大數據環境下的農業生產現狀

文/趙宇晨 卜曉波 王堃 景超

農業涉及的產業形式繁多，廣義農業包括種植業、林業、畜牧業、漁業、副業五種產業形式；狹義農業單指種植業。農業大數據來源多樣且層次較寬，主要涉及農戶的生產、農產品的運營與流通等。在農業的生產環節中，數據主要源于種植業數據（糧食、蔬菜等）和養殖業數據（家畜、家禽等）等。其中，農業大數據發展應用是建設農業農村現代化、實施鄉村振興戰略的重要手段，必須緊跟大數據環境下國家的發展步伐，抓緊推動農業大數據建設，推動我國從農業大國走向農業強國。

1 農業大數據發展中現存問題：

1.1 農業大數據發展模式不先進

我國農業長期以小農經營的方式發展。如在種植過程中，農戶在數個小村落內繁衍生息，生產生活主要依據依賴于前人的古語與已有的經驗，走的是一條缺乏科學支撐的、較為粗放的、消耗資源的發展道路。在市場交易環節中，農戶，們大多存在信息來源狹隘的問題，尤其是一批涉農企業通過壟斷農業信息使得農戶無法全面掌控市場信息，利益無法惠及更多農戶。信息獲取的不對稱造成數據共享程度降低，數據缺乏科學性，局限了農業大數據的發展。

1.2 農業大數據人才培養不完善

我國大數據技術起步較晚，農業大數據的技術人才培養機制尚未健全。隨著農業大數據的迅速發展，技術人才數量短缺，技術普及不到位，這導致農戶對現代化的農業生產方式了解不多，依然按照傳統的方式開展農業生產。高素質農民、農業創新型人才不足的問題突出，農業大數據現在發展受限。預計2020～2025年，我國對大數據人才的需求量將達到180萬人，而目前大數據從業人員數量僅為30萬人，可見專業人才短缺嚴重。

1.3 農業大數據核心技術不成熟

我國農業大數據基礎建設發展落后，許多基建設備依靠進口，對核心技術的依賴性強。此外，農業大數據的基建設施在初期投資較高，許多農戶和企業無力承擔。我國幅員遼闊，不但土地資源分布不均衡，而且各地區的互聯網發展進程不一致，農業數據的采集能力與處理能力也不盡相同。

2 農業大數據技術研究

2.1 農業大數據采集技術

農業大數據的數據采集工作主要依托農業物聯網來實施。近年來，很多物聯網公司與政府和農業研究院進行技術合作,研發出多種監控設備，如各種傳感器可以準確地采集影響動植物生長的溫度、濕度、光照、土壤狀況、水質狀況、氣象狀況等數據信息。農業大數據強調采集全部數據而不僅僅抽取部分數據進行統計，數據的混雜性和多樣性得以體現，科研人員可以對在采集過程中出現的不合常規的數據進行創新性地思考與探究，產生新的想法。當異常數據量足夠作為樣本時進行研究，將發揮重要作用。

2.2 農業大數據存儲技術

為確保農業大數據信息安全可靠，存儲數據主要是基于云計算的分布式存儲，它可將龐大的數據進行備份。此外，還有數據加密技術、冗余存儲技術等。對于農業生產領域所需處理的海量數據，傳統計算難以滿足需求，而云計算技術可對數據屬性進行查詢分析，將采集到的數據依據對應數據屬性進行列式存儲，進而壓縮數據，節省存儲空間。

2.3 農業大數據分析技術

農業生產資料數據龐雜、變化多樣、分布廣泛，傳統的信息處理系統在數據的采集、傳輸和處理過程中十分受限。應用大數據平臺技術，可以對農業生產過程中農業信息充分利用，實現科學規劃和合理計劃。而大數據分析的數據樣本為全體的農業生產數據，通過對各類數據的分析得出準確科學的結論，進而指導未來的農業發展，最終給農民的生產和生活和政府決策提供幫助。

3 大數據在農業生產中的應用：

3.1 農業生產數據資源管理系統

農業生產過程中積累的信息數據資源豐富，有土地資源、水資源、生物資源等。我國農業資源較為緊缺，生物多樣性有所下降，因此對土壤、大氣、水質、氣象、污染、災害等各類資源進行優化配置與合理管理，從而實現農業生產高效節能的可持續發展。對此，京津冀地區初步建成了“在中關村技術研發—天津裝備制造—張家口、承德數據存儲”這一分工明確、協調發展的機制，有效管理信息資源。

3.2 精準農業生產決策平臺

國外建成的農業生產決策平臺與精準農業相結合，技術較為成熟，已經可以服務農場主進行農業生產。如迪爾（Deer）公司、孟山都公司、先鋒（Pioneer）公司都已廣泛使用農業大數據系統。山東農業大學建成“農業大數據應用云平臺”，北京市農林科學院農業信息與經濟研究所開發出“‘農科云’農業全產業鏈大數據平臺”，這些平臺基于大數據技術，整合信息資源，精準控制農業生產信息，為農業的科學生產提供了科學的決策支持。

4 發展的任務與方向

4.1 增強政府與農戶的農業產業化意識

單一村落獲取的農業生產信息有限，把區域內的若干農戶聯合起來，將傳統的小農經營方式逐步變為農業生產產業化的發展模式，有助于生產信息資源和經驗共享，有效避免陷入生產誤區，推進農業生產正常發展。

4.2 建設優質高效的農業大數據人才隊伍

政府盡早建立健全人才培養方案與考察制度，制定標準，通過產學研一體化來培養高素質人才；一線科研人員組建一流團隊，注重優化大數據處理分析技術，增強底層技術研發，盡早掌握大數據核心技術。

4.3 廣泛宣傳農業大數據技術信息

借助報紙、電視和手機等媒介，及時將農業生產的最新信息傳播到廣大農戶中；在涉農人員間宣揚農業大數據的優勢，吸引建設現代化、信息化的農業生產隊伍；尋求新方法對農民進行技術教育指導，提升農民整體的信息水平。

5 結語

在大數據技術迅速發展的大好形勢下，我國農業發展的機遇與挑戰并存。農業生產關乎國家發展，對農業生產中的大數據進行深入研究會改善農業生產效益，凝練農業大數據關鍵技術、重點發展一批農業大數據的應用項目，將不斷支撐我國從農業大國走向農業強國。