长监测设备等物联网设施，实时获取田间环境参数与作物生长状态信息。利用卫星遥感技术监测大面积农田的变化情况，结合无人机巡航获取高精度的田块数据，进而形成天空地一体化监测网络，同时整合农资采购记录、机械作业数据以及人工投入统计等经营信息，构建包含直接成本与间接成本的全要素数据库。采用标准化的数据接口与传输协议，以此确保不同来源数据的兼容性与一致性，设置数据质量评估机制，通过异常值检测、缺失值处理和数据校验等手段保障数据准确性，为后续分析决策提供可靠的数据基础。

建立智能化成本决策模型

基于采集到的多源数据构建智能决策算法，实现成本控制的科学化与精准化，运用机器学习技术分析历史生产数据，识别影响成本的关键因素与变化规律，进而形成成本预测模型。采用随机森林算法处理多维特征变量，通过支持向量机识别成本异常波动模式，利用神经网络挖掘投入产出的复杂关系，构建时间序列分析模型预测投入品价格走势，为采购决策提供可参考的依据。创建作物生长模型与环境响应函数，量化气象条件、土壤状况对产量与品质的影响程度，开发多目标优化算法，在产量与品质以及成本之间寻求合适的平衡点，生成帕累托最优解集供决策选择。集成模糊逻辑处理不确定性信息，通过数据挖掘技术自动提取最优决策规则，设置模型自适应更新机制，根据新增数据持续优化算法参数，提升预测精度与决策质量。

设计精准化投入控制机制 

将决策模型输出转化成具体的田间操作控制，达成投入品精准施用和资源高效利用，开发智能施肥系统，依据土壤养分检测结果与作物营养需求曲线制定差异化施肥方案，借助精准定位技术开展变量施肥作业，保证每个地块能得到最适宜的养分供应。设计分层灌溉控制策略，结合根系分布深度和土壤持水特性确定灌溉强度与频次，通过滴灌与喷灌等节水技术提升水分利用效率，构建病虫害智能识别与防治体系，利用图像识别技术诊断病虫害类型和严重程度，制定靶向用药方案，避免预防性用药导致的成本浪费。创建农机作业智能调度系统，根据田块条件、作业需求和设备状况优化机械配置与作业路径，降低燃料消耗和人工成本，形成投入品动态采购机制。结合市场价格预测和库存周转率确定最优采购时机，利用集中采购降低单位成本，配置投入效果实时监测系统，通过传感器网络跟踪投入品使用效果，及时调整后续投入策略。

完善全程化成本管理系统

构建覆盖生产全过程的成本监控与管理平台，实现成本信息的实时跟踪与动态分析，形成成本核算体系，按照作业环节、投入类型以及时间节点等维度进行精细化成本归集与分摊。开发成本预警机制，以便在实际成本偏离预算目标时及时发出提醒，帮助生产者采取调控措施，设计成本效益分析工具，通过对比分析不同管理措施的成本效果为优化决策提供依据，搭建成本数据共享平台，整合区域内农业生产成本信息，为政策制定与市场分析提供数据支撑。构建成本控制绩效评价指标体系，从成本降低幅度、资源利用效率、投入产出比等角度评估控制效果，研发移动端应用系统，让农业生产者随时查看成本状况与接收管理建议以及记录生产信息，以提升成本管理的便民性与实用性。

大数据驱动农业生产成本控制实践应用 

大数据成本控制技术体系实际应用效果需要典型案例做验证分析，选取有代表性数字化种植项目当作研究对象来开展研究，深入剖析大数据技术于农业生产成本控制各环节具体应用状况，量化评估技术实施所带来的成本控制效果与经济效益，为相关技术推广应用提供具有说服力的实证依据。

数字化种植成本控制典型案例 

某智慧农业基地采用大数据驱动成本控制体系对2000亩水稻开展精准管理工作，借助多维度数据采集与决策模型达成生产成本有效控制目标，基地构建天空地一体化数据采集网络，并部署土壤传感器与气象监测站以及虫情测报灯等物联网设备，结合卫星遥感与无人机监测获取环境参数等关键数据。运用机器学习算法分析历史种植数据，进而建立成本预测模型，识别出影响投入成本的关键因素，通过多目标优化算法，在产量与品质以及成本之间寻求最优平衡点，生成差异化水稻种植方案。把水稻生产过程细分为13个管理环节，并确定49个关键决策点，为每个环节提供精准投入方面的指导，通过变量施肥技术实现肥料按需供给，自动灌溉系统依据土壤墒情确定灌溉策略，利用病虫害识别技术制定靶向防治方案，全程化成本管理系统实时监控各项投入情况，当成本偏离预算目标时及时进行预警调控。

成本控制效益评价

通过多维度指标对数字化成本控制体系的应用效果进行综合评估，以此验证了大数据技术在农业生产成本控制里的有效性，投入品使用优化显著降低了生产成本，氮肥与磷肥以及农药用量分别减少32.5%、16.8%、38%，亩均节约投入品与人工成本达128元，资源利用效率明显提升。决策模型的应用优化了投入结构，避免了传统种植当中盲目投入的问题，进而达到成本有效管控，产量与品质同步提升使每亩稻谷毛收入增加约370元，专家测产显示增产幅度达到10%～15%让投入产出比得到有效改善。成本控制绩效评价结果表明，数字化管理模式在降本、增效、增收等方面均表现优异，技术投入成本控制合理单套设备17.5万元覆盖2000亩，年均硬件投入8.5元/亩，且管理服务费6.7元/亩，验证了技术应用的经济可行性，该模式已推广至28万亩，带动157家经营主体完成数字化转型，形成了可复制的成本控制解决方案。

结束语

大数据技术为农业生产成本管控开辟了新的发展路径，通过建立完善的数据采集体系与智能决策模型及精准管控机制，能够实现农业投入品的优化配置与全过程成本管控。数字化种植实践证明，数据驱动的智能管控模式在降低生产成本、提高资源利用效率方面效果显著，然而，大数据农业技术仍需在更大范围内推广应用，技术标准化有待进一步完善。未来应继续推进技术创新，扩大示范应用范围，推动大数据技术在农业生产成本管控中的深度应用，为农业转型升级提供强有力的技术保障与决策支持。

（田华 山西省临汾市永和县现代农业发展中心）