大數據推動農業現代化發展的應用探究

梅紅星

（濱州市農業技術推廣中心 山東濱州 256600）

我國是農業大國，也是人口大國，農業的發展關系到國計民生和社會穩定。 黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央高度重視“三農”工作。 黨的十九大報告強調要“發展鄉村特色產業，拓寬農民增收致富渠道”和“促進農村一二三產業融合發展”。 當前，我國正處于經濟轉型升級、加速推進農業現代化的關鍵時期， 大數據技術在現代農業生產經營活動中的應用，能有效提高農業生產效率、農產品質量安全水平、農業技術推廣和農產品營銷能力[1]。 基于大數據對農業領域的研究正從定性向定量轉變， 大數據在促進農業現代化發展中的應用也成為新時代建設社會主義現代化強國過程中的重要課題。 本研究基于大數據視角， 從農業產業大數據、 智慧農業系統、 農作物遙感監測、 病蟲害遠程診斷和預測預警、 智慧農產信息服務等方面深入挖掘大數據價值， 圍繞 “數據資源—數據分析—數據挖掘—業務應用”開展深入研究，并提出大數據推動現代農業發展的建議， 為推進我國農業現代化進程提供新思路和方法參考。

1 大數據的基本概念

目前， 國內外學者對于大數據的概念沒有統一的定義。 一般認為，大數據是指無法在一定時間內用常規軟件工具對其進行獲取、存儲、管理和分析的數據集合，也是在數量、速度和多樣性等方面表現出爆發式增長的數據集合[1]。 大數據包括3 個層面的含義，一是體量層面的數據總量大； 二是信息維度層面的信息維度多；三是增長速度層面的爆發式增長。 大數據是一個很寬泛的概念， 國內外學者對于大數據有不同定義，本文作者將其定義為海量數據、高速增長和多樣化，且具備商業價值等。

2 大數據與農業現代化的關系

農業現代化是指在現代科學技術支撐下， 以新的生產要素投入為主，以現代物質裝備為基礎，以現代科學技術應用為先導， 農業生產方式向有利于環境保護的方向轉變， 生產技術向有利于提高農業綜合效益的方向轉變， 經營模式向有利于農民增收和農業增效的方向轉變， 以及農業生產要素質量和效率向有利于改善農業效益的方向轉變。 當前中國農業現代化正處于關鍵時期， 建設現代農業面臨著諸多挑戰[2]。 如我國的土地資源、人口壓力日益加劇和耕地后備資源不足等問題， 必須通過現代化技術提高土地生產率以實現可持續發展。 但是我國在傳統農業方面由于對大數據利用不足， 導致生產效率低下。 同時在高投入、高產出方面與發達國家也存在明顯差距。

大數據是信息技術高度發展的產物， 其價值在于能通過數據整合、 分析和挖掘技術有效降低信息成本、提升信息價值。 大數據與農業現代化的關系可以概括為數據是驅動農業現代化發展的重要動力和基礎。 在互聯網時代，數據作為新生產要素引入農業領域，發揮了重要作用[3]。 現代科技也在推動大數據與農業現代化深度融合， 創新運用大數據技術挖掘預測病蟲害等相關問題并提供決策參考。 通過大數據平臺實現智慧化、 數字化管理是未來農業發展方向，通過對生產過程中的大數據采集、傳輸、存儲、分析和應用實現對全產業鏈數據的整合及應用分析，能夠幫助農民獲得更加準確和及時的市場信息及產品信息。

3 大數據對推動農業現代化的作用

3.1 提高了農業生產效率

大數據技術的應用能夠有效提高農業生產效率，如在農作物栽培中，通過運用計算機技術能夠對農田土壤進行分析，科學地制定種植方案，通過優化種植結構來提高農作物產量。 此外，通過大數據技術可以對農作物生長環境進行實時監測， 將采集到的數據進行整理分析并在第一時間作出反應， 能夠及時調整農作物栽培方案以達到最好的栽培效果。 另外， 通過對農業生產數據進行分析還可以有效降低農業生產風險，如在農作物病害防治中，通過運用大數據技術可以實現對病害發生情況的實時監測和分析， 及時了解農作物病害發生情況并采取相應措施來避免病害對農作物造成的危害。

3.2 實現對農作物生長環境的實時監測

在傳統農業生產中農民通常會使用人工方式來觀察農作物生長情況并進行調整以達到最好的栽培效果， 但是這種方式很容易受到人為因素影響從而導致栽培結果不理想。 通過大數據技術可以在第一時間對作物生長環境進行監測并及時做出調整來達到最好的栽培效果。 如在玉米生長過程中由于降雨過多導致土壤含水量過高導致玉米葉片出現焦邊、枯尖等情況， 可以通過運用大數據技術來監測土壤水分情況， 并根據土壤水分狀況采取相應措施來避免玉米出現焦邊、枯尖等現象。

