農業大數據應用研究進展分析

韓 沙，馬德新

（青島農業大學動漫與傳媒學院，山東 青島 266109）

隨著互聯網的迅速普及和大量信息的爆發，現代農業與互聯網的聯系也越來越密切，將現代農業與互聯網創新思維相結合，需要利用大數據來進行農業內部許多信息和項目的篩選及分析，大數據開始滲透到農業領域內。中國作為一個農業大國，擁有龐大的數據庫。隨著各種計算機傳感設備和農業科技的普及應用，農業數據來源渠道更加廣泛、涉及的范圍更廣。農業數據本身具有體積大、結構復雜、模態變化、實時性和高相關性的特點。大數據已在或將在農業生產經營各環節中發揮巨大作用，因此，利用大數據技術進行農業相關應用研究，具有重大的現實意義。本研究采用文獻綜述法，概述了國內外農業大數據的研究進展，分析了農業大數據的應用方向，指出了目前發展存在的問題與挑戰，以期為農業大數據的發展提供參考。

1 農業大數據概述

農業大數據，即大數據與農業的結合，是大數據在農業中的應用，是大數據應用的一種趨勢。農業大數據必然要融合農業自身的一些特點，比如周期性和季節性。利用大數據能夠對農業數據進行搜集、存儲、計算和應用。其中，云計算和物聯網技術在農業大數據領域內給予支持，而在農業領域內大數據所彰顯出的儲存和管理價值，對于農業基礎數據的分析意義顯著，使得農業大數據表現出巨大的價值。農業大數據在拓展和深化的過程中完成了高精密度的篩選，農業大數據的應用使農業信息流動得到了擴展和深化［1］。目前，農業大數據被應用在農業生產管理、農業資源利用、農業市場等領域。雖然大數據方面的文章已較多，但是研究農業領域大數據的文章卻較少，還需進一步拓展。

2 農業大數據研究進展

2.1 國內研究情況

以中國知網（CNKI）的中文報刊網絡出版圖書館作為數據源，搜索策略為主題=“農業大數據”進行模糊檢索，從2013 年起，截至2019 年，共搜索了3 274 份相關文獻，如圖1 所示。從圖1 可以看出，隨著國家對農業信息化重視程度的加深，農業大數據開始成為研究的熱點，相關文獻數量也隨之增長。

圖1 國內農業大數據相關文獻發表數量

孫忠富等［2］結合農業的實際特點，提出了大數據在現有農業發展需求中的一些建議。張浩然等［3］指出雖然農業大數據的研究剛起步，但是大量科研人員致力于農業大數據的優化，在農業大數據的采集、集成、存儲和處理等關鍵技術中取得了進步，但仍然存在異構性、實時性和挖掘能力上的挑戰。溫孚江［4］希望借助農業大數據的戰略意義，從協同機制出發，把控農業大數據的多學科性。許世衛［5］主要研究了大數據在農產品監測預警方面的應用，重點研究了農業大數據的標準化發展進程，并且在實時化和可視化角度進行了有關論述。李道亮等［6］認為，大數據的未來發展方向必然與農業人工智能和農業精確篩選有關，智能化的信息處理將使農業生產更為便捷。李秀峰等［7］論述了農業信息服務的技術創新將有助于農業大數據的發展。王文生等［8］將農業信息化現狀與農業大數據采集方法分析相結合，考慮了未來的大數據農業應用主要集中在準確的農業決策領域和國家農村綜合信息查詢領域內的應用，同時還包含農業數據監測預警系統、農情監測系統和農業生產環境監測與控制系統等方面。孟祥寶等［9］在闡述農業大數據的概念和特點的同時，從服務、管理、應用、技術和資源5 個關鍵方面對農業大數據SMART 應用架構進行分析設計，重點把控智能分析的作用，這將成為大數據未來發展的一個典型方向，對農業大數據的標準化和自動化具有一定的指導意義。郭承坤等［10］提出多學科數據整合和農業大數據平臺作為重點研究方向。引用次數較多的文獻研究內容分類如表1 所示。從表1 中可以看出，被引用數量較多的有關農業大數據的文獻中，主要內容包括大數據及農業大數據的相關概念介紹、農業大數據的現狀及發展前景展望。

