福建省农业资源数据中心规划设计与思考

郑丽琴，叶 夏

(福建省农业信息服务中心， 福建 福州 350001)

在当前“互联网+”时代下，从国内外农业发展的趋势来看，从农资销售、中介服务、土地流转到农业生产、农产品销售，整个农业产业链都已经出现了物联网、大数据的身影[1]，农业大数据正在改变农业生态。目前，福建省农业的信息化水平还处于比较薄弱的阶段，缺乏省级农业大数据平台。建设福建省农业数据资源中心，推进物联网、大数据等现代信息技术在农业产加销各个环节的应用，逐步实现育种、栽培、灌溉、施肥、用药、采摘等生产环节的精确化、信息化管理，势在必行。因此，本研究分析福建省农业数据资源现状及存在的问题，通过整合全省农业信息资源，规划全省农业大数据平台，打通涉农信息孤岛，并依托平台展开农业数据产业构想。

1 数据资源现状

福建省农业系统包括农业农村部在用系统、省农业农村厅在用系统，可分为应用系统、统计系统、农业统计报表、农业数据库四大类，共80多个。

1.1 应用系统

福建省农业农村厅在用的应用系统包括农业农村厅自建系统和引用农业农村部系统近30个。引用农业农村部系统包括农业农村部部门预算项目管理系统、农业农村部绩效管理信息系统、中国农技推广信息服务平台、全国基层农业技术推广体系管理信息系统、农业部兽药产品批准文号核发系统、全国农机化生产信息服务平台等。农业农村厅自建应用系统一部分部署在政务外网，另一部分部署在政务信息网。其中，福建省农业农村厅办公自动化系统、福建省农业视频会议系统、福建省农业农村厅网上审批系统等应用系统部署在政务信息网，部署在政务外网的系统有福建省农村经营管理综合信息应用系统、福建省农资监管信息平台、福建省农产品质量安全监管信息平台、福建省农情信息调度系统、福建省农产品质量安全追溯系统、福建省农业产业化龙头企业动态管理系统、福建省农村观察点与农户融资担保运行管理平台、福建省农村经营管理综合信息平台、福建省精准扶贫开发数据平台等。

1.2 统计系统

福建省农业农村厅现有的统计系统主要包括：全国农业系统人事劳动统计年报直报系统、宣传信息报送系统、家庭农场监测填报系统、农村土地确权登记报送系统、福建省农业农村厅财政资金上报系统、全国农机事故报送分析系统、兽医实验室信息填报系统、畜牧业灾情上报系统等40多个。

1.3 农业统计报表系统

福建省农业农村厅除了利用统计系统进行农业资源、农村人口、劳动力等信息报送外，也采用统计报表这种非结构化方式进行农业信息报送。农业统计报表例如动物卫生监督工作信息报表，包含动物卫生监督机构设置情况表、动物卫生监督执法人员情况表、动物卫生监督执法人员违反违纪处理情况统计表、违反《动物防疫法》案件查处情况表、动物卫生监督证章及标志使用情况表、动物产地检疫情况表、动物屠宰检疫情况月报表、交易市场动物卫生监督报表、动物防疫监督检查站业务报表、动物及动物产品无害化处理情况表等。

1.4 农业数据库

福建省农业农村厅目前已建设了部分农业特色数据库，主要包含:全省农业专家数据库、农业实用技术数据库、农业政策法规数据库，以及新型职业农民培育工程信息管理系统的培育对象库、培训单位库、培育师资库、实训基地库、培育教材库等。

2 存在的主要问题

福建省农业农村厅农业数据资源收集工作除了起步较晚，基础设施设备不齐不全，以及从事农业数据资源采集业务人手少且专业技术人员奇缺外，还存在以下几个主要问题。

2.1 系统各自为政，数据碎片化

目前农业的数据资源仍分散在各个业务应用系统中，数据无法融合，使得数据资源难以进行综合分析和有效应用。

2.2 数据口径各异，相互不通联

福建省农业系统各业务部门所建立的信息系统主要是从自身业务角度出发，所制定的是自己的业务标准，也只专注与本部门业务相关的数据，造成数据的重复采集。数据所采用的标准不同，获取方式不同，部门间即使指标相同，数据也可能不一致，标准难以评判，数据难以共享[2]，导致信息资源采集成本高且浪费严重。

2.3 数据脱离应用，多为“死数据”

