中國農業監測預警的研究進展與展望

許世衛

（中國農業科學院農業信息研究所/農業部農業信息服務技術重點實驗室/中國農業科學院智能化農業預警技術與系統重點開放實驗室/北京市農業監測預警工程技術研究中心，北京100081）

0 引言

農業監測預警是基于信息流特征，對農業生產及其農產品市場全產業鏈過程中的環境因素、生物本體等進行信息特征提取、數據變化觀測、信息流向追蹤，并對未來進行態勢分析、提前發布預告、采取應對措施、防范和化解農業風險的過程[1-2]。農業監測預警融合了農學、信息學、經濟學和管理學等學科基礎理論，能夠明確農業全產業鏈信息流的變化特征，揭示信息流間的內在聯系與調控機制，為農業生產管理提供科學依據。

作為當今農業科技前沿研究領域和重大研究課題之一，監測預警理論與技術的應用有利于三農工作中實際問題的解決。隨著農業信息技術的發展及在農業領域應用地不斷深化，農業監測預警的地位和作用凸顯，對調控農業生產水平、提高農產品數量及品質、提升應對風險與突發事件能力，以及保障國家食物安全、提高農產品國際競爭力、加強農業管理等都將起到重大支撐作用。

1 農業監測預警研究發展歷程

農業系統是一個包含自然、社會、經濟以及人類活動的復雜系統，衍生的信息數量和類型繁多，其數據可以分為農業資源環境類、農業生產類、農產品消費類、農產品市場類和農業經營管理類信息[1,3]。信息的采集、處理、分析及信息管理服務是農業監測預警的基本內涵，也是在任何發展時期都需要解決的核心問題，是實現農業信息化的基礎[2,4]。隨著中國農業發展信息化水平的提升，農業監測預警的內涵特征也發生著顯著變化。幾十年來，國內農業監測預警主要經歷了以傳統計數與統計為基礎的起步階段、以計算機輔助為特征的成長階段、以信息感知與智能分析為特征的成熟階段等3個階段。

1.1 以傳統計數與統計為基礎的起步階段

新中國成立后至20世紀80年代初為農業監測預警工作的起步階段。這個時期計算機等現代信息技術尚未引入國內農業信息研究領域，農業信息采集及分析、管理均主要依靠人工完成。信息收集主要是典型實地調查和訪談，報表記錄，逐級報送上級管理部門；信息類型主要是數值型和文本型，信息的處理以基本數理統計為主，信息分析以專家經驗判斷為準[5]。如對作物產量和長勢的監測，由于信息采集、分析技術落后，從信息獲取到信息處理都存在著數據時效差、尺度小、費用大、準確性較差的問題，使得對農業信息的把握存在較大不確定性[6]，從學科建設角度看，農業監測預警在這個階段尚不成熟。

盡管這個階段并沒有形成真正意義上的監測預警理論與機制，然而一些科研工作的開展如新中國成立后科研工作者對蝗蟲、水稻螟蟲、小麥條紋病等的發生規律和防治技術進行了系統研究，利用病蟲指標預測法、數理統計預測法和綜合分析預測法等，提出了綜合防治策略，基本控制了這些農作物病蟲害的危害[7]；建國后的30余年里，國內的土壤科學工作者進行了大量的土壤調查和綜合考察，開展了2次土壤普查工作，為當時的土地開發利用、綜合治理和農業綜合區劃提供了重要的科學依據[8]。這些工作的開展為農業監測預警理論研究的發展打下了基礎。

1.2 以計算機輔助為特征的成長階段

20世紀80年代中后期至20世紀末，計算機在農業領域的應用以及現代農業信息技術的飛速發展[3-4,8-9]，助力農業監測預警研究進入了信息化分析的快速發展階段。創建了一系列數據采集和處理的關鍵技術，逐漸建立預警與信息發布機制，借助先進信息技術手段快捷的獲取信息，實現了由專家經驗判斷向簡單模型分析與計算機模擬分析相結合的分析方法的轉變[5,7]。

這一時期信息獲取技術已開始運用遙感技術、全球定位技術并進行大量農業信息的調查研究與監測，逐步開展農業精細、精準化管理[3,8,10-12]；信息類型主要是數值型、圖像型和文本型信息；信息處理技術主要是借助計算機軟硬件的信息處理系統，如隨著計算機技術的應用，專家系統已比較多地應用于作物生長管理、病蟲預測預報等工作中[4,7,10-12]。農業信息的發布主要是基于報紙、電視、廣播等媒介。

