爱华网关键词：大数据 农业现代化 信息化 互联网
中图分类号：F320 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2016）08-081-02
一、农业大数据的内涵
（一）农业大数据的概念
大数据最早于1997年由Michael和David Ellsworth提出，他们指出不能在内存处理的数据集问题为大数据问题。农业大数据概念则是由山东农业大学温孚江教授在2013年提出的，他认为农业大数据是指大数据理论、技术和方法在农业或涉农领域的应用实践。农业数据涉及的领域广、环节多，是跨行业、跨专业的数据集合。从农业专业性讲，应对农业数据进行专门的整理归类，如有序地针对粮食安全的耕地保有量、土壤环境保护、市场供求信息等动态监测数据，指导育种、农业水利、农业病虫害及自然灾害的预警、农产品的流通、销售等方面的数据资源。从农业主体角度讲，农业数据不仅应包括国家及地方统计数据，还应包括涉农经济主体的供应信息、科技成果信息、股东信息、人才引进信息及GIS坐标信息等。
（二）农业大数据的应用
随着物联网、云计算、精准农业和智慧农业的发展，农业数据以前所未有的速度增加，农业大数据的应用也越来越广。当前农业领域存在的如粮食安全、食品安全、土壤治理、病虫害防治、动植物育种、农业结构调整、农产品价格、农副产品消费等诸多问题，都可以通过大数据的应用研究进行预测和干预。农业大数据可服务于农业的各个环节和领域：一是指导生产和经营，利用大数据资源为农业的生产过程提供服务，同时指导农业或涉农企业的经营；二是服务决策，为政府的决策咨询提供有价值的数据参考，为企业生产、转型、市场营销提供咨询、指导；三是预测未来，如未来人口变化趋势和粮食供给能力、未来气候变化趋势对粮食生产的影响，市场对某产品需求变化趋势等。
二、国内外农业大数据的发展现状
农业大数据主要是在收集和存储大规模数据资源基础上，利用数据分析技术为农业发展和经济效益增加提供服务的产业。
（一）国外农业大数据发展情况
国外农业大数据的发展相对比较早，2009年，美国的土壤抽样分析服务商Solum，利用No Wait Nitrate分析系统对耕地的土壤情况进行精确和科学的抽样分析，农民利用分析得到的数据，可以在合适的时间进行精准施肥；2011年，创建于克罗地亚农村的云端管理服务商Farmeron，在14个国家建立了农业管理平台，为农民提供农业数据跟踪和分析服务，该软件可以帮农场主将农场零碎的信息进行整理，用分析工具监测分析农场及生产情况，有利于农场主做出科学的农业生产计划。近几年，国外很多传统的IT供应商开始重视农业设施和技术的开发，如世界500强企业甲骨文，十分重视和关注全球农业大数据产业的发展，开始和出售针对农业大数据的软件和硬件系统。国外农业大数据产业已经处于蓬勃的发展阶段。
（二）我国农业大数据发展情况
我国农业大数据产业的发展还处于起步阶段，农业大数据的应用和研究正向农业产业链渗透，基于物联网技术的农业大数据采集初具雏形。在农业数据收集和传输的基础上，利用数据挖掘技术的分析及可视化的数据展示技术体系也开始起步，大数据的思维、研究、分析和应用开始影响着整个农业的生产过程。农业大数据产业技术创新战略联盟成为了我国农业大数据应用的先行者，如山东农业大学的农业大数据战略联盟，通过对农业相关信息和数据的分析研究，为政府决策和产业发展提供了服务和支持。
三、农业大数据的战略意义
当前，物联网、云计算等新的信息技术不断地被应用于现代农业，农业管理、科研、生产、流通等各个环节的数据在源源不断地产生，传统的数据处理模式不能及时有效地获取和处理海量的农业信息资源，农业大数据对于农业现代化发展具有重要的战略意义。
（一）农业大数据提高农业顶层设计能力
现代农业可持续发展的实现离不开农业发展的顶层设计。农业政策如何制定、农业产业如何布局、农业市场如何发展，都要依赖政府管理部门科学有效的管理。大数据为政府的顶层设计提供了有力的数据支撑，提高了政府决策的科学性和准确性，提升了政府的预测预警能力和应急响应能力。同时，利用农业大数据技术，可以跨越农业管理部门内部和外部的条块分割限制，有利于政令更加畅通，执行更加有力，配合更加高效。
