تسخير التقنيات الرقمية في قطاع الزراعة والغذاء: إطار عمل للزراعة الدقيقة القائمة على إنترنت الأشياء لتحقيق أهداف التنمية المستدامة

T.G. Sakthivel; R. Ashok; Arun M; A.P. Senthil Kumar

doi:10.3791/73067

يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة بحثية

تسخير التقنيات الرقمية في قطاع الزراعة والغذاء: إطار عمل للزراعة الدقيقة القائمة على إنترنت الأشياء لتحقيق أهداف التنمية المستدامة

46 مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/73067

⸱

أغسطس 25, 2026

T.G. Sakthivel¹ , R. Ashok¹ , Arun M¹ , A.P. Senthil Kumar²

¹Department of Mechanical Engineering, Saveetha School of Engineering, Saveetha Institute of Medical and Technical Sciences (SIMATS), ²School of Social Work, College of Social Sciences and Humanities, Jigjiga University

في هذه المقالة

ملخص

تقدم هذه الدراسة الزراعة الدقيقة الموجهة بإنترنت الأشياء (IoT-PA)، والتي تستخدم شبكات الاستشعار، والمراقبة في الوقت الفعلي، والري الذكي لتعزيز إنتاجية المحاصيل وكفاءة استهلاك المياه. ويعزز هذا الإطار الزراعة المستدامة والهدف الثاني من أهداف التنمية المستدامة (القضاء على الجوع) والهدف الثاني عشر (الاستهلاك والإنتاج المسؤولان).

الملخص

تتجه الصناعات الزراعية والغذائية بسرعة نحو التحول الرقمي للتغلب على القيود في الموارد، وعدم استقرار المناخ، وتحقيق إنتاج غذائي مستدام، وذلك باستخدام إنترنت الأشياء (IoT)، والذكاء الاصطناعي (AI)، والحوسبة السحابية، وتحليل البيانات. ففي الزراعة التقليدية، يؤدي الالتزام بجداول ري صارمة ومحدودية مراقبة الحقول إلى هدر المياه، وتقليل إنتاجية المحاصيل، وإلحاق الضرر بالبيئة. ويقوم نظام الزراعة الدقيقة القائم على إنترنت الأشياء (IoT-PA) الموضح في هذه الورقة بتحسين استخدام الموارد الزراعية من خلال شبكات استشعار موزعة، ومراقبة فورية لرطوبة التربة والطقس، وتحكم ذكي في الري. حيث تعمل المنصة المقترحة على جمع البيانات البيئية، وتحليل ظروف الحقول، والتوصية بعمليات الري تلقائياً لتعظيم نمو المحاصيل وتجنب هدر المياه. كما يتيح هذا الإطار للمزارعين اتخاذ قرارات زراعية قائمة على البيانات بفضل المراقبة المستمرة والإشعارات السريعة. وتؤدي بنية نظام IoT-PA إلى تحسين كفاءة الري، والإنتاجية الزراعية، والإدارة المستدامة للموارد مقارنة بالزراعة التقليدية. كما يساهم رفع الإنتاج الزراعي والاستخدام الكفء للمياه والموارد في دعم الهدف الثاني (القضاء على الجوع) والهدف الثاني عشر (الاستهلاك والإنتاج المسؤولان) من أهداف التنمية المستدامة (SDG) للأمم المتحدة. ويتميز النظام الزراعي الذكي المقترح بقابليته للتوسع والتطبيق، مما يعزز إنتاج الغذاء المستدام والحفاظ على البيئة.

المقدمة

تعتمد الأمن الغذائي والاستدامة البيئية والمرونة الاقتصادية على المؤسسات الزراعية الغذائية¹. ويجب أن تتكيف الزراعة لإنتاج المزيد من الغذاء باستخدام موارد أقل مع تقليل تأثيرها البيئي، حيث من المتوقع أن يصل عدد السكان العالمي إلى حوالي 10.3 مليار نسمة خلال منتصف ثمانينيات القرن الحادي والعشرين، مما يزيد بشكل كبير من الطلب على الإنتاج الغذائي المستدام والإدارة الفعالة للموارد². وقد لا تتمكن ممارسات الزراعة البسيطة من حل هذه المشكلات³، وهذا صحيح بشكل خاص في ظل تغير المناخ وتدهور التربة ونقص المياه وتقلبات السوق⁴. ويمكن للتكنولوجيا الرقمية المبتكرة أن تلبي احتياجات متنوعة وتربط النجاح الزراعي بأهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة (UN SDGs)⁵. وتستخدم الزراعة الرقمية الذكاء الاصطناعي (AI)، وإنترنت الأشياء (IoT)، والاستشعار عن بُعد، والتحليلات⁶. وهي تتبع بدقة الأداء الزراعي ومدخلات الموارد والمناخ⁷، كما أنها تسهل اتخاذ القرارات السليمة وتعزز عمليات الزراعة⁸. وتشمل هذه التقنيات الأجهزة المدعومة بإنترنت الأشياء التي تراقب المكونات الحرجة بشكل مباشر⁹، مثل حالة المحاصيل ورطوبة التربة ودرجة الحرارة والرطوبة¹⁰. وتستخدم الزراعة الدقيقة المياه والمواد المغذية فقط عند الحاجة، مما يقلل الهدر ويزيد الاستدامة¹¹. ويمكن لإنترنت الأشياء أن يعزز مرونة وإنتاجية سلسلة القيمة الزراعية الغذائية¹²؛ إذ يمكن للري المتحكم به والمراقبة القائمة على المستشعرات ري المحاصيل عند الطلب¹³. ويستخدم المزارعون تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي لتحديد الأنماط وتحسين جودة وكمية المحاصيل وتوقع تفشي الحشرات¹⁴، مما يوفر المياه ويعزز نمو النباتات¹⁵. ورغم هذه التطورات الواعدة، لا تزال التكنولوجيا الزراعية الرقمية محدودة، خاصة في الدول النامية¹⁶. وتعيق عملية النشر مستويات المعرفة الرقمية المنخفضة، وقيود البنية التحتية، والاستثمارات الأولية الضخمة، والتشريعات الضعيفة¹⁷. علاوة على ذلك، يصعب الوصول إلى الكفاءة المثالية للموارد أو الحفاظ على البيئة لأن الأنشطة الزراعية الحالية تعتمد في الغالب على المدخلات البشرية والبيانات الثابتة.

