基于大數據環境下農業信息管理與應用體系構建①

武 倩

(西安培華學院 陜西西安 710125)

農業為人類的發展保障了最基本的食品、衣物等，是人類賴以生存和發展的根本。農業的發展水平決定了我國國民經濟發展的基礎，更是保障我國實現小康社會和現代化戰略目標的根本。進入21 世紀后，我國幾乎每年都要出臺一項重要方針戰略用以解決我國農業發展過程中的諸多問題。2015 年中央一號文《關于加大改革創新力度加快農業現代化建設的若干意見》中對提高我國農業發展綜合競爭力的方法和舉措中指出：要圍繞現代農業發展，利用科技創新和現代信息技術提升我國農業發展整體水平［1］。

隨著信息技術的發展和大數據技術與現代人類生活和生產的緊密結合，利用大數據構建現代農業信息管理體系，不僅能夠大幅改善我國現代農業生產方式，還能夠從根本上改變我國現有的傳統農業經營管理理念和模式。正如麥肯錫研究院（MGI）發布的相關報告中所說：大數據將會是帶動未來人類生產力發展和創新以及消費需求增長的指向標［2］。在當今大數據驅動和信息化管理的背景下，必須對我國農業發展過程中出現的核心業務和數據進行掌握和利用，才能更好打造符合我國農業發展需求和方向的現代農業。

1 農業信息概述

1.1 農業信息管理定義

現代農業信息管理主要指的是利用一組理論和解決方案，能夠達到保證現代農業核心數據在農業行業范圍內一致性、完整性、相關性和精確性的應用體系［3］。在現代農業信息管理和應用體系中所收錄的數據，通常都是能夠在整個農業行業范圍內具有高度核心價值并且需要多種行業或體系進行聯合共享與開發的核心業務數據集。

1.2 農業信息管理價值

1.2.1 構成了農業大數據的基礎

海量的數據是構成現代大數據體系的基礎。對于農業信息系統而言，如何將海量的數據流進行有序、高效地組織和利用，需要農業信息管理與應用體系構建相應的服務邏輯和使用策略［4］。農業信息管理與應用體系能夠有效串聯農業信息網絡中的海量數據，按照類型、體量等關鍵詞進行數據分析，真正實現大數據在農業生產和管理中的效果和價值。

1.2.2 能夠提升農業多方面業務價值

農業信息管理體系能夠通過互聯網技術制定農業企事業單位等多方主體之間統一的數據訪問標準［5］，在該標準的影響下農業信息管理體系能夠建立一個內容豐富、數據集中、抗干擾能力強的農業數據中心，從而通過這一數據中心為農業產業鏈上各主體提供一個完整度高、信息一致性強的數據共享平臺，從而為提升現代農業多方面業務價值提供一個可以參考和進行決策的支撐載體。提升了農業對多產業鏈的影響程度和業務價值。

1.2.3 幫助現代農業靈活適應業務需求變化

基于大數據基礎上構建的現代農業信息管理體系能夠極大地優化農業信息化結構，通過對多產業鏈數據的融合運用［6］，構建現代農業產業與多產業鏈交叉覆蓋的數據管理基礎和相應規范，從而幫助現代農業更加靈活地適應農業產業與其他產業的業務往來與需求變化。

2 基于大數據環境下農業信息管理與應用體系構建

2.1 大數據環境下農業信息管理體系技術基礎

2.1.1 數據獲取技術

大數據環境下農業信息管理體系最直觀、最基礎的變化在于對數據進行獲取技術的變化。大數據技術與農業進行融合后，能夠大幅提升農業數據交互的效率，能夠徹底取代傳統的人工數據錄入和傳遞過程［7］。以最基礎的農業生產環境數據獲取為例，農業生產環境數據的獲取主要針對農業生態體系下，植物或動物生產過程中需要攝入的氣候數據、土壤數據、飼料數據等。在農業生產環境數據采集過程中融入大數據技術，能夠實現農業智能網絡與生態學之間的交互，通過光纖傳感、RFID 技術、智能傳感器以及現代仿生技術等形成現代農業生產環境數據檢測智能綜合交互與分析系統，大幅度提高現代農業對各類型信息采集的范圍和渠道，同時降低信息獲取成本。目前，采用分布式、多點部署的現代農業環境數據采集與分析技術已經在我國部分地區得到了廣泛應用，已經能夠與大數據技術實現對接。

2.1.2 數據抓取技術

數據抓取（也稱為網絡數據提取或網頁爬取）是指從網上獲取數據，并將獲取到的數據轉化為結構化的數據，最終可以將數據存儲到本地計算機或數據庫的一種技術［8］。大數據環境下的農業信息管理與應用體系能夠在大數據的幫助下，形成新的涉農數據動態檢測體系。該體系對農業數據的動態檢測精度高、速度快。按照一定的優先性，制定具有傾向性的爬蟲規則來選擇深度優先或廣度優先。以目前我國農業大數據發展現狀而言，利用爬蟲軟件進行農業數據抓取，能夠在一定程度上獲取我國農業生產的實時規模、動態變化、分布狀況以及不同地區之間的農業產業異構性，為農業網絡數據獲取奠定了技術基礎。

