農業(yè)大數據應用研究進展分析

韓 沙，馬德新

（青島農業(yè)大學動漫與傳媒學院，山東 青島 266109）

隨著互聯網的迅速普及和大量信息的爆發(fā)，現代農業(yè)與互聯網的聯系也越來越密切，將現代農業(yè)與互聯網創(chuàng)新思維相結合，需要利用大數據來進行農業(yè)內部許多信息和項目的篩選及分析，大數據開始滲透到農業(yè)領域內。中國作為一個農業(yè)大國，擁有龐大的數據庫。隨著各種計算機傳感設備和農業(yè)科技的普及應用，農業(yè)數據來源渠道更加廣泛、涉及的范圍更廣。農業(yè)數據本身具有體積大、結構復雜、模態(tài)變化、實時性和高相關性的特點。大數據已在或將在農業(yè)生產經營各環(huán)節(jié)中發(fā)揮巨大作用，因此，利用大數據技術進行農業(yè)相關應用研究，具有重大的現實意義。本研究采用文獻綜述法，概述了國內外農業(yè)大數據的研究進展，分析了農業(yè)大數據的應用方向，指出了目前發(fā)展存在的問題與挑戰(zhàn)，以期為農業(yè)大數據的發(fā)展提供參考。

1 農業(yè)大數據概述

農業(yè)大數據，即大數據與農業(yè)的結合，是大數據在農業(yè)中的應用，是大數據應用的一種趨勢。農業(yè)大數據必然要融合農業(yè)自身的一些特點，比如周期性和季節(jié)性。利用大數據能夠對農業(yè)數據進行搜集、存儲、計算和應用。其中，云計算和物聯網技術在農業(yè)大數據領域內給予支持，而在農業(yè)領域內大數據所彰顯出的儲存和管理價值，對于農業(yè)基礎數據的分析意義顯著，使得農業(yè)大數據表現出巨大的價值。農業(yè)大數據在拓展和深化的過程中完成了高精密度的篩選，農業(yè)大數據的應用使農業(yè)信息流動得到了擴展和深化［1］。目前，農業(yè)大數據被應用在農業(yè)生產管理、農業(yè)資源利用、農業(yè)市場等領域。雖然大數據方面的文章已較多，但是研究農業(yè)領域大數據的文章卻較少，還需進一步拓展。

2 農業(yè)大數據研究進展

2.1 國內研究情況

以中國知網（CNKI）的中文報刊網絡出版圖書館作為數據源，搜索策略為主題=“農業(yè)大數據”進行模糊檢索，從2013 年起，截至2019 年，共搜索了3 274 份相關文獻，如圖1 所示。從圖1 可以看出，隨著國家對農業(yè)信息化重視程度的加深，農業(yè)大數據開始成為研究的熱點，相關文獻數量也隨之增長。

圖1 國內農業(yè)大數據相關文獻發(fā)表數量

孫忠富等［2］結合農業(yè)的實際特點，提出了大數據在現有農業(yè)發(fā)展需求中的一些建議。張浩然等［3］指出雖然農業(yè)大數據的研究剛起步，但是大量科研人員致力于農業(yè)大數據的優(yōu)化，在農業(yè)大數據的采集、集成、存儲和處理等關鍵技術中取得了進步，但仍然存在異構性、實時性和挖掘能力上的挑戰(zhàn)。溫孚江［4］希望借助農業(yè)大數據的戰(zhàn)略意義，從協同機制出發(fā)，把控農業(yè)大數據的多學科性。許世衛(wèi)［5］主要研究了大數據在農產品監(jiān)測預警方面的應用，重點研究了農業(yè)大數據的標準化發(fā)展進程，并且在實時化和可視化角度進行了有關論述。李道亮等［6］認為，大數據的未來發(fā)展方向必然與農業(yè)人工智能和農業(yè)精確篩選有關，智能化的信息處理將使農業(yè)生產更為便捷。李秀峰等［7］論述了農業(yè)信息服務的技術創(chuàng)新將有助于農業(yè)大數據的發(fā)展。王文生等［8］將農業(yè)信息化現狀與農業(yè)大數據采集方法分析相結合，考慮了未來的大數據農業(yè)應用主要集中在準確的農業(yè)決策領域和國家農村綜合信息查詢領域內的應用，同時還包含農業(yè)數據監(jiān)測預警系統(tǒng)、農情監(jiān)測系統(tǒng)和農業(yè)生產環(huán)境監(jiān)測與控制系統(tǒng)等方面。孟祥寶等［9］在闡述農業(yè)大數據的概念和特點的同時，從服務、管理、應用、技術和資源5 個關鍵方面對農業(yè)大數據SMART 應用架構進行分析設計，重點把控智能分析的作用，這將成為大數據未來發(fā)展的一個典型方向，對農業(yè)大數據的標準化和自動化具有一定的指導意義。郭承坤等［10］提出多學科數據整合和農業(yè)大數據平臺作為重點研究方向。引用次數較多的文獻研究內容分類如表1 所示。從表1 中可以看出，被引用數量較多的有關農業(yè)大數據的文獻中，主要內容包括大數據及農業(yè)大數據的相關概念介紹、農業(yè)大數據的現狀及發(fā)展前景展望。