تقدم هذه الورقة إطار عمل متكامل للزراعة الدقيقة المدفوعة بإنترنت الأشياء (IoT-PA). تدمج هذه التقنية بيانات المستشعرات في الوقت الفعلي مع أنظمة الري المؤتمتة لمعالجة عدم الكفاءة في استخدام المياه وإدارة المحاصيل. ومن خلال توفير توجيهات مناسبة للتحول الرقمي الزراعي، يجب أن يكون إطار العمل قابلاً للتوسع، ومرناً، ومفيداً للمزارعين؛ كما يوفر فرصاً للتحول الرقمي. وبناءً على البيانات الآنية للتربة والمناخ، يسعى إطار عمل الزراعة الدقيقة وإنترنت الأشياء إلى تحسين جداول الري، مما يؤدي إلى ترشيد استهلاك المياه، وتعزيز صحة المحاصيل، وزيادة الإنتاج الغذائي في نهاية المطاف.

يؤدي رفع معدلات الإنتاج من خلال زيادة توافر الغذاء إلى تحقيق الهدف الثاني من أهداف التنمية المستدامة (القضاء التام على الجوع)، وفي الوقت ذاته يعزز الهدف الثاني عشر من أهداف التنمية المستدامة (الاستهلاك والإنتاج المسؤولان) عن طريق الاستخدام الفعال للموارد. كما يمكن للابتكار الرقمي أن يزيد من المرونة والاستدامة في النظم الزراعية والغذائية عبر التحقق التجريبي، مما يؤدي إلى مستقبل أكثر استدامة.

يجب أن تتغير الزراعة العالمية لتلبية الاحتياجات الغذائية وتحقيق الاستدامة. يتطلب تغير المناخ ومحدودية الموارد طرقاً ابتكارية لزيادة الإنتاج وتقليل الضرر البيئي. ويمكن للتكنولوجيات الرقمية، وخاصة تلك القائمة على إنترنت الأشياء (IoT)، أن تحول قطاع الزراعة. يتناول هذا المقال استخدام هذه التكنولوجيا لتحقيق زراعة مربحة ومستدامة.

تتسبب الزراعة التقليدية في هدر الموارد، وتفتقر إلى المراقبة في الوقت الفعلي، وتحد من اتخاذ القرارات القائمة على البيانات، مما يؤدي إلى إهدار المياه والإضرار بالبيئة وضعف الإنتاج الزراعي. كما أن التقنيات الرقمية في الزراعة، وخاصة الري الدقيق، لا تزال محدودة. وتستخدم إنترنت الأشياء (IoT) البيانات الآنية والأتمتة لتحقيق التوسع والتكامل، حيث ينبغي للنظام أن يرفع الإنتاج ويحسن استهلاك المياه إلى أقصى حد. وقد بحثت الدراسات الحديثة في استخدام إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات في الزراعة الدقيقة، ولكن معظمها يركز على استشعار رطوبة التربة، والري المؤتمت، ومراقبة المحاصيل، والتنبؤ بالإنتاجية. وغالباً ما تعمل هذه الحلول بشكل منفصل، مما يحد من قدرتها على دعم اتخاذ قرارات الإدارة الزراعية المستدامة. كما تفتقر العديد من الأنظمة إلى التكامل في الوقت الفعلي للبيانات البيئية غير المتجانسة، والإدارة التكيفية للري، والمواءمة مع معايير الاستدامة. يقدم هذا البحث نظام IoT-PA، الذي يعالج هذه القيود باستخدام مستشعرات إنترنت أشياء موزعة، ومراقبة بيئية في الوقت الفعلي، وجدولة ذكية للري، ودعم مستمر لاتخاذ القرار. وبخلاف التقنيات الحالية، يعمل هذا الإطار على تحسين استهلاك المياه والإنتاج الزراعي وتقليل هدر الموارد، والمواءمة مع أهداف التنمية المستدامة SDGs 2 (القضاء على الجوع) و12 (الاستهلاك والإنتاج المسؤولان). إن الطفرة التي حققها نظام IoT-PA في الاستشعار القابل للتوسع، والاتصالات، والتحليلات، وإدارة الموارد الموجهة نحو الاستدامة تتيح اتخاذ قرارات زراعية قائمة على البيانات، وفعالة تشغيلياً، ومستدامة بيئياً. يهدف هذا المشروع إلى إنشاء وتقييم إطار عمل IoT-PA يدعم الزراعة الدقيقة من خلال المراقبة البيئية في الوقت الفعلي، وتخزين البيانات سحابياً، وجدولة الري المؤتمتة. ويستخدم الإطار المقترح مستشعرات مدعومة بإنترنت الأشياء لمراقبة رطوبة التربة، ودرجة حرارة الهواء، والرطوبة النسبية، وهطول الأمطار، وكثافة الضوء باستمرار لتحسين قرارات الري في الوقت الفعلي. كما تسعى الدراسة إلى تقييم أداء الإطار المقترح باستخدام مقاييس كمية، تشمل كفاءة استخدام المياه، وتحسين إنتاجية المحاصيل، ووقت الاستجابة للري، وكفاءة النظام، وموثوقية الاتصالات، واستهلاك الطاقة، وذلك مقارنة بممارسات الري التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، تهدف الدراسة إلى توضيح كيف يمكن لتكامل تقنيات إنترنت الأشياء تحسين استغلال الموارد، وتقليل استهلاك المياه غير الضروري، وتعزيز الإنتاجية الزراعية، مع المساهمة في هدف التنمية المستدامة (SDG) 2 (القضاء على الجوع) والهدف (SDG) 12 (الاستهلاك والإنتاج المسؤولان) من خلال الإدارة المستدامة للموارد الزراعية.

