大數據助推智慧農業發展

宋偉 吳限

【摘要】農業作為中國的基礎產業，面臨著農產品需求不斷增加、資源緊缺、生態安全脆弱、生物多樣性持續下降等挑戰，亟需轉型升級、優化結構和提質增效。對此，可將大數據技術應用于農業生產，通過借鑒國際智慧農業發展先進經驗，構建農村高素質人才培育體系，打造全國智慧農業數據交流平臺等方式，大力提升農業現代化水平。

【關鍵詞】大數據 智慧農業 發展策略 【中圖分類號】F323 【文獻標識碼】A

有效挖掘農業大數據，有助于實現農業決策的智能化、精準化、科學化和及時化，有助于對現有農業生產經營形式進行轉型升級。2018年中央一號文件指出，要“大力發展數字農業，實施智慧農業林業水利工程”。農業信息化和智慧農業建設，是農業未來的發展趨勢，而大數據是能夠真正支撐現代農業穩定長足發展的關鍵。

農業大數據通過用模型、參數和算法來組合和優化多維海量數據，助力農業全產業鏈智能化、精準化

當前常見的農業大數據可分為關系型結構化數據和半結構及非結構化農業數據。由于農業領域的特殊性，大量的農業數據以非結構化或半結構化形式存在，如衛星云圖、音頻、視頻、數字等信息格式。根據農業大數據來源的領域分類，農業大數據大致可以分為農業生產數據、農業資源與環境數據、農業市場和消費數據及農產品和食品安全數據等。農業生產數據主要通過GIS技術、傳感器技術、射頻識別技術及無線檢測技術獲得。利用以上多重技術手段，農業人員可以對作物生長的不同階段進行監測預警，獲得連續的時間序列圖像。對農業資源、生態環境和自然災害的評估主要利用遙感影像技術獲得，并且隨著遙感影像圖片分辨率的不斷提高，農業生態資源調查的精確度不斷提高。對農產品庫存、流通及消費的數據檢測及收集主要通過二維碼技術、射頻識別技術及經驗模型獲得，并通過移動終端、電腦顯示器等方式予以呈現。

智慧農業是農業發展的高級階段，是依托大數據驅動以實現農業全產業鏈智能化、精準化的高級農業形式。圍繞“大數據”這一實現手段，智慧農業的核心研究領域包括層次遞進的感知、傳輸、分析、決策及應用5個方面。智慧農業的第一層次是利用各類傳感器及攝像頭感知和獲取各類農業信息和數據。第二層次是將采集到的信息和數據通過一定方式傳輸到分布式動態數據庫進行存儲的過程。智慧農業的第三層次即其核心，是利用先進的數據挖掘技術對半結構化及非結構化的農業數據進行分析和處理，將提取有效信息用以支撐農業預警、控制、決策和管理。第四層次是根據數據分析結果對實施遠程自動控制的農業裝備和設施提供決策支持。智慧農業的第五層次即其最終目的是實現農業生產過程、農業銷售過程、農產品質量追溯等的智能管理和應用。智慧農業的每一個核心問題都有各自的技術理論體系，將這些層面的技術和先進理論進行高度集成，便可形成智慧農業的完整概念。

大數據在農業資源和環境管理、精準農業生產、調節農產品供需、農產品和食品安全管理中發揮重要作用

大數據在農業資源及環境管理中的應用。一是大數據在改善農田污染中的應用。由于農田污染涉及的過程復雜，土壤污染的成因眾多，不同因素間互相影響，交叉反應。若想解決根本問題，需要利用大數據技術對農田污染進行多元素融合處理，分析不同污染過程中污染物的演變規律，統籌規劃治理方案，分步推進和重點突破污染治理，保證我國農業清潔生產。二是大數據在改善耕地退化中的應用。耕地質量退化是一個復雜的動態過程，因此改善耕地退化需要協調環境部門、農業部門、國土部門的信息數據。目前，大數據技術可以有效提取隱藏在海量數據背后的有效信息和有用價值，預測生態環境變化趨勢，為改善耕地質量，預防和治理耕地退化提供決策依據。