表1 國內農業大數據文獻研究內容分類

2.2 國外研究情況

在 Web of Science 上以“agriculture big data”為關鍵詞檢索，2013—2019 年共有相關文獻288 篇，如圖2 所示。從圖2 可以看出，農業大數據作為研究關注的熱點之一，各國隨著研究力度加大以及相關政策的支持，研究文獻數量呈逐年增長態勢。

圖2 國外農業大數據相關論文發表數量

Wolfert 等［11］研究提出，農業大數據對于農業發展產生的重要影響，是大數據未來發展不可忽略的一個發展分支。Bendre 等［12］研究了大數據在天氣預報方面給精細農業帶來的影響。Waga 等［13］重點關注降雨、風、溫度等環境條件數據，并利用特定的云計算分析工具從中獲取一些有意義的信息，使農業大數據用于戰略性和成功的農業。Coble 等［14］指出了未來探測農業大數據來源的重要性。Zhang等［15］詳盡闡述了大數據未來分層領域內所面臨的挑戰，并且給出了一些建議。Fan 等［16］概括和闡述了大數據與數據之間的覆蓋關系。Carolan［17］在農場管理決策時利用大數據，通過對大數據行業人員的訪談表明，人們對于涉及銷售和推廣大規模數據采集、預測分析軟件和傳統農業應用的精確方面很支持，對于建立糧食系統的農業大數據平臺的期望很高。Griffin 等［18］介紹了精細化農業中利用全球衛星定位系統、小型無人機系統等實現利潤最大化，這同樣也是大數據在精細農業中的應用。引用次數較多的文獻研究內容分類如表2 所示。

從以上分析中可以看出，國外對于農業大數據的研究涉及方面比較廣泛，大多數通過實際案例來說明精細農業大數據的應用，研究內容包括算法、具體應用等，內容比較具體。

3 農業大數據的應用

3.1 農業大數據平臺

對國內外農業大數據平臺進行了多次探索，將農業大數據的應用進行歸類（表3）。如美國、英國、澳大利亞等國家，對于大規模的農場采用大數據和互聯網工具改善農場管理體系，利用采集和上傳到云端的農場土壤、氣象、生產等數據管理農場，一些大數據平臺和移動設備的應用提高了管理的精確性［19］。從國內文獻看，王麗娟等［20］分析了中國農業大數據平臺應用的重點領域。李瑾等［21］設計了通用型的集設計原則、思路、框架及功能模塊于一體的農業大數據平臺。文燕［22］構建了以Hadoop 作為重點的計算機研究核心和中心領域模塊，HDFS 和HBase 為完善的大數據可靠存儲及篩選管理平臺模塊，從而為完善并及時探索大數據信息，拓展農業信息領域和智慧農業的發展建設有效的平臺。

3.2 農業育種

在傳統的優良作物品種培育過程中，不僅耗費大量資金和人力，而且可能需要很長時間，但大數據技術的應用將加快這一過程。大數據物聯網的興起使得傳統的育種數據管理方法無法應對大規模育種的需要，針對此現狀，岳媛等［23］就實際育種問題進行數據平臺的探索和研究，為各育種單位和個人開展育種服務提供了解決方案。大數據在農業育種上的應用使育種專家可以在資料數據庫中篩選優質基因片段，對新品種展開生物調查，獲得適宜且優良的品種，同時還能高效確定適宜區域，為進行品種的抗性表現鑒定提供方便。

3.3 農業大數據在畜牧業中的應用

大數據在畜牧業中的應用主要包括禽蛋處理信息、生產經營信息和食品質量安全信息，其中對于市場信息和服務信息的摘錄也是比較全面的［24］。趙爾平等［25］專門對西藏當地的畜牧業集中數據篩選進行了研究，包括對現有的氣象條件、草原生物害蟲、集中性的農場信息和冰雪自然災害等進行記錄，從而提出了一種具有融合性的大數據解決框架，將智能農業作為現代畜牧業和獸醫學研究的基礎。可以看出，智能農業已成為現代畜牧業和獸醫學的轉折點。