إطار نظم الزراعة الرقمية والأغذية المتكاملة (IDAFS)

تتقصى هذه الورقة كيفية تحسين التقنيات الرقمية للصمود الزراعي أثناء الجوائح، وعدم المساواة، وتغير المناخ، والنقص العالمي التراكمي في الغذاء¹⁸. ومع التركيز على الذكاء الاصطناعي، والبيانات الضخمة، والزراعة الدقيقة كسبل لتحسين الإنتاجية، وتقليل الهدر بنسبة 5%، وتوفير النفقات بنسبة 23%، فإنها تتناول هذه الجوانب أيضاً. كما تعزز الورقة التحول الرقمي لتحقيق أهداف التنمية المستدامة لعام 2030، وتسلط الضوء على الاتجاهات المستقبلية مثل سلاسل الكتل (blockchain) والتغذية المخصصة من أجل أنظمة غذائية مستدامة وفعالة.

نموذج تحليل تأثير أهداف التنمية المستدامة الرقمية (DSIAM)

تبحث هذه الورقة، باستخدام التحول الرقمي، في تحقيق أهداف التنمية المستدامة (SDGs) المرتبطة بالأمن الغذائي باستخدام بيانات من مؤشر الاقتصاد الرقمي والمجتمع (DESI). ومن خلال تحليل كيفية تأثير الاتصال الرقمي، والمهارات، والخدمات العامة على الأهداف SDG1 وSDG2 وSDG3 وSDG10¹⁹، تستخدم الدراسة نمذجة المعادلات الهيكلية والتحليل العنقودي عبر بيانات الاتحاد الأوروبي (2017–2022). وتوضح النتائج مدى أهمية الرقمنة في الحد من الفقر، وتعزيز المساواة، وتحسين الصحة.

إطار تكامل وإحياء القرية الرقمية (DVIRF)

تتيح البيانات الطولية (Panel data) من ثلاثين مقاطعة صينية (2013-2023) لهذه الورقة البحثية تقصي كيفية دعم الرقمنة الريفية للتنمية الصناعية الريفية المتكاملة تجريبيًا²⁰. وتكشف الدراسة عن وجود مسارات مباشرة (الخدمات الرقمية، والبنية التحتية) وغير مباشرة (إعادة تخصيص العوامل، والتغيير الهيكلي) للتحول الرقمي باستخدام تقنية تعلم الآلة المزدوجة. وعلى وجه الخصوص، تمتلك المناطق الشرقية والمناطق المنتجة للحبوب تأثيرًا أكثر أهمية. وتقترح الورقة تشريعات لتعزيز المجتمعات الرقمية وتحقيق أقصى استفادة من تمويل إعادة التطوير الريفي.

نموذج تحول النظام الزراعي الغذائي الدائري (CAFSTM)

يحدث التحول الرقمي تغييراً جذرياً في قطاع الزراعة والغذاء من خلال الوعي البيئي، والتوافق التشغيلي، والتصميم الذي يركز على المستخدم²¹، مما يعزز الكفاءة ونماذج الأعمال. كما تعمل الأغذية المخصصة والأنظمة الزراعية الغذائية الدائرية على تقليل الهدر باستخدام حلقات التغذية الراجعة. ويتناول التقرير خصوصية البيانات والتوافق التشغيلي، حيث يقدم نهجاً تقنياً وحوكمياً وبيئياً لأنظمة المزارع الرقمية المستدامة.

إطار ابتكار نظم الغذاء المستدامة (SFSIF)

تستفيد الزراعة المستدامة من الذكاء الاصطناعي، وإنترنت الأشياء، والروبوتات، وتحرير الجينات. وتشجع الإجراءات السياسية، والتوجهات السلوكية، والمالية، وبناء الثقة على الابتكار²². ووفقاً لإدارة النفايات ومعالجة الأغذية واستخدام الأراضي، فإن التكنولوجيا الرقمية والمساعدات الحكومية قد تعزز استدامة النظام الغذائي الزراعي ومرونته والأمن الغذائي.

نموذج تعزيز سلسلة قيمة التصنيع الزراعي (APVCEM)

تقترح هذه المقالة أن سلاسل القيمة والصناعات التحويلية الزراعية تجعل الزراعة عالمية وتنافسية. كما يتم الإشادة بالزراعة المجتمعية وسلاسل التوريد²³. وتعمل سلاسل القيمة القوية في الهند على زيادة الإمدادات الغذائية والأعمال التجارية. كما يستفيد الاقتصاد العالمي والمجتمعات الريفية من هذه الشبكات.

إطار تأثير الاستدامة الرقمية (DSIF)

من خلال الإنتاج الزراعي والتلوث والنفايات البلدية والهدف 12 من أهداف التنمية المستدامة (SDG 12)، تؤثر التقنيات الرقمية سلبًا على استدامة الغذاء. ووفقًا لنمذجة المعادلات الهيكلية²⁴، قد تساهم التكنولوجيا الرقمية في تقليل النفايات البلدية وانبعاثات الغازات الدفيئة وتحسين سلوك المستهلك. وبالرغم من أن الرقمنة تعزز استدامة سلاسل التوريد، إلا أن الدراسات تشير إلى أنها تعيق الاستهلاك المسؤول؛ مما يستدعي تنفيذًا متوازنًا.

إطار انتقال الزراعة 4.0 (A4TF)

تشير الزراعة 4.0 إلى دمج إنترنت الأشياء (IoT)، والذكاء الاصطناعي (AI)، والحوسبة السحابية، والروبوتات، وتحليلات البيانات الضخمة، والأتمتة لتمكين ممارسات زراعية ذكية ودقيقة قائمة على البيانات. يوضح هذا المقال التحول الزراعي الرقمي باستخدام تقنيات الزراعة 4.0. ونقوم هنا بتغطية إنترنت الأشياء، والذكاء الاصطناعي، والطائرات بدون طيار، وسلاسل الكتل (blockchain)، والطاقة المتجددة²⁵. كما ندرس الأنظمة الكهروضوئية الزراعية، والري الذكي، ومراقبة الحيوانات في الوقت الفعلي. ووفقاً للبحث، فإن التحول الرقمي عند معالجة قضايا المناخ والمياه والغذاء، يعمل على تحسين إنتاج الغذاء المستدام، وكفاءة الموارد، والحفاظ على البيئة.

