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農業大數據有效推動農產品的精準生產

葉明春

2017-11-16 17:56:00

[ 導讀 ] 農產品生產從傳統人工模式到半機械化的規?；l展，生產力得到了極大提升。但隨著人口壓力不斷提高，可用耕地不斷減少，農產品生產需要另一場變革，以滿足人類發展的需求。

農產品生產從傳統人工模式到半機械化的規?；l展，生產力得到了極大提升。但隨著人口壓力不斷提高，可用耕地不斷減少，農產品生產需要另一場變革，以滿足人類發展的需求。

在信息化革命的推動下，特別是在大數據、云計算、互聯網等科學技術的推動下，傳統的農業生產方式開始向數據驅動的智慧化生產方式轉變。我國農產品生產經過多年的發展，已經建立了涵蓋多層面、多領域的信息化系統，積累了海量的數據源，擁有了龐大的數據信息資源財富。

1 農業大數據概念

農業大數據是在農業領域所產生的海量數據，其應用就是運用大數據理念、技術和方法，解決農業或涉農領域數據的采集、存儲、計算等一系列問題。農業大數據涉及多個環節，包括投入品采購、育種、耕地、播種、施肥、灌溉、殺蟲、收割、運輸、倉儲等各環節，是跨行業、跨專業的數據整合、分析和挖掘。農業大數據分為結構化數據和非結構化數據，非結構化數據呈現出快速增長的勢頭，其數量將大大超過結構化數據。

農業大數據有效推動農產品的精準生產

2 農業大數據分類

2.1　從不同角度分類

2.1.1　從地域角度劃分

首先是全球范圍，以國內區域數據為核心，以國際和各國農業數據作為參考，為農產品進出口提供基礎數據資源；其次是國內分級別數據，包括全國層面數據、省級層面數據、地市級層面數據等區域數據，也包括企業、農戶等實體數據，為合理的生產和物流研究提供基礎數據資源。

2.1.2　從行業領域劃分

以農業領域為核心，分為種植業、畜牧業、水產業及林業等不同領域。同時，隨著農產品供應鏈一體化的發展，由農業領域逐步拓展到供應鏈上相關的上下游產業，如上游農業投入品生產的化肥生產、農機生產、農藥生產、飼料生產及下游的屠宰業，肉類加工業、運輸倉儲業等。

2.1.3　從數據的細化和綜合程度角度劃分

既包括宏觀的綜合性強的統計數據及大環境數據，還包括微觀的某地某產品的數據。

2.1.4　從農產品分類角度劃分

因農產品種類繁多，種植過程不同，因此根據不同農產品進行細化分類，如蔬菜中的油麥菜、白菜、蘿卜等，畜品種的生豬、肉雞、蛋雞、肉牛、奶牛、肉羊等專類的監測數據。

2.2 根據數據來源及應用方式分類

根據不同的數據來源和應用方式，將綜合數據庫從邏輯上劃分為空間數據庫、基礎業務數據庫、農業管理業務數據庫、決策業務數據庫、農業生產相關的模型庫、知識庫。

2.2.1　空間數據庫

空間數據庫包括基礎電子地圖和農業專題電子地圖。基礎電子地圖主要包括行政區劃圖、重點經濟和政治目標分布圖、居民分布圖、道路交通圖、專題電子地圖則可劃分為農田規劃圖、氣候分布圖、農作物分布圖、農作物產量分布圖、土壤水分分布圖、土壤養分分布圖、植株養分含量分布圖等。

農業大數據有效推動農產品的精準生產

2.2.2　基礎業務數據庫

基礎業務數據庫主要包括農作物數據庫、氣象數據庫、土壤數據庫、病蟲害數據庫、土地利用數據庫、農業科技數據庫等。

2.2.3　農業管理業務數據庫

農業管理業務數據庫主要包括各類公報文檔、規劃成果、行政法規、行業知識、標準化生產、農業事務管理等文字、圖片、圖表及影像數據。

2.2.4　決策業務數據庫

決策業務數據庫內容包括農業資源評估數據庫、農業生產評估數據庫、病蟲害預測數據庫等。

2.2.5　農產品生產相關的模型庫

農產品生產相關的模型庫主要有土地評估模型、農作物產量、長勢預測模型、病蟲害高預測模型、施肥決策模型、灌溉決策模型等。

2.2.6　知識庫

知識庫包括概念性知識、事實性知識、規則性知識和規律性知識。

3　大數據環境對農產品生產的益處

3.1　提高農產品生產率

通過物聯網，采集海量的基礎數據，為精準農業生產提供數據依據。通過數據分析來優化農業生產決策，降低災害損耗，并實現操作自動化、標準化，從而降低農產品生產成本，提高土地利用率、農產品產量和質量，最終實現從整體上提高農產品生產效率。

3.2　降低農產品生產成本

我國部分地區長久以來一直面臨干旱的威脅，越來越多的技術、復雜的智能數據和灌溉系統應運而生。為了更加有效應對干旱，一方面，農民需要精確實時的信息來幫助他們主動進行水資源管理，避免浪費、過度灌溉或者灌溉不足。另一方面，不斷推進新技術應用，如嵌入式無線設備及土壤監測系統，農民能夠實時進行土壤水分監測、水資源檢測及有效地能耗管理，從而提高水資源利用率，降低農產品生產成本。

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