對農業大數據應用的思考與建議

溫州醫科大學仁濟學院（325035）周宇韜

浙江省農業科學院（310021）彭一輝

隨著信息技術和數據科學的發展，農業大數據已成為農業信息化建設的重要內容。農業大數據的應用可提供多樣化、精準化、智能化的服務，幫助農民減少投入，提高收益，優化生產方式，實現農業的可持續發展。

1.農業大數據的內涵、特征及作用

農業大數據是借助現代科技手段和設備對農業生產的相關地域氣候特征、生產周期、作物種類等數據經過收集、整理、分析而產生的一種數據集合，互聯網和科技社會是實現農業大數據收集的重要手段。農業大數據涵蓋了農業生產、資源管理、市場營銷等多個方面，表現為多樣性、高維度和實時性。多樣性體現在農業大數據涵蓋了各種類型的農業相關數據，包括從作物生長、氣象變化到市場價格等方面的數據；高維度體現在農業大數據覆蓋范圍廣泛，包括全球、國家、地區和個體等多個維度；實時性體現在農業大數據具有即時性和動態性，能及時反映農業生產和市場狀況。

農業大數據在發展過程中展現出其獨有的特征。其一，數據量大。包括了農業生產、經營、科研、氣候、土壤等方面。其二，數據分散。農業生產涉及到的主體廣泛，其數據分散度非常高。為實現農業大數據的應用，需對這些數據進行整合和集成。其三，時效性強。農業生產是一個季節性、氣候性很強的領域，對數據的采集和應用速度要求很高。其四，數據復雜性強。涉及領域非常廣泛，數據形式多樣。其五，數據質量不一。數據量龐大，但數據質量不高。有些數據可能存在噪聲或不完整。對這些特征，需采用適當的技術手段來管理、分析和應用，以實現農業領域更高層次的發展。

農業大數據的作用非常廣泛。首先，農業大數據對農業生產效率的提升具有非常重要的作用。如，可根據天氣變化、土壤質地、作物品種等因素，對種植面積和時間進行優化，從而最大程度地提高作物產量。其次，農業大數據可幫助解決農業面臨的許多問題。如，生產中的科學決策需農業大數據提供數據支持，且可幫助理解復雜的農業問題。此外，農業大數據的作用不僅局限于農業本身，還可幫助預測未來的趨勢和變化。

為了更好地實現農業大數據的應用與發展，農業大數據的建設要堅持公平性、安全性、穩定性和可操作性原則，其建設目標要與國家農業發展戰略相一致，要圍繞農業信息化、數字化和智能化方向展開，建設全產業鏈、全要素、全過程的農業大數據平臺；要與現代農業服務體系建設相結合，充分發揮農村社會、技術手段和農業資源優勢，不斷完善農業服務體系，提高農業生產效率，推動現代農業轉型升級；要尊重市場規律，以市場需求為導向。

2.現狀及問題

隨著物聯網、云計算、人工智能等信息技術的發展，農業大數據應用呈現出日益增長的趨勢。農業大數據應用主要表現在：一是數據來源多樣化。現在，各個農業場景中涉及的數據都可通過農業傳感器、智能設備或基站等設備進行采集，每個環節都可產生海量的數據。二是數據應用逐漸成熟。新興的數據技術平臺日益完善，農業數據分析能力提高，數據預測和決策支持能力得到提升。如，利用傳感器技術、遙感和射頻技術提高農業裝備的數據感知能力，為智慧農業打下基礎。三是數據應用領域廣泛。農業大數據應用不僅局限于種植、養殖等傳統領域，也拓展到了農產品加工、營銷、食品安全等新領域，豐富了應用場景和應用范疇。四是數據探索不斷深化。農業大數據的探索和研究越來越深入，更多的應用場景得以涌現，如通過對環境數據和水稻種植數據的挖掘，可發現不同地區、不同灌溉水平下的稻米產量差異，為優化種植提供了依據。

當前，農業大數據應用也存在不少問題。一是數據質量不高。農業數據的特點是不規則、不標準、質量參差不齊，以及數據來源不確定等。二是數據缺失及不完整。農業數據的收集具有一定的周期性，在數據實時更新方面存在差距，傳統農業生產過度重視播種、耕作、施肥、收割等環節，對農產品存儲、加工、宣傳、銷售等環節重視不足，相關信息利用率低，從利益分享和資源管控等分析，還難以實現數據共享。三是數據交互、共享和開放不足，使得農業大數據相互孤立，數據交叉利用和協同創新受到一定程度的制約。四是農民對數據應用意識不強。農民對現代化農業手段的理解和認知不足，直接或間接地導致了農業大數據應用效果的不佳。

3.對策建議

（1）加強頂層設計 首先，要成立專門的農業大數據管理機構或部門，對農業大數據應用進行統籌管理和協調，策劃大數據發展戰略，并對農業大數據的規劃、標準、政策、技術、應用、市場等進行綜合協調。其次，在頂層設計中應加強技術支持，提升技術研發和創新能力。要充分利用新一代信息技術，探索新型農業大數據發展模式，加強數據挖掘能力，提升數據處理水平，推動各領域的信息融合與創新，以更好地推動產業升級與智能化發展。最后，要強化組織保障，尤其是要繼續加大對科研院所、高校和企業等的扶持，如財政資金、科研項目、政策傾斜等。

（2）完善法律法規 一是完善數據保護機制。針對農業大數據在收集、存儲、處理、使用過程中可能產生的隱私泄露、信息泄露等問題，要制定相關的數據保護機制，包括但不限于加強數據權限管理、建立共享機制，等等，以保障個人信息和國家機密的安全。

二是明確法律責任。要進一步明確在大數據應用中各個角色的法律責任，并對違法行為進行嚴肅打擊。

三是建立標準化體系。對數據采集、處理、共享等環節要建立規范的標準體系，以便于不同組織和企業間的交流和共享，促進農業大數據應用水平的提升。

四是加強監管和服務。要加強對農業大數據應用的行業監管和服務，促進企業合法合規運營。可通過建立行業協會、設立專門機構等提供必要的服務和支持，協助企業遵循當地法律法規和行業標準。

（3）加強技術支持 一是加強技術研究。針對農業數據采集、傳輸、處理與應用等環節，加強技術研究和創新應是提高農業大數據應用效能的關鍵。二是提高技術水平。要建立起以農業企業為主的技術研發聯盟，共同推進技術的發展和應用。三是推廣技術成果。要積極推廣技術成果，使更多的基層單位能夠使用較先進的大數據技術。同時，應加強技術培訓和普及，讓廣大農民相應地掌握新技術，提高生產效率。

（4）強化組織保障 首先，農業大數據管理機構，要完善大數據的進出口、存儲、分析與共享等工作機制。與涉農部門、農業企業、科研單位及行業協會等合作，促進大數據的共享和利用。同時，要充分考慮各相關方的利益，建立利益分配機制和監管制度，確保各方在共享和利用大數據過程中的權益得到保障。

其次，要加大對農業大數據人才的培養、引進和培訓的力度，鼓勵在相關領域攻讀碩士、博士學位，并建立起相關的技術創新人才高峰論壇等平臺，吸引國內外各類優秀人才參與到農業大數據的應用和研究中。

最后，應推進農業大數據產業化的發展，形成完整的產業鏈，提高農業數據產業的市場化、專業化和規模化程度。要給予相關企業稅收優惠等扶持，引導其加大創新和研發力度，提升農業大數據產品的研發和生產水平，拓寬數據應用的領域。