أظهرت الدراسات الحالية إمكانية إنترنت الأشياء (IoT)، والذكاء الاصطناعي، والحوسبة السحابية، والتقنيات الرقمية في تحسين الإنتاجية الزراعية والاستدامة¹⁸^,¹⁹^,²⁰. وتركز معظم الدراسات على التقييمات المفاهيمية للزراعة الرقمية¹⁸، أو التحول الرقمي الموجه نحو السياسات والاقتصاد¹⁹، أو التنمية الرقمية الريفية دون استخدام تقنيات الزراعة الدقيقة على المستوى الميداني²⁰. وبناءً على ذلك، لم ينل الجمع بين الاستشعار في الوقت الفقيقي، والتحليلات القائمة على السحابة، والري المؤتمت، ودعم اتخاذ القرار سوى اهتمام محدود. كما تفتقر تقنيات متعددة إلى طرق تنفيذ قابلة للتكرار وآليات شاملة لتحسين الموارد. يدمج إطار الزراعة الدقيقة المدفوعة بإنترنت الأشياء (IoT-PA) المقترح استشعار إنترنت الأشياء، والحوسبة السحابية، والرصد البيئي في الوقت الفقيقي، والإدارة الذكية للري في بنية واحدة لتحسين استخدام المياه، وإنتاجية المحاصيل، والإدارة المستدامة للموارد الزراعية، مع دعم الهدف الثاني (SDG 2) والهدف الثاني عشر (SDG 12) من أهداف التنمية المستدامة.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

أصبح القطاع الزراعي الغذائي منظومة مستدامة قائمة على البيانات بفضل التقنيات الرقمية. حيث تعمل إنترنت الأشياء (IoT)، والذكاء الاصطناعي (AI)، وسلسلة الكتل (blockchain) على تحسين شفافية سلاسل التوريد، وسلامة الغذاء، والإنتاجية. كما تدعم الزراعة الدقيقة، والزراعة الذكية، والمرونة في مرحلة ما بعد الجائحة أهداف التنمية المستدامة، ولا سيما القضاء على الجوع، والعمل المناخي، والاستهلاك والإنتاج المسؤولين.

تضمن إطار الزراعة الدقيقة القائمة على إنترنت الأشياء (IoT-PA) متحكماً دقيقاً من نوع ESP32، ومستشعرات لرطوبة التربة، ودرجة حرارة الهواء، والرطوبة النسبية (DHT22)، وهطول الأمطار، وكثافة الضوء (BH1750)، وبوابة إنترنت أشياء، وقاعدة بيانات سحابية، ووحدة تحكم في الري الآلي. ولتوفير بيانات ميدانية ممثلة، وُضعت مستشعرات رطوبة التربة على عمق 15–20 cm في منطقة جذور المحاصيل، بينما وُضعت المستشعرات البيئية على ارتفاع 2 m فوق سطح الأرض. وقبل النشر، استُخدمت فقط المستشعرات التي كانت أخطاء قياسها ضمن نطاق ±2% في الاختبارات، بعد معايرتها وفقاً لمتطلبات الشركة المصنعة. استُخدمت تقنية Wi-Fi (802.1 b/g/n) أو LoRaWAN (915 MHz) لنقل البيانات البيئية من متحكم ESP32 إلى المنصة السحابية كل 10 min. وسجل الإطار في هذه التجربة رطوبة التربة (%)، ودرجة حرارة الهواء (°C)، والرطوبة النسبية (%)، وهطول الأمطار (mm)، وكثافة الضوء (lux). وقبل توحيد البيانات باستخدام تسوية الحد الأدنى والأقصى (Min–Max normalization)، تم رفع ملاحظات المستشعرات إلى قاعدة البيانات السحابية كل 10 min، مع إزالة القيم المكررة والمفقودة. واعتمد محرك اتخاذ القرار في نظام IoT-PA على بيانات المستشعرات لتحديد عملية الري؛ فعندما تنخفض رطوبة التربة عن 35% من المحتوى المائي الحجمي، يبدأ الري تلقائياً ويتوقف عند وصولها إلى 45% لمنع إجهاد المياه والري المفرط. وعندما تتوقع تنبؤات الطقس هطول أمطار تزيد عن 5 mm خلال 12 h، يتم إيقاف الري للحفاظ على المياه. استمر تشغيل الإطار بشكل مستمر لمدة 90 days من نمو المحاصيل تحت ظروف ميدانية مماثلة، حيث تسجل كل دورة ري مدة الري، وإجمالي استهلاك المياه، وزمن تأخير الاتصال، وحالة المستشعرات، واستهلاك الطاقة في النظام ضمن قاعدة البيانات السحابية كل 30 min. وتلقى المزارعون تعليمات الري وتحديثات حالة الحقل في الوقت الفعلي عبر تطبيق للهاتف المحمول بعد كل دورة اتخاذ قرار. وقد كُررت التجربة ثلاث مرات باستخدام النظام نفسه وظروف التشغيل ذاتها للتحقق من قابلية التكرار.

أُجريت التجربة في حقل مزروع بالطماطم. وكانت القطعة التجريبية بمساحة 20 m x 20 m (40 m²) ذات تربة لومية وبدرجة pH تتراوح بين 6.7–7.0. تم استخدام نظام مراقبة قائم على إنترنت الأشياء (IoT) بمعالج ESP32، حيث وُضعت مستشعرات سعوية لرطوبة التربة على عمق 15–20 cm، بينما ثُبتت مستشعرات DHT2 لدرجة الحرارة والرطوبة، ومستشعرات BH1750 لشدة الضوء، ومستشعرات لهطول الأمطار على ارتفاع 2 m فوق سطح الأرض. كما ثُبتت شبكة ري بالتنقيط بمسافات 30 cm بين المنقطات و1 m بين الأنابيب الفرعية. استقبلت المنصة السحابية قراءات المستشعرات المرسلة عبر بروتوكول MQTT كل 10 min. وبعد مرور 90 يوماً، تم قياس إنتاجية المحصول بناءً على إجمالي الوزن الطازج للطماطم المقطوفة (kg لكل قطعة تجريبية).