当前大部分农业系统的数据仅用于政务上的审批和报送，脱离实际应用，没有发挥数据的真正价值，最终成为“死数据”。获取信息渠道受限，导致真正需要农业最新信息和数据的农企(农户)、各行各业极难或无处获取权威数据；农业数据无法真正为农企(农户)、金融保险等行业提供服务。开发利用农本数据服务于农业发展，使“死数据”变成“活情况”，“活情况”转化为“好建议”，充分发挥其经济与社会效益，亟待探索实践。

3 规划目标定位

让“死数据”活起来，当务之急是要建立一套健全科学的数据共享体系，形成农业数据资源中心，实现农业数据的汇聚共享，让原本孤立存在的系统互联互通，实施数据的管理管控，开展数据应用，进一步发挥农业数据的社会效益。

3.1 实现数据的汇聚共享

通过农业信息资源开放共享，推动资源整合，打破数据壁垒，按照“统一架构、统一采集、统一存储、统一管理、统一服务”的原则，强化数据就是资源的意识，推动全省涉农信息形成“一张图、一个窗口对外”的农业农村大数据共享格局，实现农业农村资源环境信息、生态信息、农业生产要素信息、农产品市场信息、农业科技信息、农业政策信息、农业电子政务信息、农村扶贫信息等农业信息的高效综合利用。

3.2 实施数据的管理管控

数据的汇聚共享只是第一步，数据在日常运营中不断积累的才是宝贵的资产，管理好这些资产，充分发挥其决策支持价值，具有重要现实意义。要从制度上和技术上双管齐下，对数据实施有效的管理管控。

从技术上进行数据管理维护，主要包括：数据权限管理、数据更新管理、数据备份、管理工具等。对系统功能、数据库、数据文件等方面的权限管理进行用户的访问控制。通过数据更新管理解决基础信息及其相关核心数据的同步更新、业务数据和分析型数据的定期更新、基础数据和专题数据集的同步更新、错误数据的追加更新。通过数据的备份防止系统出现操作失误或系统故障导致数据丢失。通过完备的统一的图形化管理工具完成对不同系统数据库的配置，在大数据中心平台对所有的数据库进行集中管理以及对性能和事务的监控，包括元数据管理、数据共享服务、运行监控管理和数据应用服务等功能。管理工具中包含数据库构建向导、索引向导、性能智能向导等多种辅助图形化管理工具，简化数据库的管理，提供数据库的自我管理和资源调度功能，支持部分核心数据库参数由数据库系统自我调节。

从制度上进行数据管控，需要建立一套完整的数据管理机制。通过办公室牵头、业务处室保障数据质量、信息中心提供技术支撑和技术指导的三位一体管理体系，明确业务系统的责任单位，以谁提供谁负责、谁审核谁负责的原则保障数据的质量。通过数据更新的可视化展示，直观掌握各业务系统的信息更新和系统运营情况，对于无能力运营的业务系统及时关停。同时重视强化涉农业务人员的共享意识，通过做好农业大数据管理工作，进一步提升农业数据共享的质量和水平。

3.3 开展数据应用

通过农业数据资源中心搭载农业农村信息综合服务平台，并在此基础上建设“农业生产服务”“农业经营服务”“农产品质量安全服务”等应用，形成一个中心、三大应用、一个平台，即“农业云131”工程。

根据农业农村主管部门的农业生产管理与服务职能，为全省农业农企(农户)的生产经营提供包括农资、农机、农技、动物疫情管理、病虫害管理、土肥管理等农业农村相关的信息化支撑服务。建设农业生产决策指挥系统、农业“一张图”、动物检疫票证电子化管理系统、种猪遗传评估系统、农业财政专项资金管理系统、农机安全监理信息系统、农技管理系统、动物疫情管理系统、农机管理系统、植保信息管理系统、土肥信息管理系统、病虫害管理系统等。

同时，进一步拓展为全省广大农民提供包括农业金融服务、农业保险服务、农村土地管理，以及农业农村经营管理等信息化服务，配套建设相应的信息化系统。建设新型农业主体采集系统、农业金融服务平台、农业保险服务平台、农业信用管理系统、农产品价格服务平台、农业农村土地管理系统、农业农村土地流转服务等。

为了实现全省农产品质量安全可控，根据农业部门的农产品质量安全监管职能，通过健全信息化手段实现全省农产品一品一码、三品一标，以及农产品质量全程可追溯，保障全省农产品的质量安全。建设绿色食品认证管理系统、农产品质量管理系统、投入品管理系统、农产品检测系统、一品一码系统、一企一码系统、三品一标系统等。

