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摘要：大數據已經發展成為創造新價值、提升原創能力的強勁助推劑，是國家基礎性的戰略資源。農業大數據的應用，可以有效提升農業生產、經營、管理方面的效率。詳細闡述了農業大數據對促進我國現代化農業發展的作用，對農業大數據應用前景、存在不足、需要改進等方面進行了討論。
關鍵詞：大數據；農業；信息化；人工智能
1農業大數據的作用
隨著人工智能、物聯網、云計算等技術的發展，電子信息技術對傳統農業發展起到了強勁的助推作用。農業是一個綜合性行業，涉及的領域多、產業廣，還有很多跨領域和跨專業的合集，所以它的數據包含了各種技術、方法、行業信息動態等，其數量十分龐大且相互關聯。按專業門類來講，有土壤環境保護、畜禽疾病診療、農業水利天文、農業病蟲害防治，自然災害預警、農業產品供銷信息等。從主體角度來看，包含了官方政策、行業統計數據、科研成果信息等。農業大數據將各類信息進行整理和分析，其結論可以有效地指導農業生產，用于提高生產效率和抵御行業風險。如，農業結構調整、農產品供需比例調節、動植物育種、病蟲害防治等問題都可以借助大數據的應用研究進行調整和改善。所以農業大數據可以服務于農業領域的各個環節。
2農業大數據發展的現狀
2.1國際發展情況
歐美等科技發達國家較早地提出了農業大數據概念，市場上有一批專業性很強的數據分析公司提供各類指導和咨詢服務。一是用于指導生產和經營活動，二是用有價值的數據為各類決策機構提供參考，三是用于預測未來的趨勢。如，美國一家土壤分析公司利用專業系統對某地區的土壤情況進行了科學精確的抽樣分析，用于指導農民在合適的時段進行精確施肥。2011年，云端管理服務商Farmerom在14個國家建立了農業綜合管理平臺，幫助農場主進行農業數據的零碎整理，動態分析農業生產經營活動情況，為農場主制定各類計劃提供科學依據。近年來，國外的IT巨頭也頻頻試水農業大數據領域，開始重視農業專用設備的研究和開發。如，世界500強的甲骨文就已經在全球布局，設立了研發中心，并提出了專業的軟硬件產品生產規劃?？傮w來說農業大數據行業迎來了蓬勃的發展階段。
2.2我國農業大數據行業發展情況
由于在人才和基礎研究環節存在短板，我國的農業大數據產業發展相對較慢，對農業產業鏈的應用和研究滲透率較低，基于物聯網的數據采集系統還不成規模。專業數據公司的業務發展還處在初級階段，對數據的關聯、聚合、挖掘及可視化展示技術等的研究不夠深入，大數據思維不夠成熟。目前，國內成立了一些農業大數據產業聯盟，但作為行業的先行者，它還面臨著數據共享應用開發不足，存在諸多信息孤島、數據壁壘等不利因素，無形之間提升了跨部門、跨區域跨行業相互協作，互聯互通及科學決策等方面的成本。
3大數據對農業可持續化發展具有重要意義
3.1有助于提升行業的頂層設計能力
一個行業的良性發展離不開精準的頂層設計，國家如何制定農業發展規劃，行業的布局如何調整，各產業鏈之間如何順利銜接，這都需要農業管理決策者的協調和決斷。大數據技術則為政府的管理決策部門提供了有力支撐，大大提高了決策的科學性和準確性，也提升了對風險的預警能力和各類應急響應能力。在政策執行層面，大數據技術可以有效穿透內外部和條塊分割的限制，大大提升各項政令的通暢度，使得各部門的配合更加高效。
3.2有助于行業的規范發展
當“云計算”、“互聯網+”等新技術不斷被應用于農業領域，政府和行業協會能更全面地掌握相關信息，以便做出符合市場規律的宏觀調控，確保了戰略方向的正確性。我國農業產業發展的還不夠完善，各類信息存在孤島現象，產銷兩端的信息不對稱，農業生產還缺乏專業的指導和預警，使得市場上部分農業產品的價格時常會出現比較大的波動。農業大數據則可以有效緩解這一現象，通過數據的匯集、整理、分析，各類供求信息能以可視化化的方式被產業鏈的各個環節輕松獲取，既增加了交易環節的數據透明度，也避免了相關農產品價格的劇烈波動，對農業生產者規避風險，減少滯銷、脫銷等提供了可靠的技術保障。同時，大數據配合上期貨等金融手段還有助于平抑市場價格波動，穩定涉農就業率，維護相關行業健康發展。