表1 國內農業(yè)大數據文獻研究內容分類

2.2 國外研究情況

在 Web of Science 上以“agriculture big data”為關鍵詞檢索，2013—2019 年共有相關文獻288 篇，如圖2 所示。從圖2 可以看出，農業(yè)大數據作為研究關注的熱點之一，各國隨著研究力度加大以及相關政策的支持，研究文獻數量呈逐年增長態(tài)勢。

圖2 國外農業(yè)大數據相關論文發(fā)表數量

Wolfert 等［11］研究提出，農業(yè)大數據對于農業(yè)發(fā)展產生的重要影響，是大數據未來發(fā)展不可忽略的一個發(fā)展分支。Bendre 等［12］研究了大數據在天氣預報方面給精細農業(yè)帶來的影響。Waga 等［13］重點關注降雨、風、溫度等環(huán)境條件數據，并利用特定的云計算分析工具從中獲取一些有意義的信息，使農業(yè)大數據用于戰(zhàn)略性和成功的農業(yè)。Coble 等［14］指出了未來探測農業(yè)大數據來源的重要性。Zhang等［15］詳盡闡述了大數據未來分層領域內所面臨的挑戰(zhàn)，并且給出了一些建議。Fan 等［16］概括和闡述了大數據與數據之間的覆蓋關系。Carolan［17］在農場管理決策時利用大數據，通過對大數據行業(yè)人員的訪談表明，人們對于涉及銷售和推廣大規(guī)模數據采集、預測分析軟件和傳統(tǒng)農業(yè)應用的精確方面很支持，對于建立糧食系統(tǒng)的農業(yè)大數據平臺的期望很高。Griffin 等［18］介紹了精細化農業(yè)中利用全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)、小型無人機系統(tǒng)等實現利潤最大化，這同樣也是大數據在精細農業(yè)中的應用。引用次數較多的文獻研究內容分類如表2 所示。

從以上分析中可以看出，國外對于農業(yè)大數據的研究涉及方面比較廣泛，大多數通過實際案例來說明精細農業(yè)大數據的應用，研究內容包括算法、具體應用等，內容比較具體。

3 農業(yè)大數據的應用

3.1 農業(yè)大數據平臺

對國內外農業(yè)大數據平臺進行了多次探索，將農業(yè)大數據的應用進行歸類（表3）。如美國、英國、澳大利亞等國家，對于大規(guī)模的農場采用大數據和互聯網工具改善農場管理體系，利用采集和上傳到云端的農場土壤、氣象、生產等數據管理農場，一些大數據平臺和移動設備的應用提高了管理的精確性［19］。從國內文獻看，王麗娟等［20］分析了中國農業(yè)大數據平臺應用的重點領域。李瑾等［21］設計了通用型的集設計原則、思路、框架及功能模塊于一體的農業(yè)大數據平臺。文燕［22］構建了以Hadoop 作為重點的計算機研究核心和中心領域模塊，HDFS 和HBase 為完善的大數據可靠存儲及篩選管理平臺模塊，從而為完善并及時探索大數據信息，拓展農業(yè)信息領域和智慧農業(yè)的發(fā)展建設有效的平臺。

3.2 農業(yè)育種

在傳統(tǒng)的優(yōu)良作物品種培育過程中，不僅耗費大量資金和人力，而且可能需要很長時間，但大數據技術的應用將加快這一過程。大數據物聯網的興起使得傳統(tǒng)的育種數據管理方法無法應對大規(guī)模育種的需要，針對此現狀，岳媛等［23］就實際育種問題進行數據平臺的探索和研究，為各育種單位和個人開展育種服務提供了解決方案。大數據在農業(yè)育種上的應用使育種專家可以在資料數據庫中篩選優(yōu)質基因片段，對新品種展開生物調查，獲得適宜且優(yōu)良的品種，同時還能高效確定適宜區(qū)域，為進行品種的抗性表現鑒定提供方便。

3.3 農業(yè)大數據在畜牧業(yè)中的應用

大數據在畜牧業(yè)中的應用主要包括禽蛋處理信息、生產經營信息和食品質量安全信息，其中對于市場信息和服務信息的摘錄也是比較全面的［24］。趙爾平等［25］專門對西藏當地的畜牧業(yè)集中數據篩選進行了研究，包括對現有的氣象條件、草原生物害蟲、集中性的農場信息和冰雪自然災害等進行記錄，從而提出了一種具有融合性的大數據解決框架，將智能農業(yè)作為現代畜牧業(yè)和獸醫(yī)學研究的基礎?？梢钥闯?，智能農業(yè)已成為現代畜牧業(yè)和獸醫(yī)學的轉折點。

