淮安市智慧农业大数据建设探析

2018-01-07查学东李霞

现代农业科技 2018年20期

查学东　李霞

摘要淮安市是农业大市，建设智慧农业大数据、提高现代信息技术服务“三农”的水平和效能、实现“互联网+农业”发展的新格局是提升淮安市现代农业经济竞争力不可或缺的助推器。结合淮安市智慧农业大数据建设现状，阐述了建设思路与建设内容，分析了存在的问题，并提出了相应对策，以期为淮安市智慧农业大数据建设提供借鉴。

关键词农业大数据；竞争力；现代信息技术；为农服务；江苏淮安

中图分类号 S126；TP311.13 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2018）20-0262-03

Abstract Huai′an City is a big agricultural city，building intelligent agricultural big data，improving the level and efficiency of modern informa-tion technology to serve the "three rural" and realizing the new pattern of "Internet+agriculture" development is an indispensable booster to enhance the competitiveness of modern agricultural economy in Huai′an City.Based on the current situation of intelligent agricultural big data construction in Huai′an City，the construction idea and content were expounded in this paper，the existing problems were analyzed，and corresponding countermeasures were put forward，in order to provide reference for the construction of intelligent agricultural big data in Huai′an City.

Key words agricultural big data；competitiveness；modern information technology；service for agriculture；Huai′an Jiangsu

2017年是淮安市農业供给侧结构性改革的深化之年，是实施“十三五”现代农业规划，基本确立“农业强市”地位的重要一年。按照淮安市委市政府《淮安市“十三五”现代农业发展规划》（淮政办发〔2016〕136号），将智慧农业发展作为现代农业建设的重要内容，围绕推进市委市政府提出的“4+1”现代农业产业，建设淮安市智慧农业大数据，提高现代信息技术服务“三农”的水平和效能，实现“互联网+农业”发展的新格局，提升淮安市现代农业经济竞争力[1-2]。

1 淮安市智慧农业大数据建设现状

首先，通过加大投入、示范引领、考核激励等多种方式，进一步推进淮安市智慧农业农村大数据建设。组织电信、广电网络运营商开展农村地区光纤宽带、4G网络和下一代广播电视网建设。目前淮安市农村地区光纤宽带网络普遍覆盖98%以上，4G网络100%全覆盖。

其次，通过示范引领、以点带面的方式，抓好智慧农业物联网技术应用、农产品电子商务、信息进村入户、益农信息社整市推进，积极开展农业大数据建设。2017年全市电商交易额达到300亿元，同比增长51%，其中网络零售额约为95亿元，同比增长55.2%。目前淮安市已经有14个电子商务集聚园区，其中淮安电子商务现代物流园、顺丰电子商务产业园、淮安软件园已具有一定规模，各自的销售额达80亿元。全市网络消费指数在全省乃至全国排名前列，随着农村电商的普及，全市智慧农业电子商务发展将有很大的提升[3-4]。

最后，通过农业及工商户、农作物病虫草害防治等数据库建设，进一步提升农业信息化服务水平。一是建立了农业及工商户数据库。该数据库包括农业生产、农产品加工、农业综合三大类38个小类的逾400个农业龙头企业和工商户。二是建立了淮安市农作物病虫草害防治数据库。该数据库包括粮食、纤维、油料、蔬菜、果树等十大类近1 000种农作物病虫草害的现状及防治方法等。三是建立了淮安市农产品网上公共服务平台。该数据库包括粮、油、蔬菜、畜牧水产、林业、农业物资等35个大类逾50个小类的农产品。

2 建设思路

2.1 建设目标

整合全市现有农业信息化资源，以农业大数据云计算为核心，围绕“互联网+农业生产”“互联网+农业经营”“互联网+农业管理”“互联网+农业服务”的建设目标，运用互联网、物联网、移动互联网、人工智能、传感测量等现代信息技术，推进云计算、大数据、智能分析、监测预警等在农业生产中的应用。实现产前预测指导、产中过程管理、产后电商营销以及政府辅助决策，以实用性、扩展性、共享性、规范性、安全性、稳定性、先进性为原则，保证农业大数据系统的安全、稳定、高效运行及升级需求。

2.2 建设构成与建设线路

建设构成即“126”工程。包括1个平台，即具有AR实景增强效果的智能指挥决策平台；2个中心，即云计算智能农业大数据中心和立体式多维智慧“三农”展示中心；6个系统，即以“4+1”现代农业产业为核心，建设包括农业生产、管理、服务、销售一体化的6个数据应用系统。建设线路见图1。

