大數據時代農業信息服務技術創新研究

摘 要：將大數據技術全面應用于農業信息服務領域，既可以為農業信息服務技術的完善發展提供基礎條件，又可以為農業產業的發展提供物質條件，具有一定的應用意義。針對此，本文主要闡明現階段農業信息服務中存在的問題，并在此基礎上，結合農業大數據的相關要求，提出農業信息服務應該創新的技術內容。最后，根據目前的發展現狀，闡述優化大數據時代農業服務信息的相關建議。

關鍵詞：大數據時代；農業信息服務；技術創新

隨著云計算的深入發展，大數據已成為時代的發展趨勢。結合大數據資源的處理挖掘與分析能力，大家可以找到某個數據的特定人群，并將這些群體進行綜合化分析，使得個體化服務成為現實。一般農業數據主要由結構化數據與非結構化數據組成，內部包含的數據量巨大且涵蓋范圍較廣，屬于具有大數據特征的典型數據形式。而農業信息服務目標在大數據時代的影響下發生了某些變化，如目標內容更加廣泛、個性化需求強烈。為了滿足這些變化要求，可以將大數據技術充分融入農業信息服務體系當中，整合農業大數據，促進農業產業的發展與進步。

一、現階段農業信息服務存在的問題

當前，農業信息技術有效地與多方面技術領域進行融合，取得了初步融合效果。但是，從整體的發展趨勢來看，農業信息服務仍舊存在較多的隱患問題，如適應范圍較小、發展失衡等[1]。

（一）農業信息整合力度較薄弱

我國屬于農業種植大國，居于世界前幾位。可以說，農業發展情況對于我國的綜合國力、經濟實力等方面具有深刻的影響。因此，我國尤為重視農業發展。結合以往的經驗來說，我國傳統的信息服務在面對現階段發展趨勢的時候難以做到靈活應對，尤其是農業信息的整合方面。目前，我國農業信息缺乏集中性與整合性，在相關決策方面并未達到科學、合理的要求，總體的農業信息整合力度較為薄弱，亟待解決。

（二）農業信息資源的質量亟待

提高

現階段，部分農業網站在信息資源方面呈現出重復度較高、缺乏針對性等特點，且高層信息機構與基層用戶之間面臨傳輸距離過遠、基層信息站點比較缺乏技術人才與技術設備，使得基礎性信息資源建設工作缺乏靈活性，整體呈現較為滯后的狀態，難以為使用者提供具有決策性的信息[2]。主要表現為一般性新聞類信息資源較多，權威性且具有深度的信息較少。最主要的是，能夠符合本地情況且可利用的信息資源比較缺乏。可以說，農業信息資源的質量亟待提高。

（三）農業信息服務反應機制不健全

從目前的建設情況來看，我國多數地區的農業信息服務反應機制不健全，尤其是在農產品市場價格波動方面與供求關系方面。一般多會在事后進行分析與總結，事前預警防范力度不足，難以應對突發情況[3]。其實從本質上來說，大數據最為吸引人之處，不在于技術能力與數據整合能力，而在于預測功能。大數據技術可以利用數學算法將海量數據進行整合處理，并進行合理預測，預測事情發生的概率。但是，我國農業信息服務體系并未與大數據這一特點相結合，使得農業信息服務反應機制缺乏預警性。

二、大數據時代農業信息服務技術創新措施

（一）農業大數據智能處理技術

結合大數據具有海量數據、數據源異構及數據變化速度快等特點，可以充分利用這些特點，根據農業種植、養殖等信息處理意向要求，構建農業大數據智能分析系統。主要從本地數據庫、物聯網及工作人員等數據源方面收集與接收信息資源，自動化地將信息進行過濾、處理，留下具有決策性價值的信息資源。為了確保農業大數據智能處理技術能夠得到合理應用，相關人員可以積極構建非結構化與半結構化數據處理平臺[4]。目前，以MapReduce與Hadoop為主的數據分析技術在互聯網領域得到了廣泛應用，取得了初步的應用成果。但是，比較缺乏非結構農業大數據處理平臺，因此，筆者建議在農業信息服務技術的創新方面，應積極創新非結構化與半結構化平臺體系，確保數據信息的可用性。

（二）農業大數據決策本體技術

參考本體論的相關分析與領域對象關系，可以進一步開發決策本體系統，與多個領域專家進行配合打造數據融合模型。并在此基礎上，將多個大數據集與開發完成的小農業專業本體進行有效綜合，構建元數據集。根據決策模型的相關特性構建模型之間的內部關系，如建立數據集關系表達式等，有效地將各類農業決策本體的數據體系結構歸納為一個整體。在這樣的創新發展趨勢下，該整體可以實現隨時提取、輸入信息的要求，為各級用戶提供對應的咨詢服務，加強農業信息資源的整合力度。

