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农业中对大数据应用存在的问题和讨论

2020-02-29 249 上传者：管理员

摘要：作为民生之本也是立国之本，农业是一直以来都受着国家的重视，并不断地对其领域加大投入力度，新技术和装备也不断引入农业领域，从而更好地推动了粮食增产增收，提升了劳动生产效率。作为现阶段最热门的研究，大数据技术给现代化农业生产带来了新的发展机遇，大数据是数据科学，而农业生产各个环节产生的环境数据、基础数据、生产数据、市场数据都未得到充分合理的运用，而大数据为这些数据形成生产力提供了可能。因为大数据刚刚在农业领域中起步应用，还没有深入各项研究还，两者融合的过程中难免还会出现一些问题，文章就当前大数据在国内农业领域中存在的问题进行总结，给出了参考思路，为推动农业大数据的发展而做出贡献。

关键词：
农业大数据
农业领域
数据处理
智慧农业
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农业是几千年农耕文化逐步发展和建立起来的，历史经验表明，国泰民安的前提是农业发展兴盛，粮食产量富余，农业市场活跃。中国作为人口大国，如何保证十多亿人口的粮食安全，关键在于农业。新形势下，农业发展已是国家安全发展的前提，关系国计民生，也是社会发展的重要保障；新时代下，农业是脱贫攻坚、精准扶贫，实现全面小康的主要手段和基本方法。做好做大农业是实现全面决胜小康的必经之路。传统农业的发展已经不能满足当前时代的发展要求，由于国内地理差异较大，只有少数区域可以实现规模化和完全机械化生产；极少部分地区能实现基于信息化物联网方式的生产；大部分地区依然处于碎片化、分散化地理格局，很大程度依靠人工进行生产。从现代化农业过度的方向上看，分散化和完全依靠人工生产的方式必定会逐步淘汰，由于这种方式人力成本高、耕种难度大、生产回报率低，导致老年农业、土地荒废现象十分突出，如何保证耕地和基本农田安全，已经是摆在政府面前的一大难题。大数据农业是以传统农业为基础，经历农业机械化、农业信息化、农业物联网等现代化农业发展的历程而随着互联网的不断发展逐渐兴起的，它是现代农业发展的必然，也是利用大数据对农业生产环节中产生的基础数据、环境数据、生产数据、市场数据进行分析研究，从数据科学的角度分析问题，更好地指导农业生产，更好地为市场为政府提供决策支持，从而提高生产效率，优化市场资源结构配置，促进农民增产增收。

1、现阶段国内研究

大数据是近几年国内科研领域研究的热点，由于农业大数据的研究在国内研究起步较晚[1]，农业大数据在国内的文献检索数量远远低于农业其他研究领域，如图1所示。

图1 农业大数据文献占比

通过对国内的农业大数据研究论文进行分析，发现主要存在以下问题：

（1）有的研究以理论说明为主，宣传农业法律法规，农业大数据的应用前景。这类研究重概念，轻应用，实际转化率不高；

（2）有的研究脱离国内实际，盲目引用美国、古巴等地农业操作模式，并不符合国内基本国情；

（3）大数据的本质是数据科学，是基于数据本身开展的相关研究，有的研究直接将大数据与农业信息化或互联网+农业等同起来，脱离了数据实质；

（4）现有的大数据研究各自为政，没有统一的体系，极大地限制了农业大数据的发展，使得充满活力的数据变得失能，危害了整个大数据生态系统；

（5）没有充分发挥国家或地方大数据农业示范项目的带头和表率作用，没有达到推广与示范的目的；

（6）对于大数据本身的数据处理等核心问题较少涉及，对具体行业所涉及的技术与应用缺乏相关研究；

（7）目前，大数据农业领域最为突出的应用就是实现农业数据的可视化，数据可视化作为大数据技术成果的一种表现方式能够更好地展示数据所表达的效果，将繁杂生硬的数据转换为直观可视的图案，对数据分析和预测提供了非常有效的解决方案，但是，这并不代表，这就是完整的大数据，完整的大数据所涉及的研究内容要比数据可视化繁杂得多。

2、充分发挥大数据农业的驱动作用

为了充分发挥大数据在农业领域的驱动作用，实现精准扶贫和乡村振兴的国家战略，必须要正视现在所面临的各项问题，用创新和开放的角度来解决这些问题：

（1）重视理论研究的同时必须结合国情与实际生产情况，提高研究转化率。为了充分发挥大数据农业在国内转型过程中的驱动作用，必须紧紧依靠现有实际情况，因地制宜，在开展相关转化项目时，必须认清绝大多数土地还是分散化、碎片化的地理格局；必须认清现有农村地区老年农业突出、青年劳动力流失、土地大量荒废的现象；必须充分尊重实施过程中目标团体意愿[2]，不可盲目强加。这就要求我们在土地利用集约过程中充分调研和宣传动员，一方面为了尽可能实现规模化农业，提高生产竞争力和抵抗力，一方面结合大数据分析，及时调整市场，开发更多附加产品，提高综合能力，实现增产增收和脱贫致富。