2.1.3 生命信息遙感數據感知技術

農業領域生命信息的智能感知主要針對動植物生長過程中的生理狀態、發育過程以及活動規律等信息和數據進行大目標、大范圍的數據監測，同時遠程獲得從個體到種群的微觀與宏觀數據。生命信息遙感數據感知技術主要運用到的技術有：光譜技術、人工嗅覺技術、RS 遙感技術、通信衛星技術、機械視覺技術等［9］。在該技術的幫助下，動植物的生態環境數據、生長環境數據、個體成長數據能夠遠程進行實時、大面積監測與估算。同時，還能夠針對部分影響農業生產情況的自然災害、氣候變化等進行監測分析，通過宏觀數據分析來掌握農業生產情況。目前，該技術在西方國家的應用已經初露端倪，而我國尚不具備實行該技術的主客觀條件。

2.1.4 市場經濟數據采集技術

農產品市場經濟數據采集技術主要針對農產品流通環節如銷售、質檢、供需情況、進出口貿易等進行數據采集。利用該技術獲得數據后可以供政府或農業主體進行市場行情分析，從而科學、合理地制定產品價格、追溯產品質量［10］。該技術能夠客觀反映出農產品交易過程中的突發性、實時性、動態性。目前全球范圍內的大宗農產品交易基本已經全部實現了智能終端與市場經濟數據采集技術的結合，未來的發展方向會逐漸由大宗農產品交易向農產品零售領域拓展，實現對典型農產品市場數據的采集、分析和處理。

2.2 大數據環境下農業信息管理與應用體系指標

本文基于大數據環境，對現代農業信息的分類情況進行了重新劃分，將需要復雜分類的農業信息數據按照現代農業職能簡化為管理類數據和經營類數據兩種。現代農業職能主要指的是農業管理過程的內在獨立邏輯［11］。本文結合大數據理論，在未來我國農業現代化信息管理建設的規劃框架內，將現代農業信息劃分為圖1所示的分類。

該分類基本覆蓋了大數據環境下現代農業橫向及縱向信息管理和應用需求，能夠描述全產業鏈條件下，現代農業信息的交互與傳播。

2.3 大數據環境下農業信息管理與應用體系構建

2.3.1 基本框架構建

基于大數據環境下的農業信息管理與應用體系框架如圖2 所示。該基本框架中主要包含了4 方面主要內容：（1）基礎標準，主要對農業信息管理體系中的信息分類原則、方法以及標準進行制定，從而在統一標準下進行農業信息分類、編碼；（2）現代農業管理信息標準，主要對農業信息管理體系中的機構信息、時空信息、科技信息、學科信息以及網站信息管理標準等進行制定；（3）現代農業經營信息標準，主要針對農業信息管理體系中的農產品流通信息管理標準進行制定，包括生產、銷售以及采購信息等；（4）應用標準，主要對農業信息數據在全產業鏈中的應用標準以及申請編碼辦法進行標準制定。

2.3.2 現代農業信息指標AIC管理法

基于大數據環境下的農業信息管理與應用最重要的環節在于實現精準農業。為此，本文按照最重要（above all）、重要（important）、一般（commonly）的規律將現代農業管理進行能顆粒度劃分，即AIC管理法。

2.3.2.1 AIC管理法的含義

AIC 管理法主要內涵為：（1）A 類職能管理對象，該類對象是整個農業信息管理體系中最為重要的對象，通常指的是應用系統中不單設的信息編碼庫表，如農業信息管理體系中的學科、科技成果和科研人員等；（2）I 類職能管理對象，該類對象是整個農業信息管理體系中較為重要的對象，通常指的是應用系統中單獨設立編碼庫表的信息分類編碼對象，如農業信息管理體系中的國家行政區域、行業主體的學歷等；（3）C 類職能管理對象，該類對象是整個農業信息管理體系中不太重要的對象，通常指的是應用系統中編碼表短小但是使用頻率較高的編碼對象，如農業主體人的性別、年齡、婚姻狀況等。

2.3.2.2 AIC管理法下現代農業職能管理對象分解

基于AIC管理法下的現代農業職能管理對象分解的主要內容是根據現代農業信息管理與應用框架，將現代農業職能按照AIC管理方法對職能對象進行地位和作用明確和分類。限于文章論述的精要性，本文僅針對農業機構信息管理和農業生產信息管理進行AIC職能對象分解。具體分解情況見表1、2所示。

表1 農業機構信息管理AIC管理法智能對象分解情況

表2 農業生產信息管理AIC管理法智能對象分解情況

3 AIC 管理法在農業信息管理與應用體系中的應用價值

基于一種顆粒度大小進行管理的AIC 管理法，能夠在大數據環境下進一步對農業職能進行細分，從而滿足現代農業應用體系對系統開發高效率和運行高效率的需求，最大幅度降低信息交換而映射對照產生的農業信息管理體系資源浪費，實現基于大數據環境下的平臺型精準農業。

4 結語

綜上所述，本文對基于大數據背景下農業信息管理對農業的影響以及農業信息管理和應用體系進行了構建。作為一個農業大國，我國的農業產業還存在數據化程度低、業務價值低、無法迅速應對市場需求變化等缺點。大數據技術的出現能夠輔助農業信息管理體系完善我國農業產業中的缺陷。本文所構建的大數據環境下的農業信息管理和應用體系主要基于AIC農業信息管理法，對農業管理的能顆粒度進行了進一步劃分，更好地提升了系統運行精度，降低了由于信息交換而映射對照產生的系統資源浪費，有助于實現大數據平臺型的精準農業。