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大数据如何解决农业信息稀缺片段这一壁垒 助力精准农业发展?

来自分类:作家专栏
2016-12-09
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杨理健

杨理健

所长、协会副会长

山东省农药检定所

“大数据”一词,最早在阿尔文•托夫勒1980年发表的《第三次浪潮》中提及。其后,随着物联网、云计算、移动互联、智能终端等技术的发展,大数据才迅速进入人们的视野。而农业大数据是保留了大数据自身具有的基本特征,融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征,产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在和应用的价值,使农业信息流得到了延展和深化,并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。
 
2015年12月31日,为充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力,有力支撑和服务农业现代化,根据《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》,农业部发布了《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》。该《意见》指出:“农业农村是大数据产生和应用的重要领域之一,是我国大数据发展的基础和重要组成部分。随着信息化和农业现代化的深入推进,农业农村大数据正在与农业产业全面深度融合。” 2013 年初,山东农业大学成立了农业大数据专门研究机构,制定了发展规划,开展了农业大数据的建设和研究工作,成立了“农业大数据产业技术创新战略联盟”,初步构建了农业大数据采集技术、存储技术、处理技术、分析挖掘技术、展现技术等构建农业大数据应用平台。笔者认为,农业大数据主要解决的问题和达到的目的是:
 
一、解决三个问题
 
农业生产、生产资料供给、农产品流通、市场需求和农业管理等要素的数据量大面广、搜集处理难,与农业关联的土地流转、气象、土壤、水文等数据分析难、应用难。上述弊端带来了农业生产的盲目性、片面性、随意性等问题。因此,只有通过现代信息技术,实现大数据分析与应用,才能解决预测的准确性和科学性。具体而言,农业大数据要解决的是下面三个问题:
 
(一)解决农业数据来源的问题。长期以来,农业数据一是封闭分散的,各单位统计的数据自己使用、保管。二是稀缺片段的,信息不连贯,不共享,甚至各单位锁在橱柜里难以应用。三是真实性、科学性没有鉴别、筛选,许多数据不能使用。比如,我们现在开展农药减量行动,但是到底我们一年生产、使用多少农药,没有准确统计,没有基点调查,只是一个估计的数字,而且这个数字年年伴随形势的需要而变化,数据是否准确不得而知,农药减量行动几年下来,减了多少也是不确切的。可见,没有真实的数据支撑,农药减量也是一个大约数字。那么,农业大数据就是要把大规模的数据收集起来,把积累沉淀的数据整理出来,使这些大数据成为帮助农业决策,由经验性决策变为智能型决策的依据。所以,要保证数据的真实性,一是对储存的信息进行整理,去掉虚假的、不科学的、不真实的数据。二是对有用的数据进行归纳、汇总,实行数据的分隔存放、分别构架、分类管理。
 
(二)解决农业生产中的卖难买难的问题。现在,生产和需求脱节,前年生姜价格疯涨,去年大蒜形势很好,今年大葱卖的很火,但是苹果满街卖不出去,等等,这些与气候、大小年、病虫害有关系,但是关键还是大数据应用预测没有跟上,种植面积、产量与市场需求不适应,不能做出合理的判断。导致农民盲目跟风种植导致供需不平衡,结果不是供大于求,就是供小于求,进而导致市场价格大幅度波动。所以,要回答人们需要什么、需要多少,农业生产什么、怎么生产,施什么肥料、农药,施用多少,什么时候耕地、播种、灌溉、收获,用什么机械作业等问题都需要大数据支撑。
 
(三)解决现代农业信息化的问题。随着农业现代化的加速和信息的剧增与爆发,农业大踏步迈入了大数据时代。物联网服务:病虫害的预测预报、田地施肥、施药、灌溉的智能控制;互联网+农产品、农资网络销售、技术服务;追索体系建设:农产品、农药、化肥、种子条形码和二维码标示。伴随着“农一网”整合了多家制剂企业的资源打造电商平台上线经销农药,农药电商已成为行业最热话题之一。青岛海利尔、江苏辉丰为代表的一批企业积极拥抱电商,自建电商或加入综合电商平台。生产中国农药制剂企业第一巨头诺普信日前宣布与正和磁系深度合作,将推动农资产业互联网化。他们通过电商经销农药、技术服务,接受农民的技术咨询、信息反馈,分析数据,改进开发产品,适应农业生产的需要,把买药变成了技术指导服务,将率先发起农药产业升级革命和生产经营方式的转变。

