農業大數據在檔案管理中的應用

魏國紅

摘 要：隨著農業大數據的快速發展，利用大數據技術提高農業檔案管理水平成為重要課題。本文在分析農業大數據與農業檔案管理發展現狀的基礎上，提出了農業大數據技術框架下的農業檔案管理體系，并詳細闡述了大數據技術在檔案收集、存儲、檢索和應用中的創新方法。此外，文章還構建了基于大數據分析的農業檔案挖掘與利用策略，即通過知識挖掘、規律挖掘和趨勢挖掘，服務于科技創新、生產管理、市場營銷和社會服務。最后，通過典型案例分析驗證了方法的有效性，總結了大數據在提高檔案管理效率、豐富檔案內容、挖掘檔案價值等方面的突出貢獻，并展望了未來發展方向。

關鍵詞：農業大數據；農業檔案管理；數據采集；檔案利用

引言

農業檔案作為農業科技的重要組成部分，對于保障農業科技成果的有效利用和傳承至關重要。隨著信息技術的迅速發展，農業大數據成為推動農業科技水平和管理效率提升的關鍵因素。農業大數據是指在農業生產、經營、管理、科研、教育等各環節產生的大量、多樣、動態、價值密集的數據[1]。這些數據包括農業生物信息、氣象信息、資源信息、環境信息、市場信息、政策信息、社會信息等多個方面。農業大數據的特點主要體現在數據量大、更新速度快、質量優、價值高等方面。當前，國際上許多發達國家都將農業大數據作為農業科技發展的重要戰略，并取得了一系列成果。

農業檔案管理是農業科技管理的重要組成部分，對農業科技創新、生產管理、市場營銷和社會服務等方面都具有重要意義[2]。然而，農業檔案管理面臨著一系列挑戰，包括收集難度大、整理效率低、保存條件差和利用程度低等問題。

1 研究綜述

1.1 農業大數據是新興的數據資源，國內外學術界和產業界對其展開廣泛研究[3]

研究主要聚焦于以下方面：首先，對農業大數據的概念和特征進行了探討，一致認為在農業各個環節產生的海量、多樣、動態、價值密集的數據，具有量大、速快、質優、值高等特點。其次，對農業大數據的技術和方法進行了研究，包括農業物聯網、農業遙感、農業云計算、農業大數據分析、農業人工智能等多種技術和方法。最后，研究聚焦于農業大數據的應用和價值，涉及農業科技創新、農業生產管理、農業市場營銷、農業社會服務等方面。

1.2 農業檔案管理作為農業科技管理的關鍵內容，目前存在一系列問題[4]

首先，農業檔案管理的意識較為薄弱，表現在其地位和作用未得到充分認可，相關政策和制度未能有效實施執行，投入和支持不足，人員隊伍配置不合理，管理文化和氛圍缺乏積極塑造與傳播。其次，農業檔案管理水平不高，技術和方法更新改進不力，效率和質量提升緩慢，功能和作用發揮不充分，創新和發展推動不力。最后，農業檔案管理存在諸多具體問題，如檔案的收集難度大、整理效率低、保存條件差、利用程度低等，影響了檔案的安全、完整、有效、價值等方面，降低了農業檔案管理的服務水平和影響力。

2 農業大數據在檔案管理中的應用方法

2.1 農業大數據技術框架下的農業檔案管理體系

農業大數據技術框架下的農業檔案管理體系是指以農業大數據技術為核心，以農業檔案管理為目標，以農業檔案數據為對象，以農業檔案服務為功能，以農業檔案價值為導向，以農業檔案創新為動力，以農業檔案規范為保障，以農業檔案共享為理念，以農業檔案效益為評價的農業檔案管理的整體架構和運行機制。

2.2 利用大數據技術進行農業檔案收集、存儲與檢索的方法

在農業檔案的收集方面，物聯網技術通過溫濕度傳感器、GPS定位器和RFID標簽等實現了對生產環境、設備和物品的實時、動態、遠程收集[5]。遙感技術則利用衛星、無人機和飛機等手段，全面、立體、高清地收集了農業生產區域、現場和設施的數據。互聯網技術通過社交媒體、電子商務和在線教育等途徑實現了多方面的互動、協作、共享，提供了更廣泛的數據來源。

在農業檔案的存儲方面，云計算技術通過公有云、私有云和混合云的組合，實現了對農業檔案的遠程、虛擬、彈性的存儲，確保了靈活性和安全性。區塊鏈技術通過加密、分散和不可篡改的特性，保障了農業檔案的安全性和數據的完整性。大數據安全技術則通過加密、認證和審計等手段，提供了對檔案的防護、備份和恢復的全面支持。

