大数据在农业发展中的运用论文

　　我国目前的农业生产，还是以手工劳动为主的耕作方式，人力畜力使用还比较普遍，农业机械等现代科技手段在农业中的进入范围和作用程度，还远未达到根本扭转劳动生产率低下状态的目标。自上世纪80年代以来，农业用地无论是耕地总量还是人均耕地占有量都持续减少，加上水旱灾害频繁等自然因素的增加，直接影响到粮食的稳产和增产。与此同时，还产生了环境污染和食品安全问题。因此，在大数据环境下，通过科技政策创新管理体制，引导农业走向资源节约型、生态保护型的现代农业发展之路，就成为当前最主要的和急需解决的课题。

　　一、大数据的概念及特点

　　大数据是IT行业的术语，也称为巨量资料，意思是资料量过于庞大，主流软件已经不能在合理的时间内进行有效的处理，用以帮助企业进行更好的经营决策。对于大数据概念的界定，至今还没有统一，研究机构Gartner将其定义为“需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”。而大数据时代最早由麦肯锡提出，认为数据已经渗透到每一个行业，甚至每一个业务职能，是当今重要的生产因素，人们对海量数据进行挖掘和运用，意味着大数据时代已经到来[1]。与传统的数据库相比，大数据的数据量更庞大，要进行查询和分析更加复杂。大数据的特点表现为四个：一是巨大的数据体量。大数据的体量已经不是停留在TB级别，而是属于PB级别[2]。二是处理效率高。在大数据系统中已经应用到了1秒定律，也就是在1秒的时间内可以从庞大的数据中获取具有价值含量的信息。三是数据类型多。大数据环境下的数据信息呈现多样化，这些信息不仅仅是文字、数字，还包括网络中的图片、日志、地理位置、视频等等，这些都承载着丰富的信息。四是具有高价值回报。大数据中数据量大，包含很多有价值的信息，只要懂得正确利用，并擅于分析，就可以带来高价值的回报。概而言之，可以将大数据的四个特点归纳为数据体量大、处理效率高、数据种类繁多、价值密度高。

　　二、大数据在农业发展中的运用现状

　　当下大数据已经贯穿了整个农业产业链，涉及到的数据多而复杂，如种子、土地、气象、环境、土壤、农药、化肥、农产品加工、物流、经营等，人们通过整合利用这些数据优化了农业产业链，进一步提升农业发展水平。现今大数据在农业中的运用已不局限于对农业数据的收集与传输，而是延伸到了运用大数据加速作物育种，以大数据作为驱动实现精准的农业操作，在大数据的支持下追溯农产品的来源，以及优化产业链等[3]。与其他行业相比，农业更为复杂，因为它会受到多种因素的影响，这些因素包括人类活动、气候、土壤、种子等。大数据的运用，可以促进农业生产规避这些因素带来的不利影响，减少损失，提高生产质量[4]。目前除了上游借用大数据提高生产质量之外，下游的农业也通过大数据实现经营管理的整合优化，提高农业在市场流通中的效益。从中可见，大数据已经在农业产业中的多个领域得到了应用，这会对农业的生产经营带来很大的改变。

　　三、大数据在农业发展中应用存在的问题

　　（一）农业信息化的基础设施还有待完善。比起其他行业，现代农业显然要落后许多，且区域化差异越来越明显。尽管当前涉农服务发展相当迅猛，然而，其在生产及销售方面却滞后许多。各部门与各行业齐头并进，有待进一步完善的农业信息化体系，导致各种不良现象频频发生。如不明确分工、建设重复及协调不力等等，从而存在严重的孤岛情况；未构建规范的投入体系，建设资金与运营资金较少，在总体农业投入中信息化农业的投入比例相对较少，从而阻滞了信息化农业发展。

　　（二）对农业大数据的认识有待提高。政府部门无法正确认识到应用大数据的必要性及紧迫性，导致无法在有关的研究应用方面给予足够的资金支持；各从业主体如农民及涉农公司等并未意识到发展大数据的重要性，在学习及应用新技术方面消极应对；没有在全社会中营造一个发展与应用大数据的气氛。正是这些因素使分析与应用大数据受到一定的阻滞，远远落后于发达国家的农业发展水平，阻滞了我国的农业发展。（三）农业大数据中心和分析平台有待建设。大数据的特点是容量大且复杂性高，必须构建于先进技术及先进结构的新数据中心及研究平台之上。就技术层面来说，此平台根据一流的数据管理能力及数据仓库能力，使构建出来的商务智能项目有着高效、先进及开放等特点。就结构层面来说，此平台的可配置性相对较好，使资源变化及业务流程变化的需求得以满足。此外，在业务发展越来越快、业务量越来越多的情况下，平台的应用及性能也需要进一步扩大。（四）对农业大数据的开放共享有待开发。在如今小农经济一家一户的情况下，家庭承包生产的不够集中以及小规模经营，阻滞了构建标准化的价值性高的信息数据；收集的许多信息被分布于各部门、各研究中心及涉农网站中，因为制度及单位利益等诸多因素影响，导致这些信息数据未能互通互联；各信息数据没有形成规范的标准，致使各信息数据不是重复就是存在冲突，数据应用率相对较低，从而导致信息资源得不到有效利用。不同部门之间的信息共享存在阻滞和信息孤岛现象，使采集与开发农业大数据受到很大的限制。