4 数据产业构想

随着农业数据资源中心的发展，其作用不仅体现在农业政务服务方面，对社会的影响也不容小觑，不同主体之间的数据共享为农业企业、农业金融、卫星遥感等行业的发展和人才的培养提供了新的动力。农业大数据要实现长效发展，需要不断创新发展模式，使自身具有更高的利用价值，使农业大数据共享成为促进农业科技进步、农业产业发展的重要力量。

4.1 服务农业政务

以农业数据资源中心为数据支撑，通过加强农情、植保、耕肥、农药、饲料、疫苗、农机作业等相关数据的实时监测与分析，提高农业生产管理、指挥调度等数据支撑能力，为省市县各级农业部门领导的工作汇报和指挥决策提供有效手段。

以卫星遥感数据分析挖掘为基础，融合农业气象数据、农业业务数据资源、涉农部门数据、社会数据、互联网数据等，形成农业时空大数据一张图，构建大数据监管模型，完善用数据管理和用数据决策，实现以图管地、以图管农、以图指挥，做到农业资源家底“心中有数”，资源状况“一览无余”，资源管理“高效有序”。

4.2 服务新型农业经营主体

利用农业数据资源中心开发针对农村集体经济和农村合作经济发展情况的监测系统，建立健全示范性家庭农场、合作社示范社和重点龙头企业名录库，构建新型经营主体的信用评价模型。通过整合涉农资金，重点支持信用评分高的龙头企业、家庭农场和合作社。同时，通过与金融信贷合作，为有贷款需求并且信用评分高的经营主体提供便捷的在线申请渠道，并可结合农业数据资源中心的用户基本信息、生产数据、交易数据以及农业企业数据(气候、市场等信息)挖掘用户金融贷款需求，主动推送相关的金融服务。

接入气象数据、地理信息等数据，建立以农业气象指标、作物模型、卫星遥感为核心的智能农业气象服务系统，结合地理位置与农企农户的身份识别信息，提供“点对点”个性化气象需求服务[3]，农企农户可以获取感兴趣位置的天气气候、作物生长、农事活动及相关地理信息，也可以实时上传农情、灾情及其他相关信息。

4.3 服务农业金融

以农业数据资源中心为数据基础，搭载12316对外服务平台，引入卫星遥感技术，对接银行、保险、期货等金融行业，构建“卫星遥感+保险+信贷+期货”的多方共赢模式(图1)。

图1 “卫星遥感+保险+信贷+期货”的多方共赢模式

作为政策性保险，全国各大保险公司以降低价格、提高赔付率等手段争相进入农业保险领域，并积极开发农业保险新险种。为降低农户投保成本，对接期货，形成“保险+期货”的经营模式降低自身风险，降低保险费用，提高农民可接受程度。保险公司可在承保前、承保中、出险后3个阶段分别利用卫星遥感技术提供验标支撑、提供农事增值服务、评估标的物受损情况，保障保险公司和农户的合法利益。由于保险公司承保，降低了银行放贷的风险，银行有动力以低贷款利息方式鼓励农民购买保险后贷款，达到银行、保险公司和农民三赢的目标。

4.4 促进人才的培养

在推进农业大数据产业落地生根的过程中，同时能促进职业技能人才的培养，培养更多农业大数据技术、遥感卫星技术和应用创新型人才、专家，催生农业大数据科研创新基地和实验室建设，最终构建出多层次、多类型的农业大数据人才培养体系[4]。

5 总体建设方案

5.1 总体架构

农业数据资源中心包含一个标准规范体系、六个层级分别为展示层、应用层、应用支撑层、数据层、基础设施层和感知层[5]。总体架构如图2所示。

图2 农业数据资源中心总体架构

标准规范体系：标准规范体系建设是农业数据资源中心建设配套的重要基础性工作，主要涉及涉农产品、资源要素、产品交易、农业技术、政府管理等内容在内的数据指标、样本标准、采集方法、分析模型、发布制度、共享规范、访问控制等标准体系。主要包括总体规范(基础通用信息规范体系)、数据资源类、数字产品类、应用服务类、管理类、运行支撑规范、其他等共7大类规范。

感知层：实时感知农业相关过程中的各项数据，采用传感器、卫星遥感、图像采集器、监控摄像头、IOT终端等设备采集终端，通过有线或无线方式上传到数据采集中心，为农业分析提供实时的数据支撑。