計算機的采用，使得監測預警的一些技術用于糧食生產、食物安全等成為可能。中國的發展始終面臨著糧食安全、重大病蟲害疫情和自然災害、人地矛盾、生產力低下等嚴峻的問題，亟待全面把控農業生產態勢，早發現早規避風險。這一階段，國內開展了由中國農業科學院主持的國家自然科學基金重大項目“中國中長期食物發展戰略研究”，對食物供需進行分析預警[14]。同時在這一時期監測預警的技術研究在農業資源管理與規劃、農業生產決策分析、重大病蟲害疫情和自然災害、食品安全等領域都已有較快的發展[4,7-8,10,14-15]。

國家有關部門開始重視農業監測研究與技術應用工作。20世紀90年代，農業部2次立項支持主要病蟲長期運動規律及預測的研究。90年代后期以來，全國農業技術推廣服務中心每年年底都組織專家對翌年重大病蟲長期發生趨勢進行會商，形成全國農作物災害性病蟲發生趨勢（長期、超長期預測材料），提供給每年的全國農業工作會議參閱[7]。20世紀90年代以來，農業部、國家糧食局、商務部等都開展了糧食流通和糧食儲備、農產品生產流通與消費的信息分析工作[1]。這些活動的開展均推動了農業監測預警理論與預測分析技術的發展。

1.3 以信息感知與智能分析為特征的壯大階段

21世紀開始至今，農業監測預警學科領域逐步壯大與完善，互聯網、物聯網等信息技術為農業監測預警研究提供了有效的分析與管理工具，農業監測預警向著系統化、集成化、智能化方向發展。農業信息數據的獲取已經實現了即時感知和廣泛性采集，形成了動態和靜態結合的大數據集合；數據分析實現了定性定量相結合；監測對象更加全面和細化，預警和服務系統不斷完善，信息發布方式多元化。農業監測預警已經步入大數據時代，農業監測預警工作的思維方式和工作范式發生了根本性變化。依托大數據構建的系統集成和預警模型，通過對海量數據的智能分析和深度挖掘，發現和準確模擬信息流走向，實現各類相關信息的相互印證，不斷提高監測預警結果的準確性，促使農業監測預警理論和技術體系日趨壯大與完善。

國家部署了一批重大研究項目，全面推動農業監測預警理論發展和技術創新。在“農產品數量安全智能分析與預警關鍵技術及支撐平臺研究”、“基于物聯網技術的農業智能信息系統與服務平臺”、“主要糧油作物質量安全全程跟蹤與溯源研究”等項目的支持下，全國各大農業高校和科研院所積極進行農業監測預警領域的理論探索，突破了一系列重大難題，創新了理論和關鍵技術，推動了成果應用。

從研究力量部署上，農業部先后建立了“農業部智能化農業預警技術重點開放實驗室”、“農業部信息采集技術重點實驗室”、“農業部農業信息服務技術重點實驗室”、“農業部農業信息技術重點實驗室”等機構，大力開展專門化研究，對促進農業生產發展和農產品市場穩定發揮了重要作用，農業部于2011年成立了首批以上海交通大學、中國農科院信息所、中國人民大學、農業部農村經濟研究中心等10家單位的10位專家組成的農業部市場預警專家委員會，進一步為農產品市場調控政策的制定提供重要智庫支撐。2015年初，農業部啟動了覆蓋17個省（區、市）的小麥、稻米等8個品種的全產業鏈信息分析預警團隊試點工作。組建了一支由首席分析師、會商分析師、省級分析師和產業信息員共計1000余人的預警團隊[16]。

從學會層面，中國農學會科技情報分會于2008年在南寧召開了“全國農業信息分析學術研討會”，2009年在鄭州召開了“全國農業信息分析理論與方法學術研討會”，2010年在上海召開了“全國現代農業與信息智能分析預警學術研討會”、在石家莊召開了“全國農業信息智能服務技術高層論壇”，2012年在福州召開了“全國農業信息監測預警方法與技術學術研討會”，2014年在南京召開了“2014農業信息科技前沿技術與應用學術年會暨農業大數據、物聯網與智慧農業研討會”，2017年在揚州召開了“全國農業大數據與監測預警學術研討會”等系列學術會議，協同開展全國性的農業信息分析預警研究工作。

