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農業(yè)大數據平臺構建的成本效益分析

2018-01-29 09:32:38江艷軍
現代經濟信息 2018年21期
關鍵詞:成本

江艷軍

摘要:農業(yè)大數據是解決我國耕地利用、區(qū)域協(xié)調發(fā)展和脫貧致富的重要方法與途徑。本文基于耕地共享視角介紹我國農業(yè)大數據平臺的機構建設和國家政策,剖析構建及利用農業(yè)大數據平臺的理論研究,分析大數據平臺建設的成本構成與收益前景,并提出相應的政策與建議。

關鍵詞:農業(yè)大數據;耕地共享;成本;收益

中圖分類號:F303 文獻識別碼:A 文章編號:1001-828X(2018)021-0287-01

一、研究背景

2017年農業(yè)部下發(fā)農業(yè)農村大數據發(fā)展實施意見,農業(yè)大數據的建設將會解除資源和環(huán)境的束縛,打破成本“地板”和價格“天花板”的制約,進一步促進耕地的需求和供給側改革,實現農業(yè)生產資料的數據化、自動化和智能化。大數據服務平臺能夠對農具的購買、播種、農藥、植保、施肥、除草等數據進行實時跟蹤監(jiān)控和存儲,為農業(yè)經營者進行管理和資源要素分配提供數據支撐,加強遠程耕地質量檢測和農機優(yōu)化配置,實現農業(yè)生產的產業(yè)鏈、價值鏈、供應鏈的網絡聯(lián)通,使得所有的農業(yè)生產與防范措施都能夠通過大數據平臺進行分析和高效管理,進而使耕地利用效率最大化。

二、大數據平臺構建的成本效益分析

1.大數據平臺建設的成本構成

(1)數據源采集、清洗及加工成本

建立大數據平臺首要任務是采集可靠數據源,需要對生產、培育、流通、交易等各個環(huán)節(jié)產生的數據進行收集,首先就是對采集器械的收集,例如,環(huán)境感知設備、溫度和濕度傳感器、土壤傳感器、氣體傳感器等設備對基礎數據進行有效采集,現在更多的數據都是利用手機APP、遙感和各種高科技影像終端設備進行及時在線采集,這些過程無論從時間還是空間上都會產生數據采集總成本。對采集的數據源首先要輸入到終端機制,這就需要采購數據網絡傳送設備,目前主要由WIFI、Zig Bee網絡等構成,該類設備主要負責數據源采集信息和控制命令的傳達,建立以云計算為主的決策中心,大數據不能用一臺計算機直接進行運算與操作,必須通過云計算等技術對數據源進行清洗、處理、儲存和分析,負責對整個大數據系統(tǒng)進行智能決策,所以需要采購和建立云計算相關技術設備構成數據加工成本。

(2)大數據平臺搭建與數據更新成本

無論對數據源的采集、加工、傳送和智能決策分析,都需要建立相應的大數據系統(tǒng),為保證數據的真實可信以及責任溯源,在鄉(xiāng)村、城鎮(zhèn)、省和全國都必須建立大數據儲存和處理系統(tǒng),確保數據的及時運行和儲存,大數據平臺的構建也需要與阿里巴巴、騰訊等互聯(lián)網公司合作,這也將增加大數據建造成本。對大數據系統(tǒng)的數據進行及時更新,這需要建立網絡更新系統(tǒng),實現與大數據系統(tǒng)互聯(lián)互通,保證只要數據源進行更改就會使得其他所有數據及時得到更新,并且對更新數據進行備案標注,使得所有數據都能夠有“檔案”可查。

2.大數據平臺構建的效益分析

(1)土壤質量鑒別

借助化學和生物學技術鑒別各類土壤性能,耕地本身的提供性能是農作物生長的首要條件,也是提高耕地利用效率的決定因素,因此土壤堅定非常重要,通過GPS定位系統(tǒng)收集并使用大數據,基于不同類型土壤的近紅外光譜,并采用美國ASD公司最新研制的held Field Spec型光譜儀進行測定鑒別,所有測定光譜范圍必須達到800mn為合格。運用BP神經網絡模型對土壤性能和類別鑒定結果進行分析,對不同土壤鑒定結果將與耕地所有權者通過大數據平臺進行聯(lián)合對接,對土地的轉讓、性能、有機物含量、適宜耕種農作物種類以及所有權實現信息統(tǒng)一。

(2)培育良種及農作物生長周期檢測

良種的培育需要大數據的支持,培育土壤的熟化、解凍、深翻、消毒和病蟲害檢測都需要來自全國各地成功經驗的總結,每一個環(huán)節(jié)需要有相應的數據支撐,對不同類別種子的培育還要對數據根據當地的風向、濕度、光照和需求進行分析和轉換,種子飽滿度的量化、發(fā)芽率高低、部分種子的雪藏等,這些種子的處理過程需要進行大數據系統(tǒng)跟蹤檢測,并進行有效預測,進而提高種子的發(fā)芽率。在育苗技術領域開創(chuàng)大數據改良信息記載,促進新時代育苗技術的創(chuàng)新。在大數據技術支持下通過對各類農作物發(fā)芽、生根、出葉、開花、結果、成熟等生長周期以及相應的變化范圍都會有相應大數據統(tǒng)計,借助大數據利用云計算處理考察標準化差植被指數(NDVI)與比值植被指數(RVI),在時間和空間上把握農作物生長周期精確性。

(3)精準種植,加強耕地流轉

目前全國大部分地區(qū)耕地撂荒嚴重且耕地流轉管理較為困難,可利用農業(yè)大數據預測分析出各類農作物最佳種植區(qū)域,建立網上耕地流轉交易,特別是對于廣大外出打工者而言,可以節(jié)約來回談判交易成本,進而實現遠程交易操作。同時可以隨時查閱監(jiān)督土地的利用管理情況,提高土地利用效率、激發(fā)農戶進行耕地流轉,既保障了廣大農戶的收入,同時也保護好了生態(tài)環(huán)境及維護了當地生物多樣性,有利于當地其他農戶發(fā)展農家樂等旅游產業(yè),從而推動當地及相鄰縣域的農業(yè)食品加工廠等制造業(yè)的發(fā)展,實現一、二、三產業(yè)融合發(fā)展,這反過來又會推動農村基礎設施的建設與完善,更好地推動農業(yè)規(guī)模化生產。

三、結語

本文基于耕地共享視角分析農業(yè)大數據平臺的構建框架,探討構建農業(yè)大數據的成本及帶來的收益情況。農業(yè)大數據的構建成本主要包括:數據源采集、數據源清洗及加工、大數據平臺搭建與大數據的更新。而建立農業(yè)大數據的主要收益及應用前景主要包括:土壤質量鑒別、培育良種、配套間種、農作物生長周期檢測、降雨量與光照預測、精準種植,加強耕地流轉等。因此,我國應加速建設和完善農業(yè)大數據平臺,并結合農村基礎設施實現農業(yè)精準投資。結合當地實際情況制定合理利用農業(yè)大數據的相關政策法規(guī),通過建立地方和國家大數據平臺,利用真實有效數據及建立相關計量預測模型,利用網絡云計算系統(tǒng)測算農業(yè)產業(yè)結構優(yōu)化程度及空間溢出效益,結合當地經濟發(fā)展條件、農業(yè)生產方式與生產環(huán)境設計最優(yōu)農業(yè)大數據構架平臺及完善方案,實現對農業(yè)生產的精準投資。

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