大數據技術在農業領域的應用研究與前景展望

近年，隨著信息技術的迅猛發展，大數據技術應運而生，為農業的轉型升級帶來了新的契機。通過對海量、多樣、高速的農業數據進行收集、存儲、分析和應用，大數據技術有望打破傳統農業生產和管理的局限性，實現農業生產的精準化、智能化和科學化，從而提升農業的綜合生產能力、資源利用效率和市場競爭力，為保障糧食安全、促進農業可持續發展、推動鄉村振興戰略的實施注入強大動力。

一、大數據技術在農業領域的應用現狀

（一）農業生產中的應用

1.精準農業。精準農業是現代大數據技術在農業領域中的典型應用，通過衛星遙感、無人機和傳感器等高科技設備，可以實時獲取關于土壤濕度、肥力、酸堿度、氣象條件（如溫度、降水、風速）以及作物生長情況（等多元數據。這些數據通過無線網絡傳輸至大數據平臺，利用數據挖掘和機器學習算法進行深入分析，可以為農民提供個性化決策建議。精準農業技術能顯著提升農業資源的利用效率，降低生產成本，提高農產品的產量與質量。在施肥管理上，結合土壤肥力數據和作物營養需求模型，可以精確計算各地塊所需的肥料類型和數量，防止過度施肥導致的資源浪費和環境問題。在灌溉管理上，根據土壤濕度和作物需水量，實現精確灌溉，既保證作物生長的水分需求，又達到節水的目的。

2. 智能養殖。智能養殖是指通過在養殖場安裝環境傳感器、視頻監控設備、智能耳標等物聯網設備，能夠實時采集畜禽的生長環境參數（溫度、濕度、氨氣濃度等）、行為活動（飲食、睡眠、運動等）和健康指標（體溫、心率、呼吸頻率等）等數據。經過大數據分析處理，可以及時發現異常情況，進行疾病早期預警等，同時能自動觸發相應的調控措施，如通風降溫、調整飼料配方等，從而應對環境應激。此外，結合畜禽的生長模型和遺傳信息，大數據技術還能夠優化養殖方案，實現精準飼養，提高畜禽的生長速度和養殖效益。

（二）農產品市場中的應用

1.市場預測。農產品市場具有較強的波動性和不確定性，準確的市場預測對于農民合理安排生產、農業企業優化經營策略以及政府制定宏觀調控政策至關重要。大數據技術為農產品市場預測提供了新的手段和方法。通過收集和整合電商平臺交易數據、批發市場價格數據、社交媒體輿情數據以及國內外宏觀經濟數據等多源信息，運用時間序列分析、回歸分析、神經網絡等算法模型，可以對農產品的價格走勢、需求變化和市場供求關系進行較為準確的預測。

2.質量追溯。隨著消費者對農產品質量安全的關注度不斷提升，建立健全農產品質量追溯體系成為了農業發展的必然要求。通過為農產品賦予如二維碼、RFID 標簽等唯一的標識碼，在生產、加工、運輸、銷售等各個環節采集產地環境、農業操作、投入品使用、檢測檢驗等相關數據，利用大數據平臺進行存儲和管理。消費者可以通過掃描標識碼獲取農產品的全生命周期質量信息，實現來源可查、去向可追、責任可究。這不僅有助于提高消費者對農產品的信任度和滿意度，也能夠促進生產者加強質量管控，提升農產品質量安全水平。

（三）農業資源管理中的應用

1.土地資源管理。土地是農業生產的基石，有效規劃和利用土地資源對確保農業的可持續發展至關重要?，F代大數據技術為土地資源管理提供了強大的工具支持。通過采集來自高分辨率衛星遙感影像、土地利用現狀調查、土壤普查以及地形地貌等多方面的數據源，并利用地理信息系統（GIS）、空間分析以及數據挖掘等先進技術，可以對土地資源的數量、質量、分布和使用情況進行綜合評估和深入分析。依托這些分析結果，結合農業發展和生態環境保護的雙重需求，可以制定出既科學又合理的土地利用規劃與整治策略，優化土地利用結構，提高土地利用效率，保護耕地資源。

2. 水資源管理。水資源短缺和不均勻分布是影響農業發展的重大障礙。大數據技術在農業水資源管理方面具有廣闊的應用前景。通過安裝智能水表、水位傳感器、水質監測儀等設備，可以實時采集農業用水的水量、水質和用水時間等數據。結合氣象數據、作物需水模型和灌溉制度，運用大數據分析算法，可以實現農業用水的精準計量、優化調配和高效利用。

二、大數據技術在農業領域應用面臨的挑戰

（一）數據質量和準確性問題

農業數據來源包括傳感器監測、人工調查、統計報表、網絡爬蟲等，數據的采集方式和標準各不相同，部分數據可能存在誤差、缺失、重復等問題，影響數據分析結果的準確性和可靠性。傳感器在惡劣環境下可能出現故障，導致數據采集錯誤；人工調查可能由于調查人員的主觀因素或操作不規范而產生偏差。此外，不同來源的數據在格式、精度和單位上的差異也給數據整合和分析帶來了困難。

（二）數據共享和整合困難

農業數據分散在農業農村部門、氣象部門、科研院校、農業企業等不同的部門機構中，由于缺乏有效的數據共享機制和統一的數據標準，數據的流通和整合存在嚴重壁壘。各部門和機構出于自身利益考慮，往往不愿意共享關鍵數據，導致數據孤島化嚴重。即使部分數據能夠共享，由于數據格式和語義的不一致，也需要耗費大量的時間和精力進行數據清洗和轉換，增加了數據整合的難度和成本。