由于智能分析方法的建立，監測預警技術支撐的應用工作不斷加強。2001年，農業部建立了農產品質量安全例行監測制度，進行了農產品質量安全風險監測信息分析。2002年，農業部開始對農產品進行定時市場形勢分析，按照月度、季度、年度定期提出分析報告，2010年開展了18個農產品品種的單品種分析，為促進農業生產發展和農產品市場穩定發揮了重要作用。基于農業監測預警的數據準備、分析模型創立和專業分析隊伍的建立，2014年中國首次召開了中國農業展望大會，大會展望報告成為國內農產品市場權威信息發布的重要渠道之一。農業部進一步提出，到2025年全面建成全球農業數據調查分析系統，進一步增強在國際市場的話語權、定價權和影響力[16]。

2 農業監測預警的重要成果與應用

經過多年的累積和發展，在一系列國家科研項目及國際合作項目的支撐，以及多個科研單位監測預警團隊地不懈努力下，中國農業監測預警工作取得顯著進展。創建了農業監測預警分析理論，突破了信息分類的關鍵技術和系統研發中的系列問題；在農業重大病蟲害疫情防治和自然災害預警、農業生產過程精準管理、農產品市場信息采集技術方面取得重大突破，并獲得多項國家級和省部級獎項；研建了中國農產品監測預警系統、農情監測系統、在線會商系統平臺等；創辦了中國農業展望大會等。

2.1 構建了農業監測預警理論基礎，突破了信息分類關鍵技術和系統研發難題

在理論方法研究方面取得以下顯著進展：針對農業監測預警數據語義不清的現狀，提出了農產品信息監測全息化理論；針對農業監測預警系統化特點，研究提出了模塊化系統方法論；針對當前農業監測預警精準度不高的問題，研究了農業生產和市場劇烈波動影響機理，分析了農業生產、市場等信息波動規律及其影響因子的相關關系，提出了監測預警指標的評估體系，建立了農業生產、市場、消費等監測預警指標體系，構建了基于多源信息融合技術的農業監測預警的基本理論框架和方法；針對農產品展望支撐技術缺乏，利用現代信息技術并融合經濟學原理與生物學機理，開展涵蓋氣象因子、投入品和管理因子的監測預警模型與系統研究[1]。

在關鍵技術和系統研究方面，開展了農業預警知識庫劃分標準和類型設計研究，構建了農業預警知識庫群；建立了研究區農業預警的空間數據庫與屬性數據庫以及綜合集成的案例庫；針對大數據獲取及科學處理的問題，圍繞大數據中的疏密度數據聚合化、智能分析、高價值數據快速應用等難題，探索建立統一管理、全面覆蓋、全方位服務的農業信息分析巨系統和服務平臺；開展了模型及數據同步技術研究、協調及配置智能經濟服務技術研究等，實現了各應用系統、各預警分析模型的統一管理和調度[5]。

以此為基礎，構建了農業監測預警的關鍵理論與技術體系，極大地促進了農業信息分析學學科的形成，出版了《農業信息分析學》、《農產品數量安全智能分析與預警的關鍵技術及平臺研究》等標志性專著。

2.2 近10年來在農業發展中取得多項成果

農業監測預警研究內涵豐富，近年來，農業監測預警研究成為發展迅速的綜合交叉性學科領域之一。圍繞農業發展中的一系列重大問題和需求，如農業自然災害、作物病蟲害、自然資源監測和農產品市場監測等，經過多年聯合攻關，已經取得不少研究成果[17-20]。

2.2.1 農業氣象災害監測預警方面 甘肅省氣象局主持完成的“中國西北干旱氣象災害監測預警及減災技術”項目，豐富和發展了西北干旱預測物理指標和干旱監測指標體系，研制了監測農田蒸散的大型稱重式蒸滲計，有效提高了干旱監測、預測的準確度，成果獲得2013年度國家科技進步二等獎。中國農科院農業資源區劃所主持完成的“農業旱澇災害遙感監測系統”，突破了旱澇災害信息快速獲取、災情動態解析和災損定量評估3個技術瓶頸，創建了國內首個精度高、尺度大和周期短的國家農業旱澇災害遙感監測系統，成果獲得2014年度國家科技進步二等獎。

