大數據在智慧農業管理中的應用

我國是世界農業大國，安徽省又是我國農業大省，在我國“互聯網+”、信息化迅猛發展的大背景下，智慧農業的發展既有優點，又存在不足，面臨的機遇與威脅也各不相同。該研究介紹了大數據智慧農業概述，對安徽省長豐縣智慧農業進行調研，對其發展現狀及存在的問題進行詳細分析，探討了大數據在智慧農業中的應用。

一、大數據智慧農業概述

發展智慧農業是國家高科技產業最重要的發展方向。大數據與傳統農業相結合，可以為我國構建智慧農業提供多樣化的發展途徑，推動農業生產和管理方式的多樣化轉型，改善傳統農業體制的弊端，為農戶的選擇提供更加多樣化、全方位的技術指引，推動我國農業向專業化的方向發展。

二、 研究內容與方法

（一）研究內容

首先，該研究進行概念界定，介紹了大數據智慧農業理論。其次，針對長豐縣智慧農業發展現狀進行分析，再根據調研實際情況和長豐縣整體的智慧農業產業發展現狀，結合相關理論的指導進行分析。最后，根據調查結果進行總結。

（二）研究方法

該研究本著理論聯系實踐的原則，在查閱有關文獻資料的基礎上，根據現場調查的資料，并運用有關理論，對長豐智能農業的發展狀況進行分析，最后得出相應的結論。

1.文獻研究法。對長豐縣智慧農業發展相關的政策文件、管理制度、制度等方面進行廣泛的調研，為論文的撰寫提供了一定的理論依據，特別是在專家學者的認真研究下，取得了很好的效果。

2.實地調研法。通過對長豐縣智慧農業谷的實地調查走訪，加深對長豐智慧農業發展現狀的感性認識，通過與其科研人員溝通交流，進一步了解長豐縣智慧農業發展現狀，實現對長豐縣智慧農業發展的綜合研究探討和客觀評價。

三、長豐縣智慧農業發展現狀

（一）長豐縣農業概況

近年，長豐縣政府積極推進現代農業“310”產業振興工程，陸續建設了73個農業示范園區，其中包括7個市級以上示范園區。打造 121 個“一村一品”特色產業村，設立 28 個省、市、縣級農業標準化基地，并且拓展特色農業生產基地總面積達到0.222萬hm2。近年，長豐縣依托國家扶貧政策，利用先進的高新技術產業，有效地將傳統農業與大數據科學技術融為一體，形成了具有“互聯網+”的智慧農業，順應時代發展的趨勢。

（二）長豐縣智慧農業的特征

由于長豐縣氣候較為濕潤，適合較多的農作物生長，因而擁有豐富的農業資源。其中，長豐縣以草莓為其特色水果，多年來一直穩居全國草莓生產的第一大縣。長豐草莓的品種主要來自日本的“豐香”和“紅顏”等，果實色澤鮮艷，體大而多汁。據不完全統計，長豐縣草莓農產品地域保護范圍主要集中在水湖鎮、羅塘鄉等共計161個行政村，保護面積達到14 000 hm2，年產優質草莓約為42萬t。

四、長豐縣智慧農業發展存在的問題

智慧農業是基于物聯網、云計算等現代信息技術與農業生產深度結合而形成的一種新型農業，它能夠通過對農業生產環境進行智能感知與分析，從而達到精確管理與可視化診斷的目的。

（一）基礎不夠扎實

一方面，在我們國家智慧農業的發展過程中，它是一個比較新的行業，技術發展相對較快，這就意味著我們在發展過程中需要不斷學習和借鑒別的國家先進的技術，而且在發展過程中需要不斷研究這些技術。但我們并沒有花很多的時間去研究和學習別的國家先進的技術。另一方面，農業發展還處于傳統的發展模式。我國中西部地區很多地方還處于一個傳統發展模式的狀態，即農業發展仍然處在一個比較傳統、粗放式、低智能化、低信息化水平的狀態。從投資角度來看，智慧化農業的投資并不多。