توضيح مصدر البيانات: تم تنفيذ وتقييم إطار الزراعة الدقيقة القائم على إنترنت الأشياء (IoT-PA) المقترح من خلال تجربة ميدانية استمرت لمدة 90 يوماً وفقاً للشروط الموضحة في قسم البروتوكول. وقد استُخدم تقرير سوق التوأم الرقمي الزراعي (DataIntelo) فقط كمرجع داعم للمعلومات الخلفية وتطوير الإطار. جميع مقاييس الأداء المذكورة في قسم النتائج تم الحصول عليها من التقييم التجريبي لإطار IoT-PA المقترح وليس من تقرير سوق DataIntelo.

المساهمة 1: اقتراح إطار عمل للزراعة الدقيقة القائمة على إنترنت الأشياء (IoT-PA)

تم تقديم نظام أتمتة للري يعتمد على بيانات الأرصاد الجوية والتربة في الوقت الفعلي. تعمل التطورات الرقمية على تعزيز نمو القطاع الزراعي الغذائي (الشكل 1). تبدأ هذه التطورات بإنترنت الأشياء، والذكاء الاصطناعي، والزراعة الدقيقة الموجهة بالدرونات، ثم تليها عملية اتخاذ القرار القائمة على البيانات وكفاءة الموارد. وتعمل الثورة الرقمية على تحسين تتبع الغذاء، وسلاسل التوريد، والوصول إلى الأسواق. وتمكن هذه التقنيات المزارعين، وتضمن سلامة الغذاء، وتعز التنمية الشاملة. ويعمل إطار الزراعة الدقيقة القائمة على إنترنت الأشياء (IoT-PA) على تعزيز الاستخدام المستدام للموارد والزراعة الذكية المرنة مناخيًا من خلال دمج المراقبة البيئية في الوقت الفعلي، والتحليلات القائمة على السحابة، والري الآلي. ويدعم هذا التوجه أهداف التنمية المستدامة (SDGs) رقم 2 (القضاء على الجوع)، ورقم 12 (الاستهلاك والإنتاج المسؤولان)، ورقم 13 (العمل المناخي).

معادلة التوازن الاستاتيكي {S(t)={M(t),T(t),H(t),R(t),L(t)} للتحليل الديناميكي.

المعادلة (1) حيث تمثل S(t) البيانات البيئية التي تم جمعها في الوقت t، وتشير M(t) إلى رطوبة التربة (%)، و T(t) هي درجة حرارة الهواء (°C)، و H(t) هي الرطوبة النسبية (%RH)، و R(t) هي كمية هطول الأمطار (mm)، و L(t) هي شدة الضوء (lux). تحدد المعادلة (1) مجموعة المعاملات البيئية في الوقت الفعلي التي يتم الحصول عليها باستمرار بواسطة شبكة مستشعرات إنترنت الأشياء (IoT) ونقلها إلى المنصة السحابية لأغراض المراقبة واتخاذ القرار.

معادلة الدالة البوليانية، (I(t))، التحليل الشرطي، التعبير الرياضي.

كما هو موضح في المعادلة (2)، حيث أنا(ت)) يمثل إشارة التحكم في الري، M(t) هي رطوبة التربة المقاسة، وM_th يشير إلى عتبة الري المحددة مسبقاً (35% من المحتوى المائي الحجمي). وعندما ينخفض مستوى رطوبة التربة المقاس عن هذه العتبة، يقوم متحكم IoT-PA بتنشيط مضخة الري تلقائياً. التعبير الرياضي (I(t)=1)، مفهوم المعادلة الديناميكية للعمليات المعتمدة على الزمن. وإلا، يظل الري غير نشط التوازن الديناميكي؛ I(t)=0؛ معادلة؛ الفيزياء؛ التحليل المعتمد على الزمن؛ شرط الاستقرار. توقف عملية الري تلقائياً عندما تصل رطوبة التربة إلى المستوى المستهدف البالغ 45%، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة استخدام المياه ومنع الري المفرط.

تعتمد الزراعة على البيانات وتصبح مستدامة بفضل التقنيات الرقمية، كما هو موضح في الشكل 2. تعمل الكاميرات والروبوتات على تحسين جودة المحاصيل وكفاءة المدخلات، بينما تقوم المستشعرات برصد الموقع ودرجة الحرارة. يستقبل نظام إدارة البيانات بيانات درجة الحرارة والرطوبة من متحكم دقيق مركزي. ويقوم الخادم بجمع بيانات المراقبة الزراعية واتخاذ القرار في الوقت الفعلي. يدرس المزارعون الهواتف باللغات الإقليمية. ومن خلال مراقبة الظروف البيئية، وتحسين قرارات الري، وتقليل هدر المياه، ودعم ممارسات الزراعة المستدامة المتوافقة مع الهدف 2 من أهداف التنمية المستدامة (القضاء على الجوع)، والهدف 12 (الاستهلاك والإنتاج المسؤولان)، والهدف 13 (العمل المناخي)، يعمل التحكم في الحلقة المغلقة على تعزيز الإنتاجية الزراعية.

الصيغة الرياضية لدالة المتوسط L(t)، ومجموع Si(t)، ومعادلة التحليل الإحصائي.

كما يُستدل من المعادلة (3)، حيث تمثل L(t) بيانات الرصد البيئي المجمعة عند الزمن t، وتشير S_i(t) إلى القياس الذي تم الحصول عليه من مستشعر إنترنت الأشياء i^th، و N هو العدد الإجمالي للمستشعرات المنتشرة. تحسب المعادلة (3) متوسط الحالة البيئية من عدة مستشعرات للمساعدة في اتخاذ قرارات الري مع تقليل تقلبات المستشعرات.

معادلة الاضمحلال بيتا β(t)=[L(t)-Mth]/Mth، صيغة رياضية في التحليل النظري.

كما هو موضح في المعادلة (4)، حيث ترمز β(t) إلى مؤشر قرار الري المعياري، ويمثل L(t) قياس رطوبة التربة التجميعي الذي تم الحصول عليه من المعادلة (3)، بينما تمثل M_th عتبة رطوبة التربة المحددة مسبقاً (35% من المحتوى المائي الحجمي). وتشير القيمة السالبة لـ β(t) إلى عدم كفاية رطوبة التربة مما يؤدي إلى تفعيل عملية الري، في حين تشير القيمة غير السالبة إلى أن رطوبة التربة عند العتبة أو أعلى منها، وبالتالي يظل الري غير نشط.