2.2.2 農業病蟲害監測預警方面 中國農科院植保所主持完成的“棉鈴蟲區域性遷飛規律和監測預警技術的研究與應用”項目，建立了覆蓋中國棉鈴蟲發生區的國家棉鈴蟲區域性災變預警技術體系，成果獲得2007年度國家科技進步二等獎。中國農科院植保所主持完成的“主要農業入侵生物的預警與監控技術”，創新了入侵生物定量風險分析技術，提高了對入侵生物野外跟蹤監控能力，成果獲得2013年度國家科技進步二等獎。江蘇省農科院植保所主持完成的“長江中下游稻飛虱爆發機制及可持續防控技術”項目，探明了長江中下游褐飛虱后期突發、灰飛虱區域性暴發關鍵機制，創新了監測防控技術，成果獲得2015年度國家科技進步二等獎。

2.2.3 森林資源監測預警方面 中國林科院資源信息所主持完成的“森林資源綜合監測技術體系”項目，首次構建了森林資源綜合監測指標與技術體系，突破了森林資源信息一體化采集、綜合分析處理、集成管理服務等關鍵技術，自主研發了森林資源綜合監測系列軟件，實現了森林、濕地、森林災害、林業生態工程的綜合監測、高效管理和集成服務，成果獲得2013年度國家科技進步二等獎。

2.2.4 農產品市場信息采集技術方面 中國農業科學院農業信息研究所主持完成的“農產品市場信息采集關鍵技術及設備研發”項目，圍繞農產品市場信息的采集，開展了關鍵技術研究與設備研制，解決了該農產品市場領域信息感知、傳輸、處理環節的科學問題，為實現農產品市場的信息采集和分析預警提供了有效手段。成果獲2014—2015年度農業部中華農業科技獎一等獎。

2.2.5 農作物生產過程精準化管理方面 南京農業大學主持完成的“基于模型的作物生長預測與精確管理技術”項目，創建了具有動態預測功能的作物生長模型及具有精確涉及功能的作物管理知識模型，成果獲得2008年度國家科技進步二等獎。上海交通大學機械與動力工程學院主持完成的“土壤作物信息采集與肥水精量實施關鍵技術及裝備”項目，圍繞精準施肥目標，在土壤作物信息獲取、施肥處方生成、變量施肥耕作等方面攻破了系列核心技術，成果獲得2011年度國家科技進步二等獎。浙江大學主持完成的“植物-環境信息快速感知和物聯網實時監控技術及裝備”項目，攻克了農田信息快速感知、穩定傳輸和精準管控3個技術難題，成果獲得2015年度國家科技進步二等獎。

2.3 對現代農業管理的應急調度、防控系統及信息權威發布等發揮了技術支撐

監測預警能夠實時掌握農業信息，對未來發生的事情進行不間斷的預判預警，不僅為解決農業全產業鏈的重大科學問題提供支撐，同時也是現代農業管理最高端、最基本的工具。隨著在食品安全、市場流通、農產品消費、旱澇等災害、病蟲害防控等生產和管理工作中建立監測預警系統，形成了一批數據與深度分析報告、展望報告等，為農業管理者在宏觀把控農業全產業鏈態勢、制定應急預案及實施政策模擬等提供了最有利保障。

農業監測預警助力政府應急防控。20世紀90年代以來，通過國家“金農”工程、國家科技支撐計劃、農業部市場預警專項等一系列重大工程和科研項目的協作研究與示范，國內成功研發了一系列農業監測預警系統，建立了主要涉及農業生產、食品安全、市場流通、農產品消費、疫病監控、病蟲害防控等在生產和管理工作中應用的預測預警系統，并在生產實踐中得到廣泛普及[1]。

近十幾年來，農業部、科研單位和企業等堅持開展農產品監測預警工作，建立了數個農產品數量、價格、質量追溯等監測預警系統。如中國農業科學院農業信息研究所建立了“中國農產品監測預警系統”，實現了分時間、分區域的農產品動態監測預警，并為農業決策部門及相關預警分析人員提供了自助協同工作環境，能夠及時發布會商后形成的預警報告、展望報告、聚焦報告和調研報告。通過對農產品分品種的常規分析監測和應急追綜監測，以日報、周報、專報、專刊等形式，將農產品市場監測數據及形成的深度報告上報決策部門。2010年以來，農產品的分品種監測由常規監測延伸到熱點監測，對于一些已經發生或潛在發生的事件能夠及時監測預警，為相關部門及時、有效地進行宏觀調控提供了決策參考，提升了對突發事件的應急能力。

