现代农业公司农业技术实习报告

现代农业公司农业技术实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家现代农业公司担任农业技术实习生，主要负责智能温室作物生长监测与数据分析工作。通过为期8周的实习，我参与搭建了3个智能温室的传感器网络，累计采集并处理超过10万条环境数据，优化了番茄品种A的灌溉策略，使单位面积产量提升了12%，并完成了2份详细的作物生长报告。在实习中，我熟练应用了MATLAB进行数据建模，通过建立多元回归模型，准确预测了作物需水量，误差控制在5%以内。此外，我还运用了AgroSense软件对土壤养分进行动态分析，将氮磷钾配比调整后的作物叶片氮含量提升了8个百分点。这些实践经验让我掌握了基于数据驱动的农业技术优化方法，为后续科研工作提供了可复用的技术路径。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在一家现代农业公司实习，岗位是农业技术助理。公司主要搞智能温室和精准种植，有5个大型温室，装备了各种传感器和自动化系统。我跟着团队做了挺多具体事。

7月中旬，我参与了一个智能灌溉系统的调试项目。当时温室番茄长势不均，有3个区叶片发黄，通过传感器数据发现是氮素不足。我们调整了EC值和pH，把氮磷钾比例从1:2:1改成1.5:2:1，连续5天监测数据，黄叶区比例从35%降到18%。我还用MATLAB做了个回归模型，根据温湿度、光照和土壤电导率预测最佳灌溉量，误差不到5%。

8月初遇到个挑战，温室CO2补充系统老出问题，数据曲线波动大。花了两周排查，发现是传感器安装角度不对，接收不到气溶胶浓度。跟设备供应商沟通后，重新校准了3个传感器，现在CO2浓度控制精度稳定在±3%。这个经历让我意识到传感器标定的重要性，也学到了怎么用Fluke校准仪。

实习期间，我还整理了6份作物生长报告，分析了不同基质对生菜发芽率的影响，珍珠岩配蛭石的发芽率比泥炭土高12%。团队用的ERP系统挺先进，但有时候订单管理和库存同步会有延迟，月底数据对不上。我觉得他们可以加个自动对账功能，减少人工核对时间。

这8周让我把课堂上学的水肥管理、植物生理学用上了，但也发现实际操作比书本复杂。比如作物长势受多种因素影响，光周期调控得结合天气变化调整，不是死按程序来就行。最大的收获是学会看数据背后的真实问题，而不是光盯着指标。这段经历让我更想往智能农业方向发展，但明白自己离真正解决问题还差得远，得继续学。

三、总结与体会

2023年8月31日，实习结束那天，看着系统里自己调优后稳定的生长数据，突然觉得这8周不像是实习，像是一次深度学习。刚开始接手智能灌溉项目时，番茄不同区域黄叶比例高达40%，我反复查文献、跑现场，最后通过调整基质透气性和优化EC值配比，把比例降到了15%以下。现在回想，真正打动我的是数据变化带来的成就感，那不是单纯做实验能体会到的。公司用的那个ERP系统，整合了从种植到销售的全链路数据，我负责的部分只是冰山一角，但能直观感受到现代农业精细化管理的力量。

这段经历让我明白，课堂上学的水肥模型、光周期调控理论，在实际中得结合传感器反馈、天气突变快速调整。比如7月25号那场突雨，直接打乱了原定CO2补充计划，我跟着师傅连夜重设了阈值，才没让作物徒长。这种在压力下快速决策和执行的过程，让我对职业规划有了新想法。我原本想搞基础研究，现在更倾向于做数据农业工程师，把算法模型和田间实践结合。公司那种基于实时数据的动态管理方式，正是我未来想深入钻研的方向。

行业里说的“精准农业”不是空话，8周里我处理过超过8万条传感器数据，才真正理解变量施肥、变温调控的意义。现在看行业报告，发现无人机植保和AI图像识别正在快速渗透，我之前做的那个番茄生长模型，要是结合机器视觉分析，精度还能再提升。下学期我打算报个Python农业数据分析的课，把MATLAB换掉，感觉这才是未来趋势。实习最后师傅跟我说，年轻人别怕犯错，但要用数据说话，这句话我一直记着。从学生到职场人的心态转变，大概就是从单纯想“做对”，变成想“把事做好”，责任感这种东西，真不是说说而已。

四、致谢

在这里，我想谢谢那家公司给我实习机会，跟着团队做智能温室那段时间挺有意思的。特别感谢带我的那位师傅，教我怎么看传感器数据，怎么调那个灌溉系统，一开始我对那些EC值、pH指标挺懵的，他都是耐心讲。还有一起实习的几个同事，那天下午我们讨论那个CO2浓度波动问题，最后发现是传感器角度不对，大家互