（二）农业大数据规范农业产业市场发展
农业产业市场布局需要政府管理部门的宏观调控，保证战略方向的正确性，同时需要充分发挥市场调节机制。由于我国农业产业市场还不够完善，农产品经常出现较大的价格波动，大数据有助于及时披露农产品的价格，有效解决农产品流通和市场交易中的信息透明度。如期货市场的价格发现功能将有效平抑农产品的剧烈波动，规避风险，减少滞销和脱销现象的频繁发生。同时，大数据还有助于对大宗农产品的价格预测，稳定市场预期，维护农业可持续发展。
（三）农业大数据为农业大国提供战略决策支撑
近几年来，大数据已经从最先涉足的信息领域、经济领域逐步进军到农业生产等多个领域，农业大数据的应用，为我国农业现代化发展提供了重要的战略决策支撑。农业大数据从海量的数据中，快速获得有价值的信息，通过对数据的处理分析和构建模型，从而指导农业生产，为涉农企业服务和协助政府决策。完善我国农业生产的精准管理，推动政府部门农业管理方式变革，规范农业市场的发展，保障我国粮食和食品安全。 四、农业数据资源存在的问题
（一）数据质量参差不齐
我国大多数涉农信息网站和农业数据库信息量大，种类繁多，数据质量却参差不齐。数据来源及表现形式多样，缺乏系统性，数据存储格式目前还没有一套统一的规范的标准，数据的获取具有一定的难度，给农业数据查询带来了很多不便。
（二）数据获取难
由于农业领域的数据不能通过互联网自然形成，需要在生产经营过程中获取，数据获取来之不易，需要专业人员和仪器设备进行专门的观测、实验和挖掘，由于数据采集和分析技术手段滞后，在获取和挖掘数据上面临技术和管理的难题，缺乏深厚的数据分析手段支撑应用需求。
（三）数据分布分散
农业数据资源大部分都分散在中小规模的种植农户，这部分数据资源信息化程度低，收集难度大。同时，政府相关部门虽然掌握着大量的农业数据资源，但目前我国还没有出台专门针对数据共享的国家法律，大多数数据还处于信息孤岛，没有进行有效的整合，缺乏标准化的信息共享平台，严重影响了农业大数据的使用及功能的发挥。
五、大数据推动农业现代化的路径选择
（一）大数据推动农业规模化
1.大数据推动农业生产规模化。农业大数据将对农业产业带来颠覆性的变革，给农业产业在各个环节提供强有力的技术、营销和管理方面的支撑。通过农业大数据信息技术管理系统的传感器和监测技术，可以准确、科学地获取实时的土地数据，实现对农作物的精确投入和作业，实现农业的高效优质生产；同时农业信息化管理平台所提供的农产品生产溯源系统，对农产品产业链质量安全进行全程的信息化管理，并对过程中出现的质量安全问题进行及时的追踪处理，在源头上确保了农产品质量安全。
2.大数据推动农业经营管理规模化。农业经营管理规模化主要指土地规模的扩大和集中管理，使得土地利用效率得以提高，农业生产取得最佳的经济效益。经营管理的规模化需要配套的技术管理体系，否则，由于土地面积的扩大，农户将难以实现土地的有效管理。基于农业大数据的监测系统将成为农业经营管理规模化的重要技术。农业环境信息监测系统，对规模化生产农田的作物生长的空间气象信息、土壤环境信息及地下水等相关信息进行实时监测有助于农田的田间管理；无人机技术对旱涝排查、灾害定损的应用推动了农业经营管理规模化。
3.大数据推动农产品市场交易规模化。农产品市场交易规模化是指在农产品交易过程中采取集体的营销方案，对农产品市场做出统一的价格和销售策略，形成大规模的交易群体。物联网、电子交易等公开透明的信息平台，大大提高了市场交易的信息化程度，推动市场交易规模化发展。
（二）大数据推动农业标准化
1.大数据技术推动农业标准的制定。由于农业标准的制定过程需要复杂的统计及实验分析，需要通过检查、分析、抽样、统计等各种方法确定相应的标准，而原有的技术难以进行大规模的检测和全面分析，农业大数据应用领域的精准农业是依靠信息技术的农业管理系统，利用传感器及监测技术对农业海量的、复杂的信息进行记录，再根据农业信息间的相互关系作出科学判断，具有一定的权威性，推动了农业标准的制定。