　　四、大数据在农业发展中应用的模式创新

　　（一）精准农业模式。精准农业模式即是做到“精准匹配，知天而做”，降低不良因素的影响，提高生产效益。在精准农业模式下，可对作物的品种与土壤进行精准匹配，在作物生长过程中，可对各种环境因素和作物的长势进行监测，从而实现精准式的灌溉施肥，趋利避害，对整个生产环节实现精细化管理，提高生产力。精准农业模式以生产者的利益为中心，在大数据的支撑下，选择准确的渠道、合适的时间、地域，利用高效的方法为生产者提供匹配的耕种方案和服务[5]。在这个过程中，不管是渠道、时间、土壤、施肥、浇灌，都要实现精准匹配，不要盲目地进行耕种。精准农业模式是有针对性、目标性地开展，具有策略有效、农作物生长情况可衡量等特点，它追求的是低成本、高准确、可评估，可见精准农业模式是对传统农业生产的颠覆。在传统的环境中，生产者难以获得环境、作物长势的信息，在大数据环境下，生产者可以更容易获得气候、土壤、作物成熟度、空气质量、投入的成本、耕种设备等各种可靠的数据。在获得这些数据之后，生产者可作出前瞻性的决策，可精准地对每一个生产环节进行定位，做到心里有数，知天而作，减少损失，提高生产量。

　　（二）自动化农业模式。自动化农业模式是建立在大数据的基础上，运用数据聚合技术将农业大而复杂的数据整合到农用机械内置的数据系统中，通过无线网络和计算机启动机械进行自动化的管理模式[6]。自动化农业模式适合大型农场采用，未来要投入较少的劳动力和成本实现大规模生产，就需要发展自动化管理模式。自动化模式需要农用机械的参与，生产者不需要亲力亲为，只要懂得在计算机上操作管理软件，即可调动农用机械工作，比如施肥、喷洒农药、除草等。在没有驾驶员的情况下，农用机械通过传感系统来感知道路的环境，对路线进行自动规划，管理软件设置好参数，操作人只要轻点鼠标，即可悠闲地一边喝茶一边等待劳作结果。因为机械内置系统中聚合了相关的农业信息，机械会精准地完成相应的任务，在喷洒农药、施肥方面比人工劳作更加精确。自动化模式适合大规模经营和产业化，如农业公司开辟一条产业链，从生产、物流、包装到市场上的推广销售。农业公司可经营自己的农场，而农场主不需要雇佣太多的劳动者，只需要熟悉农业机械的操作，就可轻松管理大规模的农场。农场的生产完全实现自动化，包括人工智能、自动控制、视觉计算等。在计算机科学、智能控制技术、模式识别高度发展的背景下，将农业数据整合到机械内置的计算机系统中，就可减少劳动力成本和时间成本，提高生产效益。（三）信息化模式。信息化模式建立在信息系统的基础上，农业信息系统是由人机组成的管理系统，具有收集信息、传递信息、加工信息、统计信息、分析信息、保存信息、查询信息、维护及使用信息的功能[7]。生产者可利用这个系统达到农业信息化管理的目的，掌控作物生长过程中的信息，从而实现全面的信息化管理目标。农业信息系统要实现的功能目标包括两方面：一是提供有效的农作物信息渠道，生产者只要登录系统，就可以通过自己权限的通道，参与到业务流程的对应角色中，反馈农作物信息、审核信息、统计信息、使用信息等，迅速精准地收集、查询到想要获得的信息；二是生产人员可通过系统对繁杂的农作物信息进行统计分析，从中挖掘有价值的信息，为生产决策提供依据。在信息化管理中，可以将农业信息系统划分为农作物信息采集与分析、过程管理、综合信息管理等四个功能，把农产品生产过程和农业信息系统联结起来。其中农作物信息采集与分析，就是对生产全过程中的信息进行采集、存储、传输和统计分析，建立农作物信息数据库，为生产者对农产品生长过程实施有效管理和监督提供依据。

　　总之，农业发展意义重大，它关系到人类的生存、社会的稳定和国家的发展。随着人口的不断增加，粮食的需求量越来越大，农业生产承担的压力也越来越大。提高产量，满足巨大的需求，是农业发展的一个重大课题。如何节约成本，提高产量，这需要顺应时代的发展，在大数据背景下不断对农业的发展模式进行创新，不断更新生产方式。因此，要借助大数据带来的新技术，发展精准农业、自动化农业、信息化农业；要以提高产量、降低成本、减少对环境影响为目标，大力推进大数据新技术在农业发展中的应用。

　　作者:刘水 单位:山东管理学院

　　参考文献：

　　[1]戴小文，漆雁斌，陈文宽.农业现代化背景下大数据分析在农业经济中的应用研究[J].四川师范大学学报，2015（3）:103-104.

　　[2]谭长国.大数据农业的发展现状、问题与对策[J].商业经济，2016，（12）:71.

　　[3]郭承坤，刘延忠，陈英义，孙敏，屠星月.发展农业大数据的主要问题及主要任务[J].安徽农业科学，2014，（9）:93-94.

　　[4]赵伟.大数据时代下农业发展模式的变革契机及路径选择[J].石家庄铁道大学学报，2016，（12）:56.

　　[5]吴立.大数据驱动农业发展新路径[J].今日养猪业，2016，（3）:84.

　　[6]刘汉元.建立农业大数据平台加快我国智慧农业发展[J].中国合作经济，2016，（3）:121-122.

　　[7]缪安利，赵越，张栋卿.大数据形势下现代化农业的未来发展[J].南方农机，2016，（5）:45-46.