表2 國外農業大數據文獻研究內容分類

表3 農業大數據的應用

3.4 農業大數據在農機作業上的應用

智能農業機械具有智慧指揮調度、提高作業水平等功能，大數據在農機作業上的應用主要有作業環境數據采集和處理、定位導航、智能測畝、數據統計與管理［26］。李瑾等［27］認為，在目前的互聯網轉變過程中，農業機械領域內仍然存在創新力不足的問題，如智能化水平不高、農業管理實體能力不足、產業發展水平低，為加速融合提出了相關建議。因此，有必要加快促進精細化農業與機械智能化領域的結合。

3.5 智能農業生產管理

大數據引領智能農業生產，可以進行有效的農業環境監測，以數據驅動農業精準化操作。傳感器和遙感衛星的使用可以檢測作物的生產環境，從而感知作物的生產。全球定位導航系統GPS 的導航能力正在與其他的工業領域和技術領域密切結合，而生產者也可以根據農作物的追蹤流量和控制設備需求，逐漸實現對于土地投資的合理微調，監測農田狀況，實現智能化農田環境管理。在這種方式的指導下，相關的農業氣候災害不僅可以得到規避和科學有效的控制措施，而且可以有效地指導種植方式，使作物穩定增產，提高農業生產效率。利用氣象大數據還可以預知更長時間的氣象情況，減少損失［28］。

3.6 農產品質量安全與追溯

食品安全是社會關注的焦點，從農田到顧客的農產品跟蹤過程有利于顧客掌握產品的生產過程，減少污染和增加收益，對于農產品的食品安全監督管理也提出了更高的要求。使用農業大數據技術平臺，可以實現從工廠到桌面的每個環節的跟蹤。農產品的食品健康安全監測不容忽視，監測和預警都必須要快速分布于農產品生產和領域的各個溝通環節，從源頭上把控食品安全領域保障食品安全的各項措施。劉楊等［29］設計了食品安全數據智能架構，針對食品安全編碼和數據庫進行重新整合，把握良性的食品安全大數據平臺，實現各個地區和不同層級的食品安全數據融合及管理應用。

3.7 大數據在休閑農業上的應用

大數據領域與農業休閑領域和旅游領域的結合，推動了服務業智能化的發展，陳冬生［30］指出在休閑領域內結合完善的數據共享技術，可以實現休閑農業大數據的快速共享和查詢。

3.8 農業市場大數據

農業市場大數據可以對市場價格信息、物流信息、質量安全信息等進行宏觀預測，對市場價格、供求趨勢等進行分析。農業市場大數據的應用可以引導政府機構宏觀調控農業的市場走勢，政府指導價格。中國亟需農民使用的APP 來方便農民查詢農產品價格、供求、銷售等信息，因此，開發適合農民使用的終端是農業市場走向發展前沿的重要步驟。

4 農業大數據面臨的挑戰

1）農業大數據的使用沒有大范圍推廣。大數據雖然已經在農業行業找到了出路，為農業發展提供了機會，但是還存在一些挑戰。農業大數據的獲取受環境限制，用于收集所有農業數據信息的工具和機器還比較昂貴，大部分農場還未普及使用。如果規模大的農場能夠通過使用大數據來最大限度地提高效率，那可能會使規模較小的農場很難經營。

2）傳統經驗束縛農業大數據的發展。農民收集各種指標和信息是有好處的，但實際使用該數據還存在困難，農民如何確定數據的有效性是需要解決的問題。農民在生產方式、管理方式上經驗化嚴重，保守性突出，傳統觀念的束縛會延緩農業大數據的應用。

3）數據獲取處理能力較低。農業大數據的來源涉及到農業生產的各個方面，大規模的數據是支撐農業大數據為現代化農業發揮重要作用的關鍵［31］。因此，深入拓展農業大數據領域的使用，并且在數據采集共享，數據標準化預處理和數據分析等環節進行改進，通過創新提升數據獲取和分析的綜合能力。