在農業檔案的檢索方面，人工智能技術通過自然語言處理、語音識別和圖像識別等實現了更智能、便捷的檢索方式[6]。推薦系統技術通過協同過濾、內容過濾和情境過濾等方式，提供了更符合用戶需求的個性化、智能化和動態化的檢索結果。數據挖掘技術通過關聯規則挖掘、聚類分析和分類分析等方法，挖掘了檔案數據中的有價值信息，提供了更深入的分析手段。

2.3 基于大數據分析的農業檔案挖掘與利用策略

首先，基于大數據分析的農業檔案挖掘策略聚焦于知識挖掘。通過運用數據挖掘技術對農業檔案進行分類、聚類、關聯和預測分析，提取出有價值的農業知識。這為農業科技創新提供了理論、方法和模式的支持，有助于推動農業生產的優化與改進。其次，規律挖掘成為關鍵的策略方向。利用統計分析、機器學習和深度學習等技術，發現農業檔案中隱藏的規律和模式。這有助于管理者更好地了解農業生產的分布、變化以及影響因素，從而實現精細化的生產管理和提高農業效益。在趨勢挖掘方面，基于大數據分析的策略通過時間序列分析、回歸分析和預測分析等手段，揭示農業檔案中的趨勢和變化。這為農業決策者提供了預測、預警和預防的能力，使其能夠更靈活地應對市場波動和自然災害等風險。

農業檔案的利用策略分為科技創新、生產管理、市場營銷和社會服務四個方面。基于大數據分析的科技創新利用旨在通過深度挖掘檔案中的知識、規律和趨勢，推動農業科技的理論創新、技術創新和戰略創新。生產管理利用策略注重將檔案的知識、規律和趨勢運用于農業生產的規劃、過程管理和質量管理，以提高生產效率和經濟效益。市場營銷利用策略通過分析檔案中的市場趨勢、規律和趨勢，實現對農產品的差異化定位、細分和營銷策略的優化，提高市場競爭力。社會服務利用策略通過挖掘檔案中的知識、規律和趨勢，為農業社會提供教育、咨詢、培訓、保障、扶持、激勵、發展和協調等多方面的服務，促進農業社會的改善和發展。

3 實證研究：農業大數據的應用案例與效果分析

3.1 大數據在提高農業生產效益中的應用實例

首先，在提高農業生產效益的應用上，氣象數據和農業傳感器數據被廣泛應用于農作物產量與質量預測。通過分析氣象數據，農民可以根據歷史氣象數據和農作物生長模型，建立相關性模型，從而預測農作物在特定氣象條件下的產量和質量。同時，農業傳感器數據的實時監測可以提前發現土壤濕度、光照等問題，為農民提供實時的決策支持，提高了生產的效率和質量。其次，在大數據對精準農業的支持作用及效果評估上，大數據通過提供全面的數據支持、實現智能分析和精準控制，為精準農業提供了關鍵支持。大數據整合多維度、多層次、多來源的農業數據，為精準農業提供全面數據基礎。通過數據挖掘、機器學習等技術，對農業生產數據進行深入挖掘和分析，為精準農業的決策、管理和優化提供智能支持。同時，大數據利用物聯網、云計算等技術，實現對農業生產各環節的實時監測和遠程控制，實現農業生產的自動化、智能化和精細化。最后，在效果評估上，農業資源利用效率、農業生產效益、農業生態環境是重要的評價指標。大數據技術通過精確測量和分析農業資源的投入和產出，評估農業資源的利用效率。同時，大數據技術通過精確核算和分析農業生產的成本和收入，評估農業生產的效益。另外，大數據技術還可以監測和分析農業生產對環境的影響，評估農業生態環境。

典型的應用案例包括江蘇省智慧農業示范園區[7]、山東省精準農業云平臺[8]、小湯山國家精準農業研究示范基地[9]等。這些案例通過大數據技術在農業生產中的應用，取得了顯著的效果，包括提高了農業生產的產量和品質，降低了農業生產的成本和風險，促進了農業生產的綠色發展和農業產業的轉型升級。

