智慧農業背景下大數據在農業生產中的應用

賈戰曉

摘要 ? ?自信息化時代以來，大數據是繼物聯網、云計算的又一次技術變革，這次變革加速了傳統農業向數字農業、信息農業的轉變。本文闡述了智慧農業在農產品種植前規劃、種植時管理和收獲后營銷等方面的內容。在已有的數據中挖掘可用的信息，可以準確掌握市場供需情況，合理安排種植，做到精準農業，幫助農民提升收入。

關鍵詞 ? ?智慧農業;大數據;精準農業;農民增收

中圖分類號 ? ?F323.3 ? ? ? ?文獻標識碼 ? ?A

文章編號 ? 1007-5739（2020）13-0228-01 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

Abstract ? ?Since the information age， big data is another technological change following the Internet of Things and cloud computing. This change had accelerated the transition from traditional agriculture to digital agriculture and information agriculture. The paper described the application of smart agriculture in the planning of agricultural products before planting， management during planting， and marketing after harvest. Digging the available information from the existing data can accurately grasp the market supply and demand， reasonably arrange planting， achieve precision agriculture， and help farmers increase income.

Key words ? ?smart agriculture; big data; precision agriculture; increasing farmers′ income

中國是農業大國，以僅僅相當于世界7%的耕地養活了幾乎占世界1/5的人口，中國農村人口有9億人，占全國總人口的70%，第一產業人口達7億人，占產業總人口50.1%。幾千年來，傳統農業受氣象災害影響較大，荒年造成的損失不盡其數，隨著全球氣候持續動蕩，農業生產面臨的風險與日俱增，物聯網技術、云計算、移動互聯以及人工智能發展起來。農業農村部發布的《數字農村農業發展規劃》中提到，要構建基礎資源體系，讓廣大農民共享數字經濟發展紅利[1]。長期以來，農產品收入是農民的大部分收入，提高農產品生產效率、降低生產成本是增加農民收入的有效途徑。

1 ? ?種植前規劃

1.1 ? ?選擇種植作物種類

通過前幾年農業數據的采集，對農作物的基因整理分析，結合天氣狀況、土壤條件、降雨情況、病蟲害信息、農產品價格、市場需求等多方面因素綜合決策，利用基因芯片和第二代測序技術，為農民培育抗自然災害的優良品種，減少經濟損失[2]。農業大數據對育種技術具有重大意義，能夠更快、更有效、更精準提供信息，有希望在短時間里培育出產量大、品質優的品種。

1.2 ? ?整改土壤

對即將要進行種植的土地做全面的測試，根據所得數據分析土壤水分和肥料分布情況，進而得出一份具有實用意義的整改建議。利用智慧農機對土壤所需要的營養進行智能配比、精準噴灑，減少不必要的浪費。檢測土壤中所含微生物是否對即將種植的作物生長有影響，采取相應的消毒機制，將風險降到最低。

2 ? ?種植時管理

2.1 ? ?病蟲害防治

病蟲害是造成農作物減產的主要原因之一，其發生與環境、天氣有著密切的聯系[3]。在播種時根據往年數據預測可能會出現的病蟲害，建立農場環境與病蟲害發生之間的模型，提前尋找方法，避免損失。在作物生長周期內，通過傳感器、無人機和攝像機等設備，安裝病蟲害檢測預警系統，全程實時監測，做到精準防治、有效防治，降低農業投入成本，提高農業生產效率，增加農民收入。

2.2 ? ?精準施肥、灌溉

精準控制施肥和灌溉時間，有效提高水肥資源的利用效率，促進作物根系對營養的吸收，降低農民支出。集成現有技術，讓農民及時獲得指導性明確、參考性強的施肥方案、灌溉技術，明確分析土壤的營養變化情況，因地制宜制定每一單元的施肥方案，從而定量平衡施肥作業，減少肥料浪費，降低環境污染。應用無損診斷技術，記錄作物生長情況，做到田間施肥適時調整[4]，提高準確性。

3 ? ?收獲后營銷

3.1 ? ?農產品精準營銷

精準營銷指的是借助電子媒體等渠道，改善傳統銷售模式，建立消費者信息數據庫，科學分析潛在客戶，為農民構建針對性強的營銷方案[5]。以大數據平臺作為技術支撐，利用平臺的海量數據，針對農產品特征和消費者愛好，精準推送，增加農產品銷售的可能。智能移動終端的普及，為大數據技術的應用提供了有利條件，電商可以及時了解客戶需求，鎖定目標客戶，提供個性化服務[6]，提高消費者的購物體驗。

3.2 ? ?改善農產品銷售物流

我國農產品具有集中產區的特點，東南沿海地區、北京、上海等發達地區人多地少，農產品自給率低，西部地區土地貧瘠，農產品產量也不大，對于存在供需缺口的地區，對物流依賴必不可少。農產品的保鮮期短，也給物流增加了困難。通過物聯網、數據庫等技術，給每一個農產品建立自己的身份證，從播種到物流運輸，所有的信息均一一記錄，建立農產品質量安全信息大數據中心，消費者可以通過互聯網平臺快速查詢產品信息，做到“知根溯源”[7]。

4 ? ?結語

農業收入仍是我國農民收入的主要渠道，現代農業科學技術是農業發展和農民增收致富的根本途徑，基于物聯網、人工智能、傳感器搭建的大數據平臺，代替了傳統的高能耗、低收入的農業生產方式，帶來了農業資源信息的共享，提高了農業資源信息的利用率。農業產業的升級，改善了農業就業結構，有效地促進了農村勞動力的轉移[8]，增加了農民的收入。加強政府在農業信息化中的組織和領導，強化基礎設施建設，政府大力支持物聯網、人工智能技術在農業中的應用，加深農民對智慧農業的認識，培育農業信息時代專業技術人才，提高農村勞動力的整體素質，有利于第一產業的發展、農民收入的增加。

5 ? ?參考文獻

[1] 中華人民共和國農業農村部.農業農村部 中央網絡安全和信息化委員會辦公室關于印發《數字農業農村發展規劃（2019-2025年）》的通知：農規發〔2019〕33號[A/OL].（2020-01-20）[2020-03-12].http：//www.moa.gov.cn/gk/ghjh_1/202001/t20200120_6336316.htm.

[2] 孫曉勇，劉子瑋，孫濤，等.數據在農業研究領域中的應用與發展[J].中國蔬菜，2015（10）：1-5.

[3] 史東旭，高德民，薛衛，等.基于物聯網和大數據驅動的農業病蟲害檢測技術[J].南京大學學報，2019，42（5）：967-974.

[4] 何山，孫媛媛，沈掌泉，等.大數據時代精準施肥模式實現路徑及其技術和方法研究展望[J].植物營養與肥料學報，2017，23（6）：1514-1524.

[5] 龔映梅，曹新波.大數據環境下云南農產品精準營銷模式的研究[J].昆明理工大學學報（社會科學版），2016，16（1）：65-71.

[6] 李巧丹.基于大數據的特色農產品精準營銷創新研究：以廣東省中山市為例[J].江蘇農業科學，2017，45（6）：318-321.

[7] 張天琪.大數據時代農產品物流的瓶頸及突破[J].商業時代，2014（18）：10-12.

[8] 白碩.論農業信息化與農民增收[J].農村經濟，2003（6）：57-59.