二、达到三个目的
 
在稳定粮食生产的基础上,构建合理的农业产业体系,发展高附加值、高品质的农产品,优化农业区域布局,延长农业产业链条,实现农业生产、储藏、经销、加工、生活服务等一体化,达到农业生产集约化、专业化、组织化、社会化相结合。这就要求农业大数据要起到支撑的作用。
 
(一)精准化。一是精准的数据。统一数据标准和规范,构建农业基准数据,即以农业信息的标准和规范为基础,以现代信息技术为手段,收集并整理的产前、产中、产后各环节的基础精准数据,推动数据标准化。二是分析的精准。综合使用农业大数据的相关技术,建设农业大数据平台,对农业大数据进行分析、处理和展示,为灾害预警、耕地质量监测、重大动植物疫情防控、市场波动预测、经营科学决策等提供服务;对社会定期公布农业种植、养殖预测,指导农民生产,履行组织生产的职责,维护农产品价格的相对平稳。三是应用精准。随着设施栽培、规模饲养的发展,机械化程度不断提高,种植、养殖技术向精准化发展,这就需要进行大数据处理复杂的技术问题,积极引导专业大户、家庭农场、农民合作社、农业产业化龙头企业等新型农业生产经营主体利用互联网技术,对生产经营全过程进行信息化指导。比如,精准扶贫,就是利用大数据,把上千万的农村贫困人口定位到户到人,进行针对性地帮扶,脱贫的“摘帽”,返贫的再进行扶持,最终达到农村整体实现小康。
 
(二)网络化。农业互联网+广泛应用农业,通过电商、微商买卖生产资料、农产品如雨后春笋发展;通过物联网应用,规划布设物联网采集点,实时采集影响农作物生长和病虫害消长的关键因子数据,网络传递到检测室,经过化验分析,取得第一手数据资料,为指导农业生产和病虫害防治提供科学依据。并且,农业部门应该通过移动互联网为农民提供政策、市场、科技、保险等生产生活信息服务。利用现有互联网资源,构建农副产品质量安全追溯公共服务平台,推进制度标准建设,建立产地准出与市场准入衔接机制。化肥、农药、种子和农产品通过移动互联网、物联网、二维码、无线射频识别等信息技术在生产、加工和流通销售等环节的推广应用,建立追溯体系,做好农业部门对生产资料质量和使用的全程监管,对销售、批发、加工前农产品的监管和准出,药品食品部门对销售、批发、加工后的农产品的监管和准入,并且做到信息互通共享,不留监管真空地带,实现农副产品“从农田到餐桌”全过程可追溯,保障“舌尖上”的安全。
 
(三)智能化。智能农业是由信息技术支持的根据空间变异,定位、定时、定量地实施一整套现代化农事操作技术与管理的系统。利用在物联网传感器、物联网模块、移动物联网和云计算等技术,通过物体感知、数据传输,实现“系统诊断、优化配方、技术组装、科学管理”。比如温室大棚,通过实时采集温室内温度、土壤温度、二氧化碳浓度、湿度信号以及光照、叶面湿度等环境参数,自动开启或者关闭指定设备,对环境进行自动控制和智能化管理。智能化应用在农业环境监测方面,实行环境感知、实时监测、自动控制的网络化;在农业物联网测控种植,实施智能节水灌溉、测土配方施肥、精准施用农药、农机定位耕种收获等作业;在养殖业,推行饲料精准投放、疾病自动诊断、废弃物自动回收等智能程序化操作。这样,更好的推动我国传统农业向现代农业的转型,助力我国农业信息化和农业现代化的融合。
 

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