2.大数据技术推动农业标准化的应用与推广。农业标准化管理集中体现在农业生产过程中标准实施情况的统一及其监管，由于农业标准项目繁多复杂，在农业标准实施和管理过程中，依靠传统的人力物力难以实现具体的标准，而农业大数据所应用的物联网控制系统和遥感技术对农业标准的实施起到了重要作用。物联网控制系统充分利用现代智能传感技术、计算机智能控制及物联网和大数据先进信息技术，实现对生产环境和生产过程的实时监控，实现田间的统一管理；遥感技术可以提供作物生态环境和生长的各种信息，根据时空动态信息变化，精确判断作物田间生长发育情况，实现对作物生长过程的统计和测定，为生产标准的制定提供全面的数据支撑。
3.大数据技术推动农业溯源系统的建立。农产品质量安全追溯体系与农产品质量安全密切相关，它是一个通过相应的技术方法，对农产品产地、运输情况等各环节进行跟踪、溯源的制度和手段交互作用的动态体系。农产品质量安全追溯体系有助于农产品质量的控制，通过溯源体系，可以对农产品的生产到终端消费的整个产业链过程进行监控，消费者可以在溯源系统上了解所购买的农产品的信息，一旦出现食品安全问题，政府部门很容易就可以查到产生问题的环节，及时召回有问题的产品。
（三）大数据推动农业机械智能化
农业机械智能化是农业机械化的重要一环。智能化农业机械使用农用智能仪器和传感器武装农业机械。在农业机械装备中应用计算机技术和电子技术，促进了我国农业机械智能化的发展。随着农业生产规模化、信息化的发展，对动植物育种以及栽培技术也提出了新的要求，农业大数据思维是农业组织协同性的创新，是在全程机械化的背景下设计农业规格和农机装备规格，把现代工程技术和现代农艺技术有效融合，统筹和优化了农业生产的各个环节，促进了农机与农艺的结合。
（四）大数据推动农业市场化
我国现行农产品和涉农产品的交易大多数是场外交易，这种交易存在着行为不规范和交易风险的弊端，缺少权威的、并具有信用约束功能的供需信息平台，因而农产品价格的波动厉害，对国家的粮食安全和食品安全带来严重影响。借助大数据技术，互联网电子商务及现代物流使得农业整个产业链各个要素进行重组，线上线下的耦合度提高，大大拓展了农业经营模式。O2O电子商务模式就是在大数据背景下的农产品场外交易模式的一种创新，它将线上订单和线下消费相结合，具有获取信息及时、购买方便、无缝对接等优势，减少流通环节，降低流通成本，缓解了信息不对称等问题。我国现在有很多电商企业已经加入到了O2O的模式，如沃尔玛、阿里巴巴、顺丰优选、沱沱工社、优菜网、菜管家等。除了农产品的场外交易，大数据也促进了农产品场内交易――农产品期货市场的发展。在播种期间，期货市场就通过自身价格发现的功能推算出粮食收获时的价格，到成熟期以后，期货市场最终与现货市场价格达成一致。农民可以在期货市场获得自己农产品未来的价格信息，有效避免了“谷贱伤农”这种现象的发生。
（五）大数据推动农业信息化
农业信息化是改造传统农业，发展现代农业的必然选择。近年来，移动互联网、物联网、云计算、3S等信息技术及职能农业装备在农业领域的应用逐渐增多，产生了来源多样、类型不一、用途各异的海量数据，用大数据技术可以对农业生产、农产品流通、农业管理过程的相关数据进行有效的采集、整理和开发利用，对数据进行统一标准进行存储，建立庞大的数据库，进一步推动农业信息化进程。
参考文献：
[1] 温孚江.大数据农业[M].北京：中国农业出版社，2016
[2] 王超.农业大数据文献综述[J].信息传媒，2015（5）
[3] 郭建华.我国农业机械的现状及发展趋势[J].南方农机，2013（6）
[4] 任明杰.生鲜电商引PE掘金万亿元市场[N].中国证券报，2014.10.11
[5] 祝睿.用Access制作高校教材信息管理系统[J].信息传媒（武汉科技学院学报），2013（3）
（作者单位：中共漳州市委党校 福建漳州 363000）
（作者简介：林惠虾，中共漳州市委党校讲师。）
（责编：贾伟）
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