2.3 建设资金

淮安市智慧农业大数据建设计划总投资650万元。其中，计划平台建设投资305万元。该平台建设具有AR实景增强效果，集成农业区域类型分布、生产管理、监测预警、分析研判于一身，协助管理者在产前预测指导、产中过程管理、产后电商营销中全面提升智能化决策能力，让人身临其境，思维进入紧张分析决策空间。计划数据采集投资130万元。运用多部门人工及地面观测、传感器、遥感和地理信息技术等，加强农业生产环境、生产设施和动植物本体感知数据采集，完善农业生产智能监测体系，提高农业生产管理、指挥调度等数据支撑能力。计划数据存储运行投资120万元。大数据存储将借用第三方（电信）云计算智能平台，确保全市农业大数据安全存储、调配流畅、性能可靠、运用合理。运行实行外包，运行商负责平台与系统建设、运营模式、新数据补充、日常运维以及增值服务等。计划系统软件开发投资95万元。主要建设云计算智能农业大数据中心和立体式多维智慧“三农”展示中心及6个数据应用系统。

3 建设内容

3.1 建设具有AR实景增强效果的智能遥控指挥决策平台

集中展现淮安市农业大数据中心、淮安市“三农”展示中心以及农业产前风险评估、农业生产过程控制、农业移动执法、农业专家服务、农产品追溯管理、农业电子商务等6个应用系统，实现各个应用系统所采集的农业数据的汇总展现，实现各个应用系统所提供的信息化服务展现，实现框架式单点登录模式和联合式全平台检索技术，多个应用系统集成实现“一站式”的快速应用，整合农业服务多个应用系统的综合管理，建立基于微信的淮安市农业信息服务微信公众号应用，丰富全市农业信息分析决策应用。

3.2 建设云计算智能农业大数据中心

将全市“4+1”现代农业产业信息分析决策各个应用系统所采集的农业数据汇总展现，针对不同应用权限用户实现不同的查询功能，打破市农委各个业务部门之间及垂直业务部门之间的数据壁垒，根据数据来源和类型，实现组合式批量录入技术和多维度的农业知识分类，要求各个业务系统数据交互共享。农业数据分为基础数据、专家数据、企业数据、产品数据、农资数据、生长数据，随着业务系统和数据来源的扩展，农业大数据中心的数据将能持续更新和完善。动态收集业务应用系统的信息数据，通过数据交互共享平台生成农业大数据库，对现有农业信息资源进行全面梳理、规整、入库，保证数据统一化、数据标准化、数据规范化。该中心的工作重点是给数据、图表配上影像、视频，并开辟app等功能，为“三农”提供多形式的数据服务。

3.3 建设立体式多维智慧三农展示中心

结合淮安市“4+1”现代农业产业发展实际，以产业区域布局、市场经营主体、特色项目基地、优质品牌产品建设等为重点，将全市农业相关产业的基础图层、业务图层和专题图层数据整合到电子地图中，形成农业资源管理、产业发展和体系建设等“一底图、多图层”的信息化管理系统和应用。完善农业基础信息资料，加强相关行业数据图层的开发应用，实现图形化分布显示、分类标签检索，数据和报表的导入、导出和打印等功能。构建能够自主管理全市高标准农田、规模种植养殖基地、现代农业园区等应用产业图层，实现社会经济条件数据管理（包括人口、劳动力、农业技术装备等数据单元）的淮安市“三农”展示中心。该中心的工作重点是给影像、视频配上数据，以專题数据库作为农业产业空间数据和属性数据来源，通过GIS技术将农业产业专题数据与地理空间数据相结合，使农业专题数据的管理更科学，空间数据更快捷，农业资源统计表和图形输出信息更直观，较好地为领导和专家的管理与决策分析提供参考。

3.4 构建现代农业产前预警监测系统

综合运用信息采集技术、数据库技术、GIS技术、网络技术等农业信息技术，构建“4+1”现代农业产前风险分析系统，重点建立农作物墒情预测分析、农作物病虫情预测分析、农作物苗情预测分析及农作物灾情预测分析等4个子系统。系统设计时，数据格式与农业部系统保持高度一致，与省部级系统数据无缝对接，通过数据交互共享平台与农业大数据中心互联互通。

3.5 构建现代农业智能监控系统

与示范基地部署的监测站、设施环境传感器和高清视频监控设备数据对接，以农业物联网技术为手段，建设农业物联网监控管理系统，具有空间分布监测、环境监测、视频监控、监测预警、农事指导、环境数据监测、生长监测等功能，开发包括环境监测组件、环境预警组件、视频监控组件、生产指导组件等的组合构件库，根据农作物、家禽家畜和水产品生长周期及关键参数构建生长环境模型模块，实时掌握生长过程信息，实现对其生长的“实时感知—远程传达—智能管理”，通过数据交互共享平台与农业大数据中心互联互通。采用云服务模式，将系统部署在云服务器上，面向农业企业、生产基地、合作社用户提供操作平台和应用接口。