（三）農業信息化云服務技術

“平臺上移、服務下延”是當前農業農村信息服務發展的主體方向。針對現階段農業信息服務模式較為落后的情況，筆者建議相關人員應秉承個性化與智能化的時代發展要求，創新農業信息化技術[5]。在具體的創新過程中，以農業決策本體為基礎，通過構建信息系統模型，對各層面涉及的算法進行有效整合，打造農業信息化云服務技術。另外，結合云服務技術完善農業信息服務反應機制，尤其是在農產品市場價格波動方面與供求關系方面，做好事前預警防范工作，有效應對突發情況。

三、大數據時代農業信息服務發展建議

（一）構建國家級別的農業大數據共享體系

大數據技術本身具備高度集成的優勢，因此，應充分利用這一特點，構建國家級別的農業大數據共享體系，逐步實現農業大數據的共建與共享要求。并在此基礎上，加強對產學研等方面的研究力度，加強二者之間的有效結合[6]。從某種程度上來說，在農業大數據共享體系的作用下，可以積極構建全國農業大數據共享平臺，加強對決策本體的研究力度。通過采取這種方法，基本上可以有效整合與農業農村生產有關的經濟資源，根據決策本體的相關要求分享到大數據平臺上，將農業信息服務內容落實到各個層面。

（二）形成基于大數據特點的農業信息服務示范

若想形成基于大數據特點的農業信息服務示范，需要選取基礎條件好、技術先進的農業信息化基地構建農業信息服務示范，彰顯具體的示范成果。在農業信息服務技術方面，相關人員應加大對農業信息服務技術的研究力度與應用推廣，結合農業部的實際需求，實現資源共享，達到預期的示范效果[7]。在這樣的發展形勢下，構建全國農業信息服務云平臺指日可待。最主要的是，形成基于大數據特點的農業信息服務示范可以將現有的各類農業信息服務系統資源進行有效整合，發揮出大數據的最大化功能。

（三）加大對農業信息服務領域的資金投入力度

目前，農業大數據的決策與研究水平仍處于基礎研究水平，存在的難點問題較多。從當前的形勢來看，農業大數據決策與研究的重難點集中體現在大數據采集、處理與決策方面，同時也體現在決策模型融合方面。可以說，在這些重難點問題的影響下，農業信息服務方面很難產生直接的經濟效益[8]。針對此，筆者建議相關政府部門應加大對農業信息服務領域的資金投入力度，將公共資金用到實處。在具體的實行方面，相關部門可以以構建公益性科研機構為主，聯合眾多高校、農業企業、IT企業等單位進行協同研究，致力于發揮好協同效應，共同攻克農業大數據決策與研究方面的重難點問題。待取得一定成果或效益后，再向社會層面進行全面示范與推廣。

（四）積極培養與打造信息服務型人才

人才的發展是支撐社會長遠發展的重要前提。針對此，我國應致力于打造符合大數據時代特點的信息服務型人才。從當前的發展形勢來看，雖然我國大數據技術發展取得了初步成效，但是農業信息服務方面的人才較匱乏。如此一來，使得農業信息服務在推廣過程中很容易受到人才匱乏的影響，無法達到預期的推廣與應用效果。對此，相關部門必須對人才培養措施予以高度重視，增加人才培養資金，確保農業信息服務技術的實用性。

四、結語

大數據時代開啟了農業信息服務發展的全新階段，有效突破傳統思維模式的局限性，將數據資源共享變成可能。因此，農業信息服務應主動跟上大數據時代的發展趨勢，結合大數據時代帶來的契機，克服現階段農業信息服務領域存在的不足，致力于提高農業信息服務的技術創新能力。相信通過相關人員的不懈努力與不斷研究，勢必可以解決現階段農業信息服務創新方面存在的不足，達到預期的建設目標。

參考文獻：

[1]李秀峰，陳守合，郭雷風.大數據時代農業信息服務的技術創新[J].中國農業科技導報，2014（4）：10-15.

[2]李澤龍.大數據時代農業信息服務的技術創新[J].農民致富之友，2016（23）：119.

[3]張芳.大數據時代農業信息服務的技術創新[J].江西農業，2017（3）：116.

[4]李昊，楊宇杰，張藝凡.大數據時代農業信息服務的技術創新[J].南方農機，2017（2）：110.

[5]李朝鋒.大數據時代基于云計算技術構建農業信息服務平臺研究[J].河南科技2017（5）：19-21.

[6]丁馮潔，楊雅華，左永梅.大數據時代農業信息服務的技術創新分析[J].農業與技術，2017（18）：167.

[7]楊國才.農業農村信息化云服務平臺集成關鍵技術研究[D].重慶：西南大學，2012.

[8]熊春林.農村農業信息化服務能力建設研究[D].長沙：湖南農業大學，2013.