المساهمة 2: إثبات الفوائد العملية من خلال النتائج التجريبية.

لقد أثبت ذلك جدوى إطار العمل وعز الإنتاج الزراعي مع تقليل استخدام المياه بشكل كبير.

الشكل 3 يوضح كيف تعالج الزراعة الدقيقة المدعومة بتقنية إنترنت الأشياء (IoT) مشكلتي هدر الموارد وانخفاض الإنتاجية الزراعية. أولاً، معالجة هدر الموارد وانخفاض الإنتاجية الزراعية؛ حيث توفر تقنيات إنترنت الأشياء (IoT)، والذكاء الاصطناعي (AI)، وتحليلات البيانات في الوقت الفعلي اتخاذ قرارات ذكية، ورياً تلقائياً، ومراقبة قائمة على المستشعرات. وتعز هذه التحسينات صحة المحاصيل وكفاءة استخدام المياه. ويعمل إطار الزراعة الدقيقة المدعومة بإنترنت الأشياء (IoT-PA) المقترح على تعزيز الهدف الثاني من أهداف التنمية المستدامة (SDG 2) (القضاء على الجوع) والهدف الثاني عشر (SDG 12) (الاستهلاك والإنتاج المسؤولان) من خلال دمج المراقبة البيئية في الوقت الفعلي، والتحكم الآلي في الري، والإدارة الفعالة للموارد لتحسين الإنتاجية الزراعية مع تقليل استهلاك المياه إلى أدنى حد.

معادلة صيغة حساب المتوسط في التحليل الرياضي؛ الصيغة v1(t)=(M+T+H+R+L)/5.

أين صيغة الاتزان الساكن، معادلة v₁(t)، ومخطط للدراسة الفيزيائية. يشير إلى مؤشر الرصد البيئي المركب عند الزمن ت, M(t) هي نسبة رطوبة التربة (%)، T(t) هل درجة حرارة الهواء (°C), H(t(هي الرطوبة النسبية (%RH)،) R(t) وهي كمية هطول الأمطار (مم)، و L(t) هي شدة الإضاءة (لوكس). وتدمج المعادلة (5) المعاملات البيئية الموحدة في مؤشر مراقبة واحد يمثل الحالة العامة للميدان التي يستخدمها إطار عمل IoT-PA.

معادلة دالة المتوسط G(t) باستخدام مجموع المتسلسلات؛ معادلة رياضيات تعليمية.

أين G(t) يمثل الحالة البيئية المجمعة التي تم الحصول عليها من فترات المراقبة أو عقد الاستشعار، و صيغة الدالة الرياضية v(t)، التحليل المعتمد على الزمن، استخدام تعليمي هل يتم حساب مؤشر الرصد البيئي المركب باستخدام المعادلة (5) لـ ك^th الملاحظة. تقوم المعادلة (6) بحساب متوسط عدة قياسات للتنبؤ بحالة الحقل، مما يؤدي إلى إزالة تقلبات القياس وتوفير مدخلات موثوقة لجدولة الري التلقائية.

يوضح الشكل 4 كيف أثرت كل ثورة صناعية على الصناعة العالمية، بدءاً من البخار وصولاً إلى العصر الرقمي. وأخيراً، يغير الذكاء الاصطناعي، وسلاسل الكتل (blockchain)، والزراعة الدقيقة قطاع الأغذية الزراعية في الثورة الصناعية الرابعة. تزيد هذه النتائج من كفاءة الزراعة والموارد والاستدامة. ويُظهر إطار الزراعة الدقيقة الموجهة بإنترنت الأشياء (IoT-PA) المقترح كيف تعمل الاستشعارات الرقمية، والتحليلات القائمة على السحابة، والري الآلي على تحسين الإنتاجية الزراعية واستخدام الموارد لدعم الهدف 2 من أهداف التنمية المستدامة (القضاء على الجوع) والهدف 12 (الاستهلاك والإنتاج المسؤولان).

معادلة توضح عملية المتوسط الحسابي V(t)=1/N∑Gi(t)؛ صيغة لتحليل معالجة الإشارات.

حيث يشير V(t) إلى الحالة العامة للحقل عند الزمن t، ويمثل G_i(t) مؤشر المراقبة البيئية الذي تم الحصول عليه من عقدة الاستشعار i^th ، وN هو العدد الإجمالي لعقد استشعار إنترنت الأشياء (IoT) المنشورة. وتقوم المعادلة (7) بتقدير متوسط حالة الحقل عن طريق تجميع القياسات من جميع مواقع الاستشعار، مما يعز موثوقية قرارات الري.

معادلة التوازن الساكن: α_eq = λV(t) + (1-λ)M(t)، تعبير رياضي للتحليل البحثي.

حيث α_معادلة يشير إلى مؤشر القرار المكافئ المستخدم في جدولة الري، V(t) هي الحالة البيئية المجمعة التي تم الحصول عليها من المعادلة (7)، M(t) هي رطوبة التربة المقاسة، و التوازن الاستاتيكي؛ معادلة λ (0 ≤ λ ≤ 1)؛ صيغة التحليل الرياضي؛ منهجية البحث. هو معامل ترجيح يوازن بين تأثير الحالة العامة للحقل وقياس رطوبة التربة الحالي. وتحسب المعادلة (8) مؤشر القرار النهائي الذي يستخدمه إطار عمل IoT-PA لدعم الري المؤتمت والإدارة الفعالة لموارد المياه.

المساهمة 3: تعزيز أجندة الزراعة المستدامة

وفقاً لهدفي التنمية المستدامة 2 و12، فقد مكن هذا التحول الرقمي من تحسين الأمن الغذائي الزراعي وكفاءة الموارد.