基础设施层：基础设施层为上层的数据、平台、应用提供基础设施服务，包括各类网络设备、主机服务器、存储设备、安全设备、系统软件等。目标架构搭建在福建省电子政务云计算平台上，建立弹性计算子服务与容器云子服务，以按需获取的方式提供具备底层资源隔离能力的运行环境，提供应用部署容器的伸缩服务，简化部署，提高应用部署与需求响应的敏捷性。

数据层：数据层将数据资源分为农业相关的社会资源数据、农业自然资源数据、农业动态信息数据、农业地理信息数据，形成农业数据资源库，为上层应用提供丰富、准确的数据资源。主要包括数据采集汇聚系统、数据存储计算系统、数据开放共享系统、数据管理管控系统。数据采集汇聚系统负责农业数据的统一接入与清洗，数据存储计算系统负责农业数据资产的存储与分析挖掘工作，数据开放共享系统提供安全、多样、便捷的数据与对外共享服务，数据管理管控系统保障平台健康运行与农业数据资产的有效管理。

应用支撑层：应用支撑层利用各种通用性平台向业务应用提供技术支撑，主要包括能力集成服务、地理信息支撑服务、基础技术子服务、业务能力子服务、统一身份认证、统一安全服务等，通过数据交换平台实现与业务系统应用对接。

应用层：为政务管理者、农企农户、金融行业等提供农业生产服务、农业经营服务、农产品质量安全服务等。应用服务包括种猪遗传评估系统、动物检疫票证电子化系统、智慧园可视化管理系统、农业财政专项资金系统、农机安全监理信息系统、新型农业主体采集系统、绿色食品认证管理系统、农业生产决策指挥系统、12316服务平台。

展示层：以农业农村信息综合服务平台作为统一工作平台面向终端用户，是各类用户获取所需服务的主要入口和交互界面，实现用户访问的登录、各类业务应用集成访问、个性化展现、用户及安全管理等方面功能。此外通过农业农村厅门户网站面向公众提供信息查询服务，通过12316服务平台面向农企、金融行业等提供农业专家咨询、保险、信贷等服务。

5.2 运营管理

农业数据资源中心建成后的运行管理实行承建方负责制。确立项目运行维护机构，制定和完善相应的管理制度，加强支撑平台、业务系统、数据交换的日常运行和维护管理。对建成项目进行信息安全风险评估，检验网络和信息系统对安全环境变化的适应性及安全措施的有效性，保障信息安全。

为确保系统的正常运行，建立从系统到资金到人员等各方面的管理规定，作为确保系统正常运行的软环境，至少应包括下列内容：确保数据采集渠道和建立数据管理规章制度，确保数据来源稳定，审核有规定程序，录入有规定数据，使用有安全保障；建立共享制度，实行“共享为原则，不共享为例外”的共享机制，对于不能共享的数据要特别说明，确保涉农系统、涉农数据的融合共享，发挥数据价值的最大化；建立系统数据备份管理制度，实行数据定期备份，确保系统被破坏后能立即恢复；建立系统维护制度，确保系统操作正确，监控非法操作行为，避免系统受到不法的攻击；建立系统应急预案，确保系统在紧急情况下能够保持业务连续性；建立维护资金保障制度，确保一定的维护投入，促进系统的更新、升级。

6 思考与讨论

6.1 农业数据采集难度大

数据来源问题是应用大数据技术的根本基础，由于当前农业信息化程度较低，智能设备基础比较薄弱，数据来源主要依靠农业普查及乡、县、市、省各级的层层上报，获得的数据极易受人为因素影响。一是数据的更新频次较低，难以做到实时更新，二是数据的质量难以保证，数据的真实性、科学性较难鉴别、筛选，许多数据不能使用。随着互联网、物联网、卫星遥感等技术的发展和普及，使得“一切皆可量化”，必须要加大农业智能采集设备的投入力度，通过借助物联网、卫星遥感等技术的应用来获取农业相关数据，保障数据来源可靠性和更新频次。

6.2 数据应用服务开发难度大

数据的应用服务应该是及时、快速的，但如何快速、准确地为用户提供服务甚至是一些定制化服务，进而发展成长期稳定的运营模式，需要不断去挖掘、探讨和尝试。在农业数据的采集、处理、存储、挖掘和提供应用服务的过程中需要农业大数据方面的人才和技术支撑。限于人才和技术水平，加大了数据应用服务开发的难度，因此急需培养这类跨学科复合型人才。