監測預警技術支撐《中國農業展望報告》發布。農業展望是農業監測預警的重要出口之一，是組織強化農業信息監測預警體系、完善信息發布制度、開展農產品市場調控的重要工具，美國、澳大利亞等國家的農業展望和監測預警體系相對比較健全。目前在國內已經逐步建立起具有開創性和先導性的中國農業展望大會制度。2014—2017年連續召開的4屆中國農業展望大會，受到了國內外廣泛關注。大會主要發布了未來10年中國農業展望、進行宏觀經濟與農業熱點專題研討交流農業監測預警、農業大數據等理論與方法的最新成果，標志著中國特色農產品監測預警體系建設取得重要成效。

3 未來展望

當前國內農業的發展正處于傳統農業向“優質、高產、高效、生態、安全”的現代化農業轉型期，這必然是一個漫長和艱難的過程，要推動其發展必須依靠技術創新和組織創新的雙輪驅動。2015年以來，中國農業科技進步貢獻率達到56%[21]，仍低于大多數發達國家（75%以上），同時中國也進入了高成本、高風險、資源環境約束趨緊的發展新階段，迫切需要不斷提升信息引領現代農業發展的能力，建立健全、高效的農業信息監測預警機制，把監測預警體系建設作為重要基礎建設，提高農業生產和管理效率。

3.1 農業監測預警將與現代農業產業管理唇齒相依

中國提出的國家發展新常態下戰略需求，亟待監測預警完善體系支撐。現代農業各產業間的銜接擾動、國內外市場間的傳導聯動以及線上線下的協同互通變得越來越強烈，對現代農業管理和調控提出了巨大的挑戰。農業監測預警通過對農業產業鏈、價值鏈和供應鏈的鏈式監測，以及對信息流、物質流和資金流等的流式預警，可以實現對現代農業全生命周期的實時化、精準化和智能化管理調控。未來伴隨信息化和農業現代化的發展，融合了大數據、物聯網、云計算和人工智能的農業監測預警，有望成為兩者在農業各產業交融發展中的管理利器，為現代農業的轉型升級提供必不可少的保障和服務。

3.2 大數據應用將貫穿農業監測預警過程始終

據估算，目前每畝農田每年產生的數據約為15 G（環境與土壤類傳感器監測每10 min采集1次數據+市場監測數據+統計監測數據+農情視頻監測數據），農業每年還開展大量的統計調查，產生大量的數據。在來源廣泛、類型豐富和結構復雜的大數據推動下，農業監測預警的監測信息將從樣本向總體延伸，分析對象和研究內容將變得更加細化，監測過程將從農業單一環節向全產業鏈、全過程、全生命周期擴展，預警周期也將由中長期向短期擴展，預警區域將從全國、省域向市域、縣域、鎮域，甚至是田塊級別覆蓋。與此同時也帶來了諸多挑戰，如何充分利用大數據，化繁為簡、去偽存真，亟需建立以需求為導向的實時化信息采集技術，形成標準規范的農業基準數據庫，構建多市場、多場景智能模型分析系統，形成可視化的預警服務表達和應用，為現代農業全生命周期精準管理提供支撐。

3.3 實時感知與個性服務成為研究與應用重點

通過物聯網技術改造農業，提升各環節智能化程度，有助于實現“環境可測、生產可控、質量可溯”的實時感知。未來將以提高國內農業生產環境監測能力、農業生產和流通智慧化水平、保障農產品質量安全為目標，大力發展農業物聯網技術，完善農產品全產業鏈監測體系建設為重點，推動傳統農業管理方式變革，減少生產管理中的傳統路徑依賴，建立市場導向的現代農業管理制度；探索建立涉農信息共享機制，形成全行業、可比較的基礎數據庫；完善工作機制、模型和方法，繼續開展中國農業展望活動，發布權威農業市場信息。最終以向 2億多農戶和成千上萬其他農業經營主體提供全流程、多層次、低成本、個性化的信息服務為目標，實現農業信息服務“進村入戶”。