3.6 构建农技专家服务系统

建设一个全面、专业、快捷、方便的集诊断与服务功能于一体的农业专家服务系统，重点建设专家动态、专家介绍、视频咨询、预约挂号、留言咨询、防治历、自助诊断、专题服务、全程指导等模块，并集成12316农业服务热线。

3.7 构建农业移动执法管理系统

利用远程视频监控系统实现农业源头监管；利用移动执法终端+移动互联网的高速实时传输能力将执法人员的声音、影像和GPS定位送达至控制决策平台，以实现现场执法与后台决策的无缝衔接；利用大数据中心的云计算能力实现诸多“零等待”的自动识别判断功能（例如兽药与饲料标签真伪查询、检查站车牌自动识别、农作物病虫害辨别等），从而提高农业执法工作的办事效率和精确程度。

3.8 构建农产品质量安全追溯系统

建设全市农产品质量安全追溯管理信息系统，建立基于二维码和物联网的农产品电子商务溯源查询，建立健全制度规范和技术标准，加强与相关部门的数据对接，实现生产、收购、贮藏、运输等环节的追溯管理。

3.9 构建品牌农产品电子商务系统

利用计算机技术、网络技术、GIS技术等建设具有全市现代农业发展特色的品牌农产品电子商务系统，重点建设农耕文化、品牌产品、企业展台、休闲旅游、推荐网店、市场行情、供求对接、品牌溯源、电商培训等模块；利用电子地图对全市一定规模的农业名优企业、农产品资源进行可视化管理、虚拟化展示；采集农产品市场行情信息，并对农产品价格行情进行汇总展现、市场分析；建立电商培训，实行在线报名，发布农业电商培训课程、开课时间等通知，完善学员管理，开课通过短信通知，提高淮安市“4+1”现代农业产业发展的传播广度和深度。通过数据交互共享平台与农业大数据中心互联互通，采用云服务模式，将系统部署在云服务器上，面向各级用户提供操作平台和应用接口。

4 存在的问题

4.1 基础条件薄弱

由于农业生产条件、环境复杂多样，无法实施统一的建设标准；淮安市地域跨度广，大数据终端设备等农业信息化基础设施建设成本较高；涉农数据种类多、来源广，服务对象及服务需求复杂多样；相应软件平台的开发维护及后期升级处理专业性强、费用高，在一定程度上制约着农业大数据服务体系、仓储物流体系、电商运营体系、质量安全溯源体系的推广应用。

4.2 数据壁垒严重

长期以来，由于区域发展不平衡、行业之间数据不共享、部门差异性较大等现实问题的存在，加上信息不对称和地理区域、行业领域对信息流动的限制，部门间没有有效的信息共享、交换机制，跨部门、跨行业的数据汇集共享不同程度地存在数据壁垒、信息孤岛的现象，甚至连部门内部的数据也出现多口径、不统一等现象，很难发挥大数据的效益，从而不利于形成大数据产业链。

4.3 专业人员缺乏

农业信息化对专业人员素质的要求與其他信息行业明显不同，它需要的是既懂农业又会熟练使用各种信息工具，特别是掌握互联网信息技术的“复合型”人才。由于我国农业信息化起步晚，发展农业大数据的时间较短，还未建成一支既懂农业又懂信息技术同时具有开拓创新能力的“复合型”人才队伍。

5 对策

5.1 整合资源，实现长效发展

整合涉农各类资金，同时整合各类农业信息资源平台，结合农业物联网、信息进村入户和农产品电子商务等工作，合力发挥大数据平台的优势。坚持创新机制、整合资源，研发一批有效且成本低的大数据应用系统。同时农业大数据要实行政府建设、企业运营，以确保大数据的长效发展。

5.2 先易后难，解决跨界问题

农业部于2015年提出《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》，2016年10月农业部办公厅印发《农业农村大数据试点方案》，建设农业大数据要坚持先易后难、逐步建设。首先完成跨部门、跨区域的数据共用共享，其次实现政府数据向社会开放，再次全面建成全球农业数据调查分析系统。

5.3 加强培训，指导生产销售

对接各个环节，大力培养大数据分析人才，对农作物墒情、病虫害防治、生产管理、产品营销等不同格式的数据进行整合分析，实现不同业务领域的海量数据整合。依据大数据分析结果，及时全面掌握农业的发展动态，引导市场预期和指导农业生产。

6 参考文献

[1] 孙忠富，杜克明，郑飞翔，等.大数据在智慧农业中研究与应用展望[J].中国农业科技导报，2013，15（6）：63-71.

[2] 毛林，成维莉.智慧农业大数据平台构建的研究[J].农业网络信息，2018（6）：6-10.