（2）大数据农业中的核心数据问题来源于农业信息化、农业物联网和“互联网+”。农业信息化是国家农业基础战略，在国内已发展较长时间，各地建立的信息化项目也相对较多[3]，这些数据为大数据的产生提供了相应的基础。农业信息化是基础，农业物联网是先导，它们是大数据农业的重要组成部分和实现数据收集的主要手段；互联网+农业，是农业信息化重要的表现形式，也是当前成果转化或农业走出特色的重要渠道和途径。它们彼此互不冲突，相辅相成。

（3）要使大数据技术充分驱动农业，主要还是要结合实际行业应用，研究最优方法解决实际问题或矛盾，其中数据科学所采取的算法涉及人工智能领域，通过不同的数据特性进行算法分析，可以实现最优决策。如何从繁杂的农业各环节所产生的巨量数据中获取关键信息，需要进行大量的算法研究和试验，而研究的基础数据的来源至关重要，为了充分保障大数据的数据驱动作用，这些数据必须要满足真实、有效、完整、独立、多样的特性。为了更好地体现或重现相关结论，为了更好地为农业大数据生态进行构建，也为了更好地开展相关研究，农业大数据的基础数据部分必须要有统一的体系，只有具备统一的体系结构，数据才能有效进行交流和运用。为此，必须要推动数据采集、传输、存储、共享的过程中的数据标准化，形成合力推动大数据，农业作为民生大计，天生没有快钱经济的属性，农业安全、食品安全形势严峻，它需要从业者、研究者具有强烈的责任感，共同构建好农业大数据生态。

（4）充分挖掘和处理数据的共性问题。数据作为大数据的“原材料”，如何用好这些材料，将这些材料“生产”为相关产品，成为研究的重点和难点。首先，农业生产过程涉及环境与气象、耕地土壤、育种、产品监测，市场供需等静态或动态数据，这些数据在采集、传输、存储、共享的过程中都需要对原始数据进行标准化，如图2所示。通过建立国家级数据共享中心[4]，将处理好的数据及时上传进行保存和分享，实现资源互为利用、互为分析，更好地体现数据所产生的价值，将“死”数据用好用“活”。

（5）充分发挥国家或地方大数据农业示范性项目的示范作用，这些项目由于具备国家或地方资金支持和政策支持，工作开展迅速，成果转化率较高。但随着结题验收的结束，部分项目出现了网站打不开、数据不更新或充斥大量无用信息的问题。为了保证示范项目的研究长久进行，体现示范项目研究价值，建议开放研究成果或共享研究数据，方便后续研究的开展和深入。

图2 数据的共性问题

3、未来研究热点与总结

大数据农业是一项综合性行业，涉及面广，影响巨大。随着研究的进一步深入和大数据技术的不断成熟，未来的研究热点将集中在以下方向：

（1）农业大数据实际应用分析过程中涉及的算法问题研究。由于算法是数据体现的关键，不同数据、不同组合、不同算法推导出的决策各不相同，如何有机组合或进行数据清洗，是未来数据科学研究领域的重要课题。

（2）进一步解决农业生产中产生的实际问题。如“蛛网悖论”“智能农业”。

（3）大数据农业在具体领域中的应用。如实现市场行情预测；为政府部门制定政策提供数据支持；为农业安全和食品安全提供保障等。大数据农业是农业发展与科技发展结合的产物，也是继农业信息化后的历史必然，它不仅关系着国家粮食安全，还关系着广大农民脱贫致富迈向小康的国家大计。随着大数据农业研究的进一步深入，更多的研究成果将得以体现，未来的农业发展也将更加科学和美好。

参考文献：

[1]朱运清,钱晨.国内外农业大数据研究情况的比较[J].广东农工商职业技术学院学报,2018,34(3):45-48.

[2]韩旭东,杨慧莲,郑风田.乡村振兴背景下新型农业经营主体的信息化发展[J].改革,2018(10):120-130.

[3]熊春林,张亚岚,田语.农村农业信息化综合服务平台评价与改进对策研究[J].图书馆学研究,2018(16):17-25.

[4]王文生,郭雷风.关于我国农业大数据中心建设的设想[J].大数据,2016,2(1):28-34.

王雄,叶安胜.大数据在农业应用中的问题与思考[J].现代信息科技,2019,3(7):151-153.