3.2 大數據在農業資源分配優化中的應用案例

首先，通過數據采集與分析，大數據技術收集并分析土壤、氣候、作物、病蟲害、市場等多維度數據，形成農業生產的全景圖，為科學的農業資源分配提供了堅實的數據基礎和決策支持。例如，土壤數據分析決定適合種植的作物品種和施肥量，而市場數據的分析則調整農產品的種植結構和銷售策略。其次，大數據技術實現了資源的數字化管理，提高了農業資源的利用效率和節約程度。通過建立數字化檔案，實現農業資源的動態監測和追溯，提高了農業資源的可視化和透明化。數字化交易平臺的建立促進了農業資源的在線交易和共享，提高了農業資源的流動性和利用率。數字化服務平臺則實現了農業資源的智能化服務和優化，提高了農業資源的質量和效益。最后，大數據技術促進創新與升級，提高農業資源的附加值和競爭力。在科研和技術創新方面，大數據技術培育了新品種、新技術、新模式，提高了農業生產的科技含量和創新能力。通過品牌和文化建設，大數據技術打造了特色農產品、特色農業、特色鄉村，提高了農業產品的品牌價值和文化內涵。教育和培訓方面，大數據技術培養了新型農民、新型農業經營主體、新型農業服務機構，提高了農業人才的素質和能力。

在浙江省智慧農業云平臺項目[10]中，大數據技術集成了數據采集、數字傳輸網絡、數據分析處理、數控農業機械等技術，提高了浙江省茶葉產業的精準化和智能化水平。通過智能蟲情測報燈、小型氣象站、孢子捕捉儀等智能裝備，實現了自動采集田間蟲情、苗情、墑情、災情數據，為大面積病蟲防治提供了更為精準的病蟲信息服務，推動了綠色生態農業發展。

浙江省“浙農碼”項目利用二維碼、NFC、RFID等技術為全省涉農領域建立了統一的數字身份[11]。大數據技術在農業資源分配中通過建立大數據集成應用，實現了農業生產的全景圖，為農業資源分配提供了科學依據和決策支持。數字化交易平臺的建立實現了農業資源的在線交易和共享，提高了農業資源的流動性和利用率。

在重慶市種子站病蟲害監測預警項目[12]中，大數據技術通過物聯網、無線通訊、人工智能等技術，自動匯集田間監測點的病蟲監測數據，為病蟲防控提供預警信息。通過自主研發的智能蟲情測報燈，實現了病蟲害狀態的實時展示、趨勢線上分析、蟲情自動預警等功能，保障了茶葉品質及生態環境安全，實現了綠色高質量發展。

4 結果討論

大數據在農業檔案管理中的應用展現出顯著的優勢和潛力。首先，數字化、網絡化、智能化的管理方式提高了農業檔案整體的管理效率，為決策、科研、教育和服務提供了全面信息支持。其次，大數據的引入使農業檔案內容更加豐富多樣，形成了立體動態的檔案體系，更真實地反映了農業的全貌和變化。通過挖掘檔案中的知識、規律、模式，大數據為農業生產、經營、管理和創新提供了科學的依據和指導。最后，大數據促進了檔案的共享和開放，建立了跨部門、跨地區、跨領域的共享平臺和服務機制。

然而，大數據在農業檔案管理中也面臨著一系列問題。其中最為突出的是數據質量和安全問題，需要通過加強采集、清洗、校驗、加密等措施來保證數據的準確性和安全性。同時，標準和規范、數據共享和協同、數據分析和應用等方面的挑戰也需進一步解決，包括標準的制定與遵守、機制的建設、技術的研究等。

大數據對農業檔案管理水平的提升具體體現在管理效率和服務質量的提高、檔案內容的豐富多樣、知識挖掘與指導的實現以及檔案共享和開放機制的建立。數字化、網絡化、智能化的管理方式簡化了流程，優化了服務，使信息的獲取更為便捷高效。多元化、立體化、動態化的檔案體系則更真實地反映了農業的全貌和變化。通過大數據的技術手段，農業檔案中蘊藏的知識得以挖掘，為農業各個領域提供科學依據。共享平臺和服務機制的建立促進了信息的跨界交流與合作。

未來農業大數據的發展趨勢將更加智能化、安全化、深度化和廣泛化。智能化的數據采集技術將實現全方位、實時、高精度的數據獲取。安全化和云化的數據存儲技術將確保數據的安全、可靠、高效、低成本。深度化和智能化的數據分析技術將實現對檔案的深入、細致、多維、動態的分析。廣泛化和個性化的數據應用技術將為不同需求提供定制化的解決方案，推動農業檔案管理實現更高水平的現代化和智能化。

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（作者單位：山東省農業科學院）