大數據在精準農業生產中的應用。不同地塊土壤成分、空氣濕度、光照條件、CO2濃度、營養元素的千差萬別會導致種植結果大相徑庭。現代農業的發展可以遠程規劃作物種植適宜區，預測氣候、自然災害、病蟲害、土壤墑情等環境因素，實時監測農作物長勢，精準控制灌溉和施肥，預估農產品產量，精細化管理每塊土地的投入和產出。同時大數據技術的系統化、智能化等特性，可幫助農戶有效利用農業上游、中游及下游信息，為農業精準生產和精細管理提供幫助。

大數據在調節農產品供需中的應用。目前我國農業生產存在嚴重的供給和需求錯配問題，主要表現在農產品信息不對稱、農產品價格起伏波動較大，這些嚴重損害了農民及消費者利益。對此，可依托大數據采集平臺以及大數據技術的分析與預測能力，根據產業動態、供需關系狀況、市場經濟數據、質量管理數據等信息，運用先進的人工智能交互系統，進行農產品預測和風險預警，并及時對外公布消費者需求報告、農產品價格信息，以積極引領市場健康發展，有效推動農產品供給側改革。

大數據在農產品及食品安全管理中的應用。隨著農業生產分工的不斷細化，農產品的產業鏈也越來越長，追溯也變得越來越難，大數據技術的發展為農產品的可追溯提供了條件。生產端的監控可以保證農產品的產地和來源，運輸環節的監控可以保證品質，加工零售端的監控可以減少污染的發生。消費者層面可以運用APP等終端，通過質量追溯系統生成的二維碼快速查找農產品種養殖信息，實現快速追根溯源。

借鑒國際先進經驗，培育農村高素質人才，構建全國性數據交流平臺，提升農業現代化水平

一是我國智慧農業發展的整體戰略。我國智慧農業的發展應充分借鑒國際先進經驗，整合我國現有資源，探索適合我國國情的智慧農業發展模式。總體來說，我國的農業生產以分散經營為主，集約化程度不高，農業信息化水平較低，智慧農業發展的需求暴增，但仍處于智慧農業發展的初級階段。因此，應在充分考慮我國基本國情及區域間的差異性的基礎上，制定我國智慧農業發展的整體戰略。如在我國東部發達地區，可借鑒美國的高級精準農業模式，大力推進農業機械化，推動設施農業發展。在干旱缺水的西北地區，可借鑒以色列的節水灌溉技術和溫室技術，著力實現節水、灌溉和施肥的統一化。而在土地資源貧乏的山區，可選擇參考日本的節約化精耕農業模式，將農業自動化生產與工廠化生產相結合，以彌補農業資源的短缺。

二是我國智慧農業發展的人才戰略。首先，各級政府應充分調動農民在智慧農業中的主觀能動性，鼓勵農民學習農業信息知識，主動融入現代農業潮流。其次，依托《“十三五”全國新型職業農民培育發展規劃》，積極推動新型職業農民培訓和教育，打造一批具有創新精神和創業意識的新型職業農民隊伍，依托新型職業農民力量在全國范圍普及和推廣智慧農業理論和技術。最后，充分利用我國現有的基礎教育、職業教育及高等教育體系，宣傳和推廣農業信息技術，形成以政府為主導，各級教育機構牽頭，多方參與的農村高素質人才培育體系。

三是我國智慧農業發展的科技戰略。智慧農業的推進是個系統性工程，首先，政府應強化頂層設計責任，加強農業科技研發、生產、應用及推廣部門的協同，簡化科研項目審批流程，強化集成創新，統籌兼顧智慧農業發展所需的各項技術投入。其次，政府應直接支持設立智慧農業和大數據產學研專項基金和創業基金，引導社會資本參與核心技術的研發和突破，加強對農業科研體系的資金支持。最后，在科技信息共享層面，政府應帶頭建立全國性的智慧農業數據交流平臺，鼓勵在充分尊重知識產權的前提下積極交流農業技術問題，為農業科研技術應用提供反饋，共同完善農業科技成果。

（作者分別為河北金融學院經濟貿易系講師；河北金融學院保險系講師）

【注：本文系河北省科技廳軟科學研究專項“基于大數據驅動的河北省智慧農業發展研究”（課題編號：18457417）的成果】

【參考文獻】

①許世衛、王東杰等：《大數據推動農業現代化應用研究》，《中國農業科學》，2015年第17期。

②孫忠富、杜克明等：《大數據在智慧農業中研究與應用展望》，《中國農業科技導報》，2013年第6期。