（二）設備的覆蓋面相對較窄

目前，這些智慧農業設施普遍存在陳舊過時的問題，它們的設計初衷并沒有充分考慮長期使用后可能出現的各種情況。隨著時間的推移，在實際運作中，這些設施逐漸顯露其局限性，無法適應現代農業生產的快速變化和復雜需求。這種情況直接影響了智慧農業的普及程度，使農戶難以享受全面高效的技術支持，進而限制了農業生產力的提升和經濟效益的最大化。設備老化的一個關鍵原因是設備更新的速度緩慢。這不僅與資金短缺有關，也與整個智慧農業行業發展的宏觀環境密切相關。一方面，資金投入不足是制約設備更新的主要因素之一；另一方面，智慧農業作為新興領域，還處于不斷探索和完善階段，政策支持和市場需求都需要時間來成熟穩定。因此，即使有了先進的技術和設備，如果得不到后期的持續維護和升級改造，最終也只能成為擺設。這樣一來，智慧農業的發展潛力就大打折扣，無法有效推動農業現代化進程。

（三）推廣與應用的水平相對較低

由于人們尚未充分意識到智慧農業所能帶來的經濟價值，這種認識不足阻礙了農戶們對智慧農業綜合解決方案的廣泛參與和采納。智能農機雖然可以大幅提高農業生產效率，但其操作往往需要具備專業技能的人員來完成。對于普通農民來說，這是一項既復雜又昂貴的任務。因此，為了確保智能農機的有效運行，通常需要財力雄厚的企業進行集中管理和操作。然而，企業在實施過程中也會遇到不少難題，比如，高昂的操作成本和維護費用，這些都直接影響了農機的使用效果和農民對這項技術的接受度與投資意愿。此外，生產成本相對較高，加之農民對承擔新技術投入持謹慎態度，他們擔心自己可能無法回收成本或獲得預期收益，一些農戶選擇了更加保守的種植方式。傳統的耕作方法不僅成本更低，而且風險可控，因而成為農民的首選。這種傾向限制了智慧農業的推廣與應用，使先進技術難以深入基層，無法有效轉化為生產力。在這種背景下，即使擁有現代農業裝備和智慧管理系統的農場，也面臨如何讓更多農戶理解并利用這些技術的挑戰。只有當農戶們能夠看到實實在在的經濟效益時，智慧農業的潛力才能得到充分釋放，從而推動整個行業向著更加高效、可持續發展的方向邁進。

（四）缺乏高質量的農業生產管理人員

目前，長豐縣的高質量人力資本流失嚴重，他們對網絡和信息技術的掌握程度不高，對現代農業生產的認識也不夠深入。由于缺少高素質的農業生產管理人員，導致農村中的第一個和支持者很少，發展智慧農業的內部驅動力很弱，農村本土化的速度也很慢。

五、促進長豐縣智慧農業發展的對策

（一）加強政府的組織和指導

政府應加強在智慧農業中的組織和領導作用，指導農業生產企業的發展。政府對農業的指導不能僅僅停留在政府的文件里，而是要層層細化，將智慧農業的發展落實到基層，落實到具體的農業生產者中，如此，智慧農業的發展才能成為一個完整的系統，有組織、有領導地共同發展，在發展中發現問題。政府機構更加科學化、合理化和系統化，可以從宏觀上對其進行肯定，減少其發展的盲目性。

（二）為農業提供更多的資金來源

1.加大對智慧農業的金融扶持力度，鼓勵金融機構在貸款政策上給予智慧農業更多的傾斜，對符合條件的項目要積極給予貸款支持，確保金融機構有充足的資金滿足農業生產者對智慧農業的需求。加大對智慧農業的金融扶持力度，促進相關行業、部門、企業與農業生產者之間形成合力，在一個科學、合理的機制下，金融才能更好地運轉與發展，才能得到持續的支持。

2.加大宣傳力度。要讓更多有意愿參與智慧農業集成方案的企業了解到，他們可以參與智慧農業，并發揮其資金、技術優勢，實現協同發展。

3.建立農業大數據平臺。通過大數據平臺整合各部門的數據信息，并將這些信息共享給其他企業、組織與個人，以實現不同行業之間的相互配合、相互協同。比如，在種植農作物時，可以根據不同地區的氣候條件制訂不同的種植方案。在病蟲害防治方面可以利用大數據技術預測出病蟲害出現的時間與地點，及時采取措施進行防治等。