الشكل 5 يوضح المرونة في مرحلة ما بعد الجائحة والتنمية المستدامة من خلال التحول الرقمي للنظم الزراعية الغذائية. تحل المستشعرات محل الأدوات التقليدية في الزراعة القائمة على إنترنت الأشياء (IoT) لتحقيق أقصى استفادة من الموارد. وتتيح تقنية "البلوكشين" (Blockchain) والأتمتة توصيلاً آمناً ومفتوحاً للغذاء؛ بينما يوفر الذكاء الاصطناعي (AI) عمليات تصنيع ومعالجة صحية وفعالة. كما تساعد تنبيهات سلامة الغذاء والمراقبة في الوقت الفعلي المستهلكين. وتعمل هذه الدورات على تحسين الأمن الغذائي العالمي والصحة والكفاءة. ويستخدم نهج الزراعة الرقمية المتسق الاستشعار في الوقت الفعلي والحوسبة السحابية والري المؤتمت لتحسين إنتاجية المحاصيل واستخدام المياه وممارسات الزراعة المستدامة لدعم أهداف التنمية المستدامة (SDGs) رقم 2 (القضاء على الجوع)، و3 (الصحة الجيدة والرفاه)، و12 (الاستهلاك والإنتاج المسؤولان).

معادلة قياس الخطأ، R(t)، باستخدام صيغة المجموع؛ التحليل الرياضي.

حيث يشير R(t) إلى مؤشر احتياجات الري في الوقت t، و M_i(t) هو رطوبة التربة التي قيست بواسطة عقدة المستشعر i^th ، و M^th هو حد رطوبة التربة المحدد مسبقاً، و N هو العدد الإجمالي لعقد الاستشعار. تحسب المعادلة (9) الحاجة للري في الحقل المراقب من خلال تقدير متوسط تباين رطوبة التربة عن الحد المستهدف.

معادلة الاستجابة الديناميكية، ν_sh(t)=ηR(t)+(1−η)V(t)؛ صيغة رياضية.

أين $معادلة الفيزياء $v_{sh}(t)$، جزء من صيغة، علاقة السرعة بالزمن، تعبير رياضي.$ يمثل مؤشر التحكم في الري الذكي، آر (R)(يرجى تزويدي بالنص المراد ترجمته.) هو مؤشر متطلبات الري الذي يتم الحصول عليه من المعادلة (9)، V(t) هو مؤشر الرصد البيئي التجميعي الذي تم الحصول عليه من المعادلة (7)، و معادلة اللزوجة الديناميكية (0 ≤ η ≤ 1)، وتصوير الصيغة، ومبادئ ميكانيكا الموائع. هو معامل ترجيح. تُحسب قيمة التحكم النهائية لجدولة الري الآلي في نظام IoT-PA المقترح من الطلب على الري والظروف البيئية باستخدام المعادلة (10).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

تشمل مقاييس أداء بنية IoT-PA استهلاك المياه، والإنتاجية الزراعية، وكفاءة النظام، والتحسين المستدام للموارد، والمساهمة في أهداف التنمية المستدامة (SDG). وتعمل الخيارات التكنولوجية الذكية على تحسين الإنتاج الزراعي، والاستدامة، وإدارة الموارد.

وصف مجموعة البيانات: استُخدم تقرير سوق التوأم الرقمي الزراعي المقدم من DataIntelo²⁶ كمعلومات خلفية لدعم تطوير الإطار المقترح ووضعه في سياقه. تغطي الدراسة إحصائيات سوق التوأم الرقمي الزراعي العالمي للفترة من 2019 إلى ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

يمكن للزراعة الرقمية، من خلال نظام IoT-PA، أن تساهم في حل المشكلات الحالية. وتقترح هذه الورقة البحثية تطبيق المراقبة في الوقت الفعلي، والري القائم على المستشعرات، واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، وذلك لتعزيز اقتصادات الموارد والإنتاج الزراعي. وقد انخفض استهلاك المياه بنسبة 24.62%، بينما ارتفع الإنتاج الزراعي بنسبة 95.13% عند استخدام إنترنت الأشياء، مما يبرهن على إمكاناته الثورية في تحقيق الاستدامة. كما تم تحقيق الهدف الثاني من أهداف التنمية المستدامة (القضاء على الجوع) والهدف الثاني عشر (الاستهلاك والإنتاج المسؤولا...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

ليس لدى المؤلفين أي تضارب في المصالح.

شكر وتقدير

لم يتلقَ هذا البحث أي منحة محددة من أي وكالة تمويل في القطاعات العامة أو التجارية أو غير الربحية.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسم	الشركة	رقم فهرسي	التعليقات
Arduino IDE	Arduino	Version 2.x https://www.arduino.cc/en/software	بيئة تطوير متكاملة، تطوير البرمجيات الثابتة لـ ESP32
مستشعر رطوبة التربة السعوي	DFRobot	SEN0193	قياس الرطوبة الحجمية للتربة؛ جهد التشغيل 3.3–5.5 V
منصة إنترنت الأشياء السحابية	Amazon Web Services	AWS IoT Core https://aws.amazon.com/iot-core	منصة إنترنت أشياء سحابية لتخزين البيانات، وتصورها، والمراقبة عن بُعد
مزود طاقة DC	Mean Well	/	تزويد الطاقة للمتحكم والمضخة؛ مخرج منظم بجهد 12 V DC، طراز: LRS-50-12
مضخة مياه DC	متوفرة تجارياً	/	ري آلي؛ مضخة 12 V DC
مستشعر شدة الضوء الرقمي	Rohm Semiconductor	BH1750FVI	قياس شدة الضوء المحيط؛ 1–65535 lux
لوحة تطوير ESP32	Espressif Systems	ESP32-DEVKITC-32D	وحدة تحكم دقيقة ثنائية النواة بتردد 240 MHz، Wi-Fi/Bluetooth؛ المتحكم الرئيسي للحصول على بيانات المستشعرات والتحكم في الري
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	Microsoft 365 https://www.microsoft.com/microsoft-365/excel	برنامج جداول بيانات لتنظيم البيانات وتصورها
وسيط MQTT	Eclipse Foundation	Mosquitto v2.x https://mosquitto.org	اتصالات رسائل إنترنت الأشياء؛ بروتوكول MQTT
Python	Python Software Foundation	Version 3.x https://www.python.org	لغة برمجة للمعالجة المسبقة للبيانات والتحليل الإحصائي
وحدة مستشعر هطول الأمطار	DFRobot	/	مخرج تماثلي/رقمي؛ الكشف عن حالات هطول الأمطار؛ طراز: SEN0308
وحدة مرحل أحادية القناة	Songle	SRD-05VDC-SL-C	تبديل تشغيل/إيقاف مضخة الري؛ مرحل 5 V
مستشعر درجة الحرارة والرطوبة	Adafruit Industries	DHT22 (AM2302)	المراقبة البيئية؛ درجة الحرارة ±0.5 °C؛ الرطوبة ±2% RH
متصفح ويب	Google LLC	Google Chrome (latest stable release) https://www.google.com/chrome	الوصول إلى لوحة تحكم AWS IoT
جهاز توجيه Wi-Fi	TP-Link Technologies	/	اتصال لاسلكي بين ESP32 والسحابة؛ IEEE 802.11 b/g/n/ac؛ طراز: Archer C6

