智慧农业时代大数据的发展态势研究

谢萌

摘 要 近年来随着互联网+技术的推广，成千上万的传感器以及人机交互过程中产生的大量数据被保存下来并尝试加以应用。由于这些数据量庞大，同时结构较为复杂，常规的数据处理手段已经无法对其进行处理分析，为了解决这一问题，大数据技术诞生了。随着大数据技术的研发不断深入，该技术被逐渐应用于农业领域，对我国的农业网络化、精准化、智能化产生了极大的促进作用。大数据能够提高我国农业技术水平，还能够通过深入挖掘潜在的农业价值，实现农业领域的高速发展。然而，当今的农业大数据作为新兴的领域，在实际运用中还存在着多种因素，例如人才匮乏、技术瓶颈等因素的掣肘。因此，本文旨在概述大数据在智慧农业发展中的应用、特点并对其发展提出建议。

关键词 农业发展;智慧农业;大数据

引言

大数据这一概念，最早是由Ellsworth等人在1997年所提出，指的是那些过于庞大而不能通过磁盘和内存进行处理的数据。但是由于当时的技术水平还不够，该理念并没有引起学术圈的注意。而随着近些年互联网技术的飞速发展，大数据的研究也逐漸被人们所重视，国际著名期刊《自然》在2008年也开设了相关专栏，也使得相关研究根据实际意义和潜在价值。随着2012年发改委公布了《“十二五”国家政务信息化工程建设规划》，首次提出要在人口、经济、文化等多个领域建设信息资源库，标志着我国的大数据研究正式起步。近几年来，我国的大数据研究得到了空前的发展机会，通过与多个行业、领域相结合，形成了崭新的有现代化特点的新型行业。其中，由大数据和传统农业所结合形成的新型智慧农业模式受到了国家的有力支持[1]。

传统的智慧农业，源于20世纪80年代的中国，当时的传统农业就已经与互联网技术有过初步的结合，实现了互联网技术在农业领域的初步应用。其发展的最大特色就是依托于物联网，将农业生产的相关事务统一起来，并利用互联网技术对其进行指导，实现生产、运输、销售的一条龙过程。而大数据的应用，能够通过将数据科学、计算机和互联网结合在一起，最大程度上推动智慧农业的发展。因此，探索大数据在智慧农业领域的应用有着重要意义。

1农业大数据的发展阻碍

1.1 数据来源问题

我国幅员辽阔，自然资源丰富，农业人口多，是典型的农业大国，也因此我国的农业相关大数据来源丰富。但是，与世界范围内的大数据相比，其差距还是较为明显的，这种差距主要是在数据的积累量、自然资源储量等方面的差异。据可靠统计[2]，我国在农业大数据的储量仅为北美的70%和日本的60%。究其原因，主要是我国农业大数据的收集范围不明确，范围较窄所导致的。与发达国家相比，我国对大数据的收集通常关注前期环节，播种、施肥等环节，而对于后续的运输、加工、销售等环节的数据收集则不够详尽，时常忽略;此外，虽然我国的总体耕地面积很大，但是耕地资源的分布不够均匀，其种类也不尽相同，适合大规模种植的土地面积实际上并不充足。例如，从土壤类型上看，我国的土壤有15种之多，但只有褐土、黑钙土与暗棕壤适合大规模的农业生产，这也进一步限制了我国的大数据采集;最后一点，我国的大数据发展还较短，其收集技术还不够先进，缺乏推广应用。例如现阶段的主要大数据来源还是通过人工普查的方式获得，这种方式获得的数据主观性较强且效率不够，会极大地影响收集数据的质量。

1.2 基础建设问题

基础建设的质量直接影响农业大数据的发展。目前，依托于国家互联网信息建设下乡入村等政策的智齿，我国的信息化基础建设得到了一定的发展。据相关统计，截至2017年底，我国已经建成了共8万个农村信息社，推出了210余家企业级大数据示范基地，所生产的相关产品、技术高达426项。但是，从全国的角度上看，我国的农业大数据基础建设仍然有待发展，相关设备仍然较为欠缺，主要设备仍然需要进口，而核心技术也要依赖于国际引进。综合上看，主要存在以下两个方面的问题：①在农业发展的核心区域，即城乡区域，我国的大数据的收集设备仍然不够完善，互联网技术的普及不够，引起了数据收集上的阻碍;②农业大数据的收集和共享缺乏统一的标准。现如今，依托于地方政府部门和农业研究院的积极推动，为大数据的收集和共享提供了可靠的平台。但是由于缺乏国家的统一标准，各地所收集的数据不够规范，统计的过程中造成了人力物力的浪费，影响了这些数据资源的共享。

2农业大数据的应用

2.1 促进农业的智能化发展

经过多年的探索，我国农业大数据的发展已经具备雏形。例如，贵阳以国务院公布的《促进大数据发展行动纲要》为标准，建设了首个农业大数据交流中心，同时还研制了数据的挖掘分析系统，有效的统计了当地的农业综合信息，为农业大数据传递交换建立了基础。目前大数据已经成为决策的理论依据，能够大幅提高农业发展水平，促进智慧农业从传统的分散式发展向精准化转变[3]。

2.2 提高生产效率

当代的智慧农业，通过建设完善的基础设施对影响农作物、牲畜生长过程中的重要信息进行采集汇总，再进一步进行大数据分析的方式，能够建立起完善的系统，能够对未来的发展趋势做出合理的分析，并给生产者提出科学的建议。例如在畜牧业领域，传统的饲养模式不够精细，导致动物个体间的差异较大。现如今通过智能的视频监控系统，可以准确地观察每一头家畜的进食情况，从而个性化的提供相应的饲料，减少个体间的差异。

3结束语

综合来看，大数据技术为智慧农业的发展带了新的机遇，使得我国的农业得到了新的发展空间，但与之而来的则是新的挑战。农业大数据作为新兴的发展领域，在实际的发展过程中受到了基础建设、人才培养等多方面的掣肘。因此，解决相关问题，探究大数据在智慧农业发展过程中的潜在应用与前景，对推动我国现代化农业的发展有着积极的意义。

参考文献

[1] 林羽，刘斌琼.农业大数据的应用及发展建议[J].福建畜牧兽医，2020，42（3）：50-51.

[2] 曾晓华.互联网+时代现代农业创新发展机制研究[J].农业经济，2020（5）：22-23.

[3] 王佳方.智慧农业时代大数据的发展态势研究[J].技术经济与管理研究，2020（2）：124-128.