基于农技推广的农业信息采集模式研究
2019-09-06刘开心
刘开心
摘要本文根据调研结果,以农民及涉农企业的农业信息需求为导向,采用层次分析的方法对农业信息进行划分,凸显出不同农业信息的重要性,探索在已有农业技术推广平台的基础上,构建集田间基础信息采集、“3S"技术助力、农民参与的农业信息采集模式,建立微小型农业数据库,旨在解决我国小农业现状下农业信息的精准采集与利用问题。
关键词 农业信息化;农业技术推广;“3S"”技术;农业数据库
中图分类号 F323.3
文献标识码 A
文章编号 1007-5739(2019)07-0253-01
如今是信息化时代,农业信息化是农业生产的重要部分,构建农业大数据、农业云对降低农业市场的信息不对称具有重要意义,是实现农业现代化必不可少的部分"然而当下农业大数据构建的难点在于我国幅员辽阔、耕地面积大、农业区划较分散,且区域发展不平衡.不充分,加之农业信息采集的高成本高投入,使我国农业信息化发展面临巨大压力。近年来,随着国家对农业信息化的重视,许多农业信息平台和网站应运而生。据统计,我国有近4万个农业网站,农业信息资源丰富,但仍有近90%的涉农企业和农户对农业信息的需求得不到满足4.因此,如何在我国小农业的背景下叫实现农业信息的精准采集与利用成为一个亟待解决的问题。
1农业信息的层次划分
根据实地调查研究,以农民及涉农企业的农业信息需求为导向,主要将农业信息划分为7个方面,包括土壤元素信息气候条件信息、适宜种植作物信息、大区域种植信息、农产品价格信息、农产品市场需求信息、农民意见反馈。其中,土壤元素信息为某块田地的土壤元素情况,包括大量元素含量、土壤缺少的元素以及重金属检测情况等,便于在后续土地流转过程中对土地进行评估;气候条件是某一地区近30多年的气候信息,作为农业生产正常进行的基础保障;适宜种植的作物信息,即根据所在土地近20年以来的种植情况分析得出的最优种植方案,因地制宜种植,发挥区域性优势;大区域种植信息,主要是借助高技术对某一大片地区种植信息的搜集,给予农民及时具体的信息反馈,帮助农民调整种植结构,削弱农业生产上的“丰收悖论”,减少损失;及时更新的农产品价格信息使农业市场透明化,减少买卖双方因信息不对称而造成的损失;农产品市场需求信息是农民种植的风向标;农民反馈的意见是信息采集的补充部分。
依据对农民及涉农企业的问卷调查,将这7类农业信息按不同的重要等级进行划分,重要性由大到小依次为:农产品市场需求信息、大区域种植信息、农产品市场价格信息、土壤元素信息、农民意见反馈信息、适宜种植作物信息、气候条件信息。不同信息的重要性分植值见表1。
2农业信息采集的技术实现
在乡村振兴战略的大背景下,职业农民大批涌现,农业技术推广的主要任务是专职人员对这些新型职业农民进行线上线下培训。在调研过程中发现,借助农技推广人员的力量,凭借他们深入基层的工作性质以及服务农民的实际,可以以较低的投入附带完成较精准的农业信息采集工作。
2.1农技推广人员的信息采集
目前土壤成分的便捷式检测仍然存在很多技术难点,然而,随着技术的进步,农技推广人员在进行线下技术培训的过程中可以采用现场便携式仪器对当地土壤的重金属成分进行检测分析,然后将各个区域的土壤检测结果进行汇总,制成土壤重金属含量分布图,便于以后对土地的开发与利用农技推广人员通过观察分析以及与农民的交流,汇总当地适宜种植的作物等信息;通过参考地方志、气象网站等方式汇总当地历年的气象信息,并最终汇总成气象信息数据库。
2.2利用“3S"技术对田间基础信息的采集
遥感(RS)、全球定位系统(GPS)和地理信息系统(GIS)被称为“3S”技术,它们在农田自然资源调查、土壤侵蚀调查、农作物估产与监测、自然灾害监测与评估等农业领域已得到了广泛的应用6。利用RS可对大片区农作物的种植情况进行动态监测,及时更新农业种植数据库。通过GIS的空间数据管理、分析功能和资源分析、评价模型,即可对具有时空变化特点的农业种植情况进行跟进,获得大区域农业种植情况等数据。根据不同的用途,将利用“3S'技术所获得的多样数据封存到微型数据库中,和其他几类获得的信息进行综合分析,输出为能够满足涉农企业和农户需求的农业信息。
2.3农民参与
农民处于农业信息的最前端,农民信息化程度在很大程,度上影响着农业信息化程度。农民是土地的主人,是农业信息服务的主体。从发达国家的经验来看,利用现代信息手段,在农村内部因地制宜地建立农业信息化系统,以及对农民进行计算机网络技术的普及教育,是实现农业信息化必不可少的部分7-81。此外,农民的知識经验以及意见反馈也是信息搜集的重要部分。
3结论与讨论
以农民与涉农企业农业信息需求为导向、建立在农技推广基础之,上、以“3S"技术以及农民参与为基础的农业信息采集模式,旨在解决我国小农业背景下农业信息采集困难的问题,但确实有许多的不足之处,如农技推广:人员能否接受的问题等,亟待进一步的检验与验证。
4参考文献
[1]梅方权.中国农业信息化建设的前景展望[D].计算机与农业,1997(3):1-3.
[2]钟丽丹,潘杏梅,王建涛基于大数据开放式海洋信息知识库构建研究[J].图书馆杂志,2016,35(8):59-66.
[3]陈娉婷,官波,沈祥成,等.大数据时代开放式农业信息知识库构建研究[J].东北农业科学,2018,43(5):60-64.
[4]刀谓,霍晓芹,张霖琳,等.我国土壤中主要元素监测技术及难点[J].中国环境监测,2018,34(5):12-21.
[5]段雪梅,张燕波,文军,等.便携式XRF土壤重金属检测仪在环境应急监测中的应用探讨[J].环境监测管理与技术,2017,29(3):49-52.
[6]沙宗尧,边馥苓.“3S”技术的农业应用与精细农业I程[J].测绘通报,2003(6):29-31.
[7]卢丽娜.国外农业信息化发展现状及特点[J].中国农村小康科技,2007(4):23-26.
[8]李增源,刘家欢,徐洋,等.农化服务信息化的现状及问题探讨[J].中国农业信息,2018,30(4):64-76.
[9]柳琴.岳阳县农业信息化建设问题研究[D].长沙:中南林业科技大学,2016.
[10]郭雷风.面向农业领域的大数据关键技术研究[D].北京:中国农业科学院,2016.
[11]杨立新."农超对接"供应链虚拟整合研究[D].武汉:华中师范大学,2015.
[12]安建梅,季松华构建农业综合信息一体化平台的相关研究[J].信息技术与信息化,2018(11):239-241.