（三）技術和人才短缺

大數據技術在農業領域的應用需要綜合運用數據采集、存儲、處理、分析和可視化等多種技術，涉及到計算機科學、統計學、農業科學等多個學科領域。然而當前既懂農業又懂大數據技術的復合型人才十分匱乏，限制了大數據技術在農業領域的推廣和應用。此外，農業從業人員的信息化素養普遍較低，對大數據技術的認知和接受程度有限，也給技術普及帶來了一定的困難。

（四）資金投入不足

大數據技術的應用需要投入大量的資金建設基礎設施，如傳感器網絡、數據中心、通信網絡等，還需購置昂貴的軟件和設備，以及開展后續研發升級維護等。然而農業領域的經濟效益相對較低，農業企業和農民的資金實力有限，政府的財政投入也相對不足，導致大數據技術在農業領域的應用長期面臨資金短缺的困境。此外，由于農業大數據項目的投資回報周期較長，風險較高，也使得社會資本對農業大數據領域的投資積極性不高。

三、大數據技術在農業領域的前景展望

（一）技術創新推動應用深化

1.人工智能與大數據融合。隨著人工智能技術的持續演進，尤其是深度學習算法的崛起，為大數據分析開啟了新的可能性。借助卷積神經網絡（CNN），衛星遙感圖像能夠被自動識別與分類，從而精準監測農作物的生長態勢及土地使用的變遷；通過循環神經網絡（RNN）處理時間序列數據，可以優化農產品市場價格的預測及需求估算的準確性。人工智能還可以與機器學習算法相結合，實現更加智能化的農業決策支持。

2.區塊鏈技術應用。區塊鏈技術具備去中心化、不可篡改和可追溯性等特征，為農業大數據的安全存儲與共享開辟了新的解決路徑。通過建立基于區塊鏈的農業數據共享平臺，可以確保數據的真實性和完整性，解決數據信任問題，促進數據的流通和共享。同時，區塊鏈技術還可以應用于農產品質量追溯，實現從源頭到終端的全過程追溯，保障農產品質量安全。

3.邊緣計算與云計算協同。邊緣計算通過將數據處理能力推向數據源附近，實現實時數據處理和快速響應。結合云計算的強大計算和存儲能力，可以構建更高效靈活的農業大數據處理架構。在智能農業設備中集成邊緣計算模塊，可以對本地采集的數據進行預處理和篩選，僅上傳關鍵數據到云端進行深入分析。這樣不僅能降低數據傳輸成本，還能提升系統的實時性和可靠性。

（二）數據共享和開放程度提高

1.政策引導與法規完善。政府應出臺相關政策法規，加強政策引導，鼓勵各部門、機構和企業開放共享農業數據。同時建立健全數據共享的標準規范和管理制度，確保數據共享的合法性、安全性、及時性和規范性。

2.數據交易市場發展。隨著數據這一新型生產要素的價值日益凸顯，農業數據交易市場將逐漸興起。數據交易平臺、規范數據交易流程和定價機制的平臺，可以促進農業數據的流通和市場化配置，激發數據的創新活力和潛在價值。

3.國際數據合作加強。在全球化背景下，國際間的農業數據合作將日益密切。各國將通過數據共享、聯合研究等方式，共同應對全球性的如氣候變化、糧食安全等挑戰，推動農業可持續發展。

（三）農業產業鏈協同發展

1.全產業鏈數據整合。大數據技術將打破農業產業鏈各環節之間的數據壁壘，實現從生產、加工、流通到銷售的全產業鏈數據整合。全產業鏈數據的分析和挖掘可以優化資源配置，提高整個產業鏈的運行效率和協同效應。

2.產業互聯網平臺建設。以大數據技術為支撐，構建農業產業互聯網平臺，將農業生產者、供應商、加工商、銷售商等各市場主體連接起來，能夠實現信息共享、業務協同和價值共創。

3.一二三產業融合發展。大數據技術可以促進農業與二三產業的深度融合，催生新的業態和模式。農業與旅游、文化、教育等產業融合，可以發展休閑農業、創意農業、農業科普教育等；農業與電子商務融合，可以創新農產品營銷模式，拓寬銷售渠道。

（四）人才培養和引進加強

1.學科交叉融合培養。高等院校和職業院校將逐步加強計算機科學、統計學、農業科學等多學科的交叉融合，開設相關專業和課程，培養既懂農業又懂大數據技術的復合型人才。同時加強實踐教學環節，提高學生的實際操作能力和解決問題能力。

2.在職培訓與繼續教育。針對農業從業人員和現有技術人員，開展在職培訓和繼續教育，普及大數據技術知識和應用技能，提升相關人員的信息化素養和業務水平。通過舉辦培訓班、在線課程、專題講座等形式，為其提供學習和交流的平臺。

3.人才引進與激勵機制。制定優惠政策，吸引國內外優秀的大數據技術人才投身農業領域。同時建立科學合理的人才評價和激勵機制，為人才提供良好的發展環境和待遇，充分發揮人才的創新能力和積極性。

大數據技術作為一種新興的信息技術手段，在農業領域的應用已經取得了顯著的成效。隨著技術的不斷創新和發展，政策環境的逐步完善，人才培養和引進力度的不斷加大，大數據技術在農業領域的應用前景將更加廣闊，有望在推動農業現代化、保障糧食安全、促進農業可持續發展和實現鄉村振興等方面發揮更加重要的作用，為農業發展帶來新的機遇和變革。

作者簡介：黃上上（1990— ），女，河南信陽人，本科，工程師，主要從事農業大數據應用研究。

（責任編輯" "于海）