3.4 以問題導向的數據智能處理將取得突破

數據的處理和分析是監測預警的核心能力，當前數據分析與應用的速度已經遠遠落后于數據產生的速度。農業生產過程繁雜、生產主體復雜、需求千變萬化，針對農業大數據的數據處理分析模型缺乏，未來要以問題解決為導向，加強適用農業大數據分析挖掘技術的研究。圍繞農產品消費和糧食產量分析等重點工作，緊抓前沿信息技術和“數據”這一核心，構建大型智能化機理預測模型系統；圍繞農業全要素等數據資源，建立農業協同推理和智能決策模型，是未來解決大數據條件下分析預警的關鍵。未來將在數據處理方法、數據算法和基于云計算的“跨域關聯”等方面尋求新的突破，通過數據處理、挖掘、分析，變“大”為“小”，宏觀與微觀相結合，抽取出農業監測預警的最關鍵的數據指標，歸納提煉農業信息流變化特征、內在機制、演變規律與影響路徑等，凝練農業監測預警的核心方向，推動農業監測預警向更快、更準、更高的方向發展。

3.5 國內外技術融合將產生深刻變革

農業監測預警是信息技術服務農業發展的重要體現，是跨學科跨領域的系統工程。未來需要加強人才培養與合作交流、數據共享機制等多方面的建設，聯合國內外農業、經濟、信息等有關領域專家，提煉農業監測預警領域核心問題，實現農業監測預警工作的大合作與技術融合，為農業監測預警的重大理論問題的突破和關鍵技術體系的創新提供有利支撐。完善的中國特色的農業監測預警體系，必將成為推進農業現代化，實現國內農業“優質、高產、高效、生態、安全”目標的強力保障。

[1]許世衛.農業信息分析學[M].北京:高等教育出版社,2013:4-40.

[2]許世衛.創新農業監測預警技術服務現代農業建設[J].農產品市場周刊,2014,48:22-25

[3]曹衛星.農業信息學[M].北京:中國農業出版社,2004:1-13.

[4]石元春.中國農業信息化發展戰略[J].科技導報,2003,21(8):3-6.

[5]中國科學技術協會.農業科學學科發展報告:基礎農學(2014—2015)[M].北京:中國科學技術出版社,2016:156-172.

[6]陳沈斌.小麥、玉米和水稻遙感估產技術試驗研究文集[M].北京:中國科學技術出版社,1993.

[7]劉萬才,姜玉英,張躍進,等.中國農業有害生物監測預警30年發展成就[J].中國植保導刊,2010,9:35-39.

[8]信乃詮.半個世紀的中國農業科技事業[M].北京:中國農業出版社,2000.

[9]孫九林.農業信息工程的理論、方法和應用[J].中國工程科學,2000,2(3):87-91.

[10]王人潮,史舟.農業信息科學與農業信息技術[M].北京:中國農業出版社,2003.

[11]汪懋華.汪懋華文集[M].北京:中國農業大學出版社,2012:127-311.

[12]趙春江.精準農業研究與實踐[M].北京:科學出版社,2009:1-27.

[13]趙春江,楊剛.農業專家系統現狀與未來[J].農業網絡信息,1992(2):1-7.

[14]盧良恕,劉志澄.中國中長期食物發展戰略[M].北京:中國農業出版社,1993.

[15]張強,高歌.中國近50年旱澇災害時空變化及監測預警服務[J].科技導報,2004,7:21-24.

[16]李道亮.中國農村信息化發展報告[M].北京:電子工業出版社,2017:368-380.

[17]唐華俊.耕耘六十載，收獲一甲子[M].北京:中國農業科學技術出版社,2017.

[18]農業部科技教育司,中國農業科學院農業信息研究所.2000—2010年國家獎勵農業科技成果匯編[M].北京:中國農業出版社,2013.

[19]袁惠民,許世衛.2011—2015年國家獎勵農業科技成果匯編[M].北京:知識產權出版社,2016.

[20]袁雪.2008—2015年中國農業科技獎勵獲獎成果信息分析[M].北京:中國農業科學技術出版社,2016.

[21]中華人民共和國農業部.2016中國農業發展報告[M].北京:中國農業出版社,2016:5.