表2 國外農業(yè)大數據文獻研究內容分類

表3 農業(yè)大數據的應用

3.4 農業(yè)大數據在農機作業(yè)上的應用

智能農業(yè)機械具有智慧指揮調度、提高作業(yè)水平等功能，大數據在農機作業(yè)上的應用主要有作業(yè)環(huán)境數據采集和處理、定位導航、智能測畝、數據統(tǒng)計與管理［26］。李瑾等［27］認為，在目前的互聯網轉變過程中，農業(yè)機械領域內仍然存在創(chuàng)新力不足的問題，如智能化水平不高、農業(yè)管理實體能力不足、產業(yè)發(fā)展水平低，為加速融合提出了相關建議。因此，有必要加快促進精細化農業(yè)與機械智能化領域的結合。

3.5 智能農業(yè)生產管理

大數據引領智能農業(yè)生產，可以進行有效的農業(yè)環(huán)境監(jiān)測，以數據驅動農業(yè)精準化操作。傳感器和遙感衛(wèi)星的使用可以檢測作物的生產環(huán)境，從而感知作物的生產。全球定位導航系統(tǒng)GPS 的導航能力正在與其他的工業(yè)領域和技術領域密切結合，而生產者也可以根據農作物的追蹤流量和控制設備需求，逐漸實現對于土地投資的合理微調，監(jiān)測農田狀況，實現智能化農田環(huán)境管理。在這種方式的指導下，相關的農業(yè)氣候災害不僅可以得到規(guī)避和科學有效的控制措施，而且可以有效地指導種植方式，使作物穩(wěn)定增產，提高農業(yè)生產效率。利用氣象大數據還可以預知更長時間的氣象情況，減少損失［28］。

3.6 農產品質量安全與追溯

食品安全是社會關注的焦點，從農田到顧客的農產品跟蹤過程有利于顧客掌握產品的生產過程，減少污染和增加收益，對于農產品的食品安全監(jiān)督管理也提出了更高的要求。使用農業(yè)大數據技術平臺，可以實現從工廠到桌面的每個環(huán)節(jié)的跟蹤。農產品的食品健康安全監(jiān)測不容忽視，監(jiān)測和預警都必須要快速分布于農產品生產和領域的各個溝通環(huán)節(jié)，從源頭上把控食品安全領域保障食品安全的各項措施。劉楊等［29］設計了食品安全數據智能架構，針對食品安全編碼和數據庫進行重新整合，把握良性的食品安全大數據平臺，實現各個地區(qū)和不同層級的食品安全數據融合及管理應用。

3.7 大數據在休閑農業(yè)上的應用

大數據領域與農業(yè)休閑領域和旅游領域的結合，推動了服務業(yè)智能化的發(fā)展，陳冬生［30］指出在休閑領域內結合完善的數據共享技術，可以實現休閑農業(yè)大數據的快速共享和查詢。

3.8 農業(yè)市場大數據

農業(yè)市場大數據可以對市場價格信息、物流信息、質量安全信息等進行宏觀預測，對市場價格、供求趨勢等進行分析。農業(yè)市場大數據的應用可以引導政府機構宏觀調控農業(yè)的市場走勢，政府指導價格。中國亟需農民使用的APP 來方便農民查詢農產品價格、供求、銷售等信息，因此，開發(fā)適合農民使用的終端是農業(yè)市場走向發(fā)展前沿的重要步驟。

4 農業(yè)大數據面臨的挑戰(zhàn)

1）農業(yè)大數據的使用沒有大范圍推廣。大數據雖然已經在農業(yè)行業(yè)找到了出路，為農業(yè)發(fā)展提供了機會，但是還存在一些挑戰(zhàn)。農業(yè)大數據的獲取受環(huán)境限制，用于收集所有農業(yè)數據信息的工具和機器還比較昂貴，大部分農場還未普及使用。如果規(guī)模大的農場能夠通過使用大數據來最大限度地提高效率，那可能會使規(guī)模較小的農場很難經營。

2）傳統(tǒng)經驗束縛農業(yè)大數據的發(fā)展。農民收集各種指標和信息是有好處的，但實際使用該數據還存在困難，農民如何確定數據的有效性是需要解決的問題。農民在生產方式、管理方式上經驗化嚴重，保守性突出，傳統(tǒng)觀念的束縛會延緩農業(yè)大數據的應用。

3）數據獲取處理能力較低。農業(yè)大數據的來源涉及到農業(yè)生產的各個方面，大規(guī)模的數據是支撐農業(yè)大數據為現代化農業(yè)發(fā)揮重要作用的關鍵［31］。因此，深入拓展農業(yè)大數據領域的使用，并且在數據采集共享，數據標準化預處理和數據分析等環(huán)節(jié)進行改進，通過創(chuàng)新提升數據獲取和分析的綜合能力。