3.3 降低了農業生產成本

由于我國農業生產成本較高， 因此在當前市場競爭激烈的情況下很難獲得足夠大的利潤空間，在這種情況下就需要農業生產中充分利用大數據技術來降低農業生產成本。 如在農作物種植過程中利用大數據技術可以對氣象變化、 病蟲害發生情況等進行實時監測并在第一時間作出反應， 以采取相應措施來降低農業生產成本。 此外還可以利用大數據技術對市場價格進行預測以確定農產品價格、 產量等信息，以降低農產品生產成本，從而促進農業現代化建設進程。

4 大數據技術在現代農業發展中的應用

4.1 大數據獲取技術

農業大數據是以農業為研究對象， 以各類空間和時間分布的、 與農業生產密切相關的數據為核心內容，以特定目的為目標而收集、存儲、管理和處理的信息系統。 農業大數據獲取技術主要包括地理信息系統（GIS）、遙感技術（RS）和全球定位系統（GPS）等技術。

4.1.1 地理信息系統（GIS） 地理信息系統是一種數字化的工具， 它可以從地理位置上獲取與農業相關的數據，并通過數學模型對數據進行分析。 GIS 技術能對空間數據進行科學計算、展示和管理，將數據轉化為直觀的信息，具有數量龐大、類型多樣、維度豐富、價值密度低等特點。 因此，對其進行深入研究能夠更好地了解農業生產的情況， 從而為精準農業的發展提供數據支撐。

4.1.2 遙感技術（RS） 遙感技術是一種現代高科技測繪技術，主要應用于地理國情監測、自然資源調查與評價、軍事情報獲取及災害監測等領域。 遙感技術能夠實現對各種地物和地表情況的實時監測， 其主要優勢在于具有動態觀察的能力， 而且可以進行遙感圖像分析處理，從而獲得所需要的信息。

4.1.3 全球定位系統（GPS） 全球定位系統是一種通過衛星導航進行位置服務的系統， 能夠為用戶提供全天候、全天時的地理位置服務，也是大數據采集、處理和分析系統中最常用的一種技術。

4.1.4 網絡數據采集技術 網絡數據采集技術指通過網絡對收集到的數據進行分析處理， 可以獲得具有較高價值信息的新型數據采集技術。 在農作物生產領域，通過對作物生長情況進行監測與分析，能夠進一步了解農田氣候環境狀況及其變化趨勢， 預測可能出現的自然災害的發生時間、范圍、強度和危害程度。 在牲畜養殖領域，通過對牲畜生長情況和健康狀況進行監測分析， 可以對牲畜飼料選擇與飼喂管理提供科學指導。

4.2 大數據分析處理技術

（1）數據清洗：收集到的大數據先要進行清洗，以確保數據的完整性和準確性。 在對數據進行清洗之前，應對數據進行預處理，對一些特殊的問題進行剔除，并提取一些有價值的數據[4]。 常用的預處理方法有過濾、轉換、加載和封裝等。

（2）數據存儲：由于數據量巨大，而傳統數據庫在存儲、管理、查詢速度等方面都比較慢，為了更好地適應大數據時代的需求，大數據技術應運而生。 大數據處理過程中，可將海量的、雜亂無章的海量數據進行關聯、分解和整合，這樣才能更好地發現事物之間的規律和聯系，便于挖掘出有價值的信息。

（3）數據挖掘：在計算機網絡環境下，從大量的、不完全的、 有噪聲的、 隨機的數據中提取隱含在其中并等待被發現和驗證的規律或信息。 數據挖掘可以通過歸納分析處理大量數據并從中提取出有價值的信息。 通過數據挖掘得出的結果可對農產品進行有效管理和市場營銷， 從而提高農民種植及銷售水平。 所以數據挖掘是實現農業產業信息化建設的一個重要環節， 是農業產業化建設中不可缺少的重要技術之一。