المراجع

Nhamo G, Chikodzi D, Dube K. Sustainable Development Goals for Society. Vol. 1. Springer International Publishing; 2021.
Venkatesh R. Effect of hybrid nanofluid and polyethylene glycol/aluminium foam on thermal characteristics and energy storage performance of solar air heater. Appl Therm Eng. 2026;291:130213.
Ajaj R, Buheji M, Hassoun A. Optimizing the readiness for industry 4.0 in fulfilling the Sustainable Development Goal 1: Focus on poverty elimination in Africa. Front Sustain Food Syst. 2024;8:1393935.
Hiywotu AM. Advancing sustainable agriculture for goal 2: zero hunger-a comprehensive overview of practices, policies, and technologies. Agroecol Sustain Food Syst. 2025;49(7):1027–55.
Venkatesh R. Effect of Boron Nitride on Mechanical Characteristics of LDPE Nanocomposite made with Ramie Fiber. J Inst Eng India Ser D. 2024.
Arun M, et al. Integrated renewable energy supply architecture for advancing hydrogen symbiosis and eco synergistic smart grid interactions with next generation combustion technologies. Sci Rep. 2025;15(1):25619.
Venkatesh R. Synthesis and Behavior Study of Basalt Fiber-Made Low-Density Polyethylene Composites Via Injection Mold. J Inst Eng India Ser D. 2024.
Jayakrishnan R, Johnpaul V, Balasundaram N, Senthilkumar S. Stabilization of black cotton soil in Chittur region in Palakkad using lime, rice husk ash, coir fibre. Indian J Eng. 2026;23:e3ije1709.
Gopan G, Arun M, Vembu S. Comparison of dimple tube with flat plate collector for solar water heater by using carbon nanofluid. Int J Low-Carbon Technol. 2025;20:820–33.
Arun M, Barik D, Sridhar KP, Vignesh G. Experimental and CFD analysis of plain and dimples tube at application of solar water heater. Mater Today Proc. 2021;42:804–9.
Rinesh S, et al. Prediction and classification of solar photovoltaic power generation using extreme gradient boosting regression model. Int J Low-Carbon Technol. 2024;19:2420–30.
Ogbonnaya EP, et al. Efficacy of moringa oleifera leaf extract as a phytogenic additive in finisher broiler chickens. Discov Agric. 2026;12:e14da3219.
Giganti P, Borrello M, Falcone PM, Cembalo L. The impact of blockchain technology on enhancing sustainability in the agri-food sector: A scoping review. J Clean Prod. 2024;456:142379.
Rinesh S, Arun M, Kumar SN, Prajitha C, Kumar AS. Evaluating the type 2 fuzzy logic controller with multilayer perceptrons for optimal tracking of solar photovoltaic systems. Int J Low-Carbon Technol. 2025;20:394–403.
Gupta S, et al. Operationalizing Digitainability: Encouraging mindfulness to harness the power of digitalization for sustainable development. Sustainability. 2023;15(8):6844.
Urugo MM, et al. Journal of agriculture and food research. J Agric Food Res. 2024;18:101316.
Hong Z, Xiao K. Digital economy structuring for sustainable development: the role of blockchain and artificial intelligence in improving supply chain and reducing negative environmental impacts. Sci Rep. 2024;14(1):3912.
Arun M, Barik D, Sridhar KP, Dennison MS. Thermal performance of a dimpled tube parabolic trough solar collector (PTSC) with SiO2 nanofluid. Int J Photoenergy. 2022;2022(1):8595591.
Vărzaru AA. Unveiling digital transformation: a catalyst for enhancing food security and achieving sustainable development goals at the European Union level. Foods. 2024;13(8):1226.
Zhang J, Zhang W. Harnessing digital technologies for rural industrial integration: a pathway to sustainable growth. Systems. 2024;12(12):564.
Vahdanjoo M, Sørensen CG, Nørremark M. Digital transformation of the agri-food system. Curr Opin Food Sci. 2025;63:101287.
Khan N, et al. Potential role of technology innovation in transformation of sustainable food systems: A review. Agriculture. 2021;11(10):984.
Singh V, Borisagar D, Singh OP, Verma SK. Enhancing agricultural competitiveness: harnessing value chains and agro-processing for sustainable growth. In: Sustaining the Global Agriculture Supply Chain. IGI Global Scientific Publishing; 2025. p. 37–72.
Bocean CG. A longitudinal analysis of the impact of digital technologies on sustainable food production and consumption in the European Union. Foods. 2024;13(8):1281.
Dayıoğlu ME, Türker UF. Digital transformation for sustainable future-agriculture 4.0: A review. J Agric Sci (Tarim Bilimleri Derg). 2021;27(4).
DataIntelo. Agriculture Digital Twin Market Report: Global Industry Analysis, Growth, Trends, and Forecast. DataIntelo Research; 2025. Available from: DataIntelo Agriculture Digital Twin Market Report.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

استكشف المزيد من المقالات

زراعة إنترنت الأشياء الري الذكي الإنتاج الغذائي المستدام شبكات الاستشعار مراقبة رطوبة التربة تحليلات البيانات الزراعية التكيف المناخي إدارة الموارد