4農業大數據存在的問題
4.1數據規范化有待加強
基礎數據采集和統計是農業大數據應用的前端產業，在國家層面就有農業部、統計局、發改委等20余家單位同時開展數據監測和統計工作，多部門合作雖然有利于這項工作的開展，但各單位根據自身需求開展統計工作，也造成了數據口徑不一、重復統計、指標難以統一等問題。各個部門各取所需，習慣性地將數據視為保密材料，無形當中形成了數據壟斷，阻礙了數據共享和數據互通。同時，各部門從自身的利益與需求出發，各自形成一套統計要求，不僅增加了基層單位的工作量，讓他們疲于應付，也容易造成數據的相互矛盾，不利于有關部門作出正確的決策。
4.2技術發展存在不足
由于共享數據是一個新興事物，歷史上沒有同類型的例子可以參照，使得數據在格式、儲存標準等方面存在問題。在共享體系方面，缺乏標準化技術和海量數據管理模型，數據采集時沒有根據不同地區、不同領域、不同產業的特點，設計數據交匯轉換模式，特別是缺乏針對農業特點設計的多元異構、半結構化數據的標準化模型，導致了不同類型的數據難以關聯和整合。在平臺方面，缺乏數據聚合技術，雖然國內近年來建立了許多農業信息類網站，各個網站或平臺的層次不清晰，架構布局不是很合理，導致了在數據匯集時尚不能很好地實現互聯互通。在數據利用方面缺乏便捷、高效的數據查詢、瀏覽、分發技術。一些地方性的網站數據常年不更新，數據下載時常出現空鏈接，平臺的便捷性和可訪問性較差。
5促進農業大數據發展的幾點建議
5.1加強大數據國家隊建設
要抓好國家層面的大數據平臺、中心、網站的建設任務，對每個平臺的功能和定位作出明晰的規定，要制定好他們的邊界和平臺之間的銜接配合關系，以及各部門之間的數據管理權力和義務。同時要做好各級政府間信息系統和共用數據的互聯共享工作，制定好各項相關制度和協同合作機制，共同完成農業數據共享和的平臺構建，特別是要圍繞供給側改革的要求，加強農產品質量安全信息服務能力的提升，做好生態環境、檢驗檢測、污染防治、綠色養殖等方面的數據共享。
5.2完善數據共享技術體系
做好數據標準化研究，包括數據的清洗處理技術，規范數據的編目并統一數據的格式。要加強數據清洗模型和算法的研發，通過數據之間相互印證，補齊缺失和發現錯誤，形成統一規范的元數據。要加強共享數據的對接技術，實現跨平臺跨部門功能，做好數據的結構化和半結構化對接。針對數據產品多源性和海量性的特點，規范文件管理的處理方式，開發能支持大量數據精準調取、檢索及動態顯示的數據庫功能。在安全方面要加強入侵檢測技術、防病毒技術的開發，構建好立體、多層的系統安心防御體系。
5.3完善數據共享機制
要建立大農業數據共享機制，實現由上到下，跨部門、跨領域的農業數據信息收集、、共享和利用。加強涉農數據的資源整合，避免重復的建設。制定好數據公開共享的大目錄，并制定好相關的規則，對訪問接口做好協議轉換，使得有關數據的分布式上傳和整理形成統一步驟。建立健全信息安全的保密機制，各職能部門要加強數據資源的管理，特別要加強數據安全的監管，對數據源進行保護，確保共享信息資源的安全。
參考文獻
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[3]孫忠富，杜克明，鄭飛翔，等.大數據在智慧農業中研究與應用展望[J].中國農業科技導報，2013，15（6）：63-71.
作者:林羽 劉斌瓊 單位:福建省農業科學院畜牧獸醫研究所