4.3 大數據服務應用技術

農業大數據技術在現代農業中的應用是一項綜合性強、涉及面廣的系統工程，涉及到農業生產、經營管理、科研教育等領域，應用前景廣闊。 首先，以互聯網為基礎的大數據平臺不僅可以實現農業資源的科學管理，還可以推動農村地區產業結構的調整。 其次， 現代科技信息技術在農業發展中的應用為現代農業提供了先進、高效的服務，通過大數據技術可以進行科學研究和分析，實現資源合理配置。 最后，在大數據技術支撐下， 建立了信息共享機制和協同工作平臺，通過有效的溝通和協調，可以提高各部門之間的合作效率。 總的來說，隨著大數據技術的發展和應用進程不斷深入， 在現代農業發展中的作用也將越來越明顯。 大數據技術在現代農業中的應用要求在大數據背景下進行有效利用信息技術分析處理各種數據和信息資源， 通過應用系統提高農業生產管理效率和水平[5]。

5 大數據在現代農業中的應用成效

5.1 提升精準農業生產決策

過去農戶通過傳統方式進行生產決策時， 通過對農作物生長所需的溫度、濕度、光照、土壤水分等條件進行估算，然后再結合自己的種植經驗，決定是否進行某項生產活動。 通過將大數據技術與傳統的種植經驗相結合， 能夠幫助農戶實現科學精準生產決策。 如在龍勝各族自治縣開展的智慧農業試點項目中， 通過應用大數據技術對農戶所種植的蔬菜水果進行監測分析， 能夠幫助農戶及時掌握種植環境的變化狀況， 并在出現極端天氣情況時及時采取應對措施。

5.2 跟蹤流程全程，保障食品質量安全

在智慧農業試點項目中應用大數據技術對農作物進行全面檢測，從而提高了農產品的質量安全。 應用大數據技術后， 不僅可以監測農產品在各個階段的生長狀況， 還可以準確掌握農產品整個流程中的生產成本變化情況， 進而幫助農戶制定合理的生產計劃。 在農產品銷售環節，大數據技術對農產品的生產、加工和運輸等各個環節進行數據監控，讓消費者可以通過手機App 實時了解農產品的生長和銷售情況，并可以根據實時情況購買到新鮮、安全、高質量的農產品。

5.3 挖掘用戶需求，促進產銷精準匹配

通過大數據技術可以采集用戶需求信息， 對采集到的用戶需求信息進行分析和挖掘， 從而提高農業生產和銷售的針對性。 如在龍勝各族自治縣的智慧農業試點項目中， 通過大數據技術對用戶需求進行分析， 可以提前將當地農戶的種植意向及銷售產品向市場投放，從而避免出現農產品滯銷情況。 通過大數據分析能夠得出農產品的需求信息,當農戶種植的農產品有銷售意向時， 可以根據該信息預先向市場投放產品，也能避免出現滯銷問題。

5.4 實現農村生態的綠色化

在農業生產中應用大數據能夠對農業資源進行有效的管理和合理利用， 這對改善農村生態環境具有重要的作用。 通過利用遙感監測、地面觀測、信息采集等手段對農田生態環境進行監測， 以對農田環境污染進行預警和科學評價。 同時利用現代信息技術采集數據，建立農業污染源檔案，為及時有效地處理污染提供基礎數據。 此外，應用大數據還能促進環保技術的研發和推廣應用。 應用大數據技術后，能夠提高生態環境保護效率和水平、 減少農業生產的污染和節約能源等。

5.5 促進農民收入的多元化

利用大數據分析對農業產業進行轉型升級，可使農業產業更加多元化，有利于農民收入的增加。 首先，在現代農業生產過程中運用大數據，可以為農民提供更加科學的種植方案；其次，通過大數據分析可以發現農產品在市場上的需求量及價格變動， 并據此對農產品進行優化調整， 以實現農產品生產成本的降低；再次，通過對農業產業大數據分析還可以為農民提供更加專業、精準的種植技術指導，如精準的施肥和灌溉等。 通過大數據分析和農業產業轉型升級， 農民不僅可以獲得更加專業的種植技術服務和農產品銷售指導，而且能夠獲得更高的收入。

6 結語

基于大數據技術推動農業現代化發展已成為現代農業發展的重要戰略，以大數據為中心，構建智慧農業系統、建立農業產業大數據平臺、開展農作物遙感監測、病蟲害遠程診斷和預測預警、智慧農產品信息服務等已成為當前農業現代化建設中的重要內容。 本文作者結合我國現代農業發展現狀，以大數據技術推動現代農業發展為目標， 分析了大數據在促進現代農業發展過程中的應用現狀， 探討了大數據在現代農業生產過程中的主要作用， 提出了充分利用大數據技術提升現代農業發展的思路和建議。 今后還需繼續深入研究大數據在農業領域的應用，加強大數據技術與智能裝備、物聯網、移動互聯網等信息技術的融合，深度挖掘大數據的應用價值，進一步以信息技術推進農業現代化的發展。