（三）拓寬基建項目的投資渠道

1.短期私人化（BOT）。BOT也就是與私營企業合作，將所有人的短期所有權進行私有化，然后移交給政府。

2.PPP （公私合營）。即由政府部門與私營企業共同參與，共同出資建設智慧農業，以適應我國經濟和社會發展對智慧農業的需求。長豐縣智慧農業可以參照此模式進行開發，并將其應用到實際中去。由于其建設時間相對較短，在工程建設中會得到較大的提升，同時，也會使工程的規模更大。

3.采用 BOT+PPP 的模式。即通過 BOT 將農業項目分為幾個階段進行，而PPP則可以在政府和私營部門之間形成一個完整的生態系統。這一模式既保證了政府的收入，又保證了私營企業能夠在一定時間內獲得穩定的收益，使政府與企業都能從中受益。

（四）借鑒其他地區的經驗

該研究以安徽省銅陵普濟圩智慧農業示范項目為背景，對智能灌溉、智能育秧、農產品追溯等技術進行深入的探討。利用鐵塔的高塔資源，架設了兩臺高清攝像機，全方位無死角地對整個場地進行監控。該系統能夠實現秸稈禁燒、防汛抗旱、田間四情、綜合治安管理等功能。可以說，這是整個普濟圩智慧農業的“眼”與“腦”。采用高塔+雙目高清熱成像技術，7×24小時對農田開展大范圍、全天候、全方位、無死角的秸稈禁燒，實現“人防”向“技防”轉變，對3 km外的火源精準定位，對50 m內的火源進行精準定位；協助決策，緊急指示，快速響應。防洪抗旱：充分利用移動通信技術，完成長江、陳瑤湖、楓沙湖、分洪閘、灌區泵站等重要干支流的水位監控；通過指揮調度系統，可以實現對防汛抗旱工作的快速調度，并做出有針對性的決策。農產品質量管理與可追溯系統是指對農產品種子、育秧、種植、田間管理、農藥、收獲、包裝、運輸等各個環節的信息，確保各個環節的安全。

六、大數據在智慧農業中的應用——以長豐縣為例

（一）在長豐縣農產品種植中的應用

在傳統農業中，種植與銷售的各個環節都會受到作物選種、種植土壤溫度、濕度、氣候變化，以及生產經營活動等多種因素的影響。在此基礎上，利用大數據技術，對作物的生長狀況進行科學監測與數據分析，實現精確施肥、灌溉，實現作物產量的精確預測。目前，通過運用大數據技術對農業進行科學分析，農民可以對農業生產的各種數據進行真實的了解，從而達到對農業生產的智能化。

（二）在農產品產銷信息環節的應用

大數據與農業相結合，能夠讓傳統農業和現代科技相結合，充分發揮大數據的支持作用，并與相應的預測模型相結合，對預測的結果進行分析，進行智能調控，從而使農產品的生產和銷售過程得到更精確的預測。同時，借助大數據的海量特性，能夠為非智能工業的農戶提供海量的信息支撐，使生產決策信息得到進一步的優化。另外，農戶還可以通過這個平臺統計各種需要的信息數據，從而能夠及時掌握有關的市場動態。

（三）在農產品質量追溯中的應用

糧食是第一位的，糧食的安全是第一位的，因此，在智慧農業中，要構建全面的質量安全可追溯系統。在大數據的支持下，可以突破傳統的信息屏障，通過相關的數據平臺，監控農產品的全流程，從生產到存儲，運輸到銷售，一切盡在掌握之中。因此，要充分利用大數據的優勢，對整個生產過程進行實時監控和查詢，確保信息采集的自動化、加工的標準化、網絡化的運輸等。

七、結語

智能農業正逐步替代傳統農業，作為一種新型農業形態，正在逐步向現代農業轉變。將大數據與傳統農業相融合，可以建立更為科學的農業發展模式，這一模式既可以對農產品的銷售進行預測，又可以對作物種植進行預測。同時，還能夠讓長豐縣的農業變得更好。

基金項目：合肥經濟學院大學生創新創業訓練計劃項目“大數據在智慧農業管理中的應用——以長豐縣智慧農業為例”（項目編號為S202013616017）。

作者簡介：殷子陽（2002—），男，安徽蚌埠人，本科在讀，主要從事農業金融研究。