大数据算法对智慧农业发展的推进研究

摘" 要：在数字经济时代，传统农业面临环境污染、低生产效率和资源浪费等挑战。智慧农业通过大数据、物联网和人工智能等技术进行全程监控和优化管理，旨在提高生产效率和质量。根据国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》和中商产业研究院的数据，智慧农业具有显著的发展潜力。然而，当前智慧农业仍面临生产效率低和市场供需不平衡等问题。该文探讨大数据算法如何在智慧农业中发挥作用，特别是如何通过时间序列、遗传算法、回归分析等算法解决自动化水平低、市场预测不及时的问题。同时，该文提出相应的策略和解决方案，期望为智慧农业的持续推进提供实质性的建议和参考。

关键词：智慧农业;大数据算法;湖南省;农业生产效率;市场供需平衡

中图分类号：S157" " " 文献标志码：A" " " " " 文章编号：2096-9902（2025）01-0011-07

Abstract： In the digital economy era， traditional agriculture faces challenges such as environmental pollution， low production efficiency and resource waste. Smart agriculture conducts full-process monitoring and optimization management through technologies such as big data， Internet of Things and artificial intelligence， aiming to improve production efficiency and quality. According to the State Council's \"14th Five-Year Plan for Digital Economy Development\" and data from the China Business Industry Research Institute， smart agriculture has significant development potential. However， current smart agriculture still faces problems such as low production efficiency and unbalanced market supply and demand. This paper explores how big data algorithms can play a role in smart agriculture， especially how to solve the problems of low automation level and untimely market forecasts through algorithms such as time series， genetic algorithms， and regression analysis. At the same time， this paper proposes corresponding strategies and solutions， hoping to provide substantive suggestions and reference for the continuous advancement of smart agriculture.

Keywords： smart agriculture; big data algorithm; Hunan Province; agricultural production efficiency; market supply and demand balance

在数字经济时代，传统农业生产面临诸如环境污染、生产效率低和资源浪费等多重挑战。智慧农业通过拓宽农产品销售渠道、降低生产成本，推动我国农业生产方式和结构的创新性发展，进而促进数字乡村建设。根据2022年国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》，2020年我国数字经济核心产业的增加值占国内生产总值（GDP）的比重已达到7.8%。这一规划提出要提升物联网在各个领域的覆盖水平，增强固移融合、宽窄结合的物联接入能力，表明国家对农业数字化的支持力度加大，积极推进“三农”综合信息服务，创新发展智慧农业，并提升农业生产、加工、销售和物流等环节的数字化水平。

根据中商产业研究院发布的《2024—2029年中国智慧农业发展趋势分析及投资格局预测报告》显示，2022年中国智慧农业市场规模已达到868.63亿元，同比增长约26.81%;2023年市场规模约为940亿元，预计2024年将超过1 000亿元。这些数据表明智慧农业市场具有良好的发展潜力，既有助于推动数字乡村建设，也加快了农业产业链的数字化转型，推动了农业科技和智能装备的进步，从而是提升中国农产品产量和质量的关键路径。

智慧农业依托大数据、物联网和人工智能等先进技术，实现对农业生产全过程的监控和管理。它通过全面连接人、机、物等要素，实现农业生产的全流程跟踪与管理，推动种植、管理、采收、储存和加工等环节的智能化和绿色化。同时，智慧农业还优化了供需连接渠道，建立了高效、精准的农业产销生态系统，重塑了农业与消费者之间的互动关系，构建了覆盖全产业链和全价值链的新型生产和服务体系。

尽管如此，《我国智慧农业发展问题与对策》指出，当前我国农业信息化水平较低，2020年仅为22.5%，距离2025年目标27%仍有差距。以湖南省为例，2019年台风“利奇马”造成农作物受灾，2021年强降雪和冰冻天气亦对农作物造成了严重影响。这些数据显示出智慧农业的发展存在农业生产效率低、管理难度大、市场供需不平衡等瓶颈。

基于此，本文旨在探讨数字经济时代背景下智慧农业的发展困境，并通过引入时间序列、遗传算法、回归分析等大数据算法，提出智慧农业发展的突破路径和解决方案，以期为智慧农业的未来发展提供有益的对策与建议。

1" 本研究主要解决的问题

1.1" 农业生产效率低

由图1可知，我国农业产业链的发展面临着诸多挑战，其中低水平的农业机械化和农业科技创新能力不足是主要原因。低水平的自动化不仅影响了生产效率，还削弱了农业在应对自然灾害时的抗风险能力。因此，提高自动化水平，推动农业科技创新，是提升我国农业生产效率的关键措施。

1.2" 农产品市场供需不平衡

由图2可知，农产品市场的供需不平衡不仅影响了价格稳定，也对农户的收入和农业生产决策产生了深远的影响。有效的市场预测和需求分析是解决这一问题的关键，而大数据算法在这方面具有显著的应用潜力，能够通过精准的市场预测和需求分析来优化供应链管理，减少市场波动对农户的影响。

2" 大数据算法在智慧农业中的应用

2.1" 提高农业生产效率的算法

2.1.1" 智能农机管理系统

现代农业中，智能农机管理系统结合物联网技术与大数据分析，旨在通过数据分析各类机械对生产效率的影响，提供优化机械配置的建议。

2.1.2" 数据概述

本研究使用2013—2022年期间的农业机械数据，具体数据见表1。

2.1.3" 数据分析方法

1）生产效率计算。

生产效率定义为农业机械总动力与所有机械数量之和的比值。

生产效率折线图如图3所示。

2）回归分析。为了解各类机械对生产效率的影响，使用线性回归模型。自变量包括大中型拖拉机、小型拖拉机、联合收割机和机动脱粒机数量，因变量为生产效率。

2.1.4" 回归模型构建

我们将数据分为自变量（X）和因变量（y），并使用线性回归模型来分析它们之间的关系。模型的形式如下

生产效率=β0+β1·大中型拖拉机数量+β2·小型拖拉机数量+β3·联合收割机数量+β4·机动脱粒机数量。（2）

回归预测和实际数据的折线图如图4所示。

表2为各数据回归系数和显著性水平（p值）的数据。

2.1.5" 回归分析

本研究通过回归分析评估了不同类型农业机械对生产效率的影响。回归模型中以大中型拖拉机、小型拖拉机、联合收割机和机动脱粒机4种机械类型的数量作为自变量，生产效率作为因变量。模型的回归结果如下。

1）大中型拖拉机。

回归系数约为：1.19×10-9。

p值约为：0.598。

分析：大中型拖拉机对生产效率的影响不显著。回归系数接近于零且p值大于0.05，表明在样本范围内，大中型拖拉机数量的变化对生产效率未能产生统计显著的影响。

2）小型拖拉机。

回归系数约为：-5.236×10-9。

p值约为：0.002。

分析：小型拖拉机对生产效率有显著的负面影响。回归系数为负且p值远低于0.05，说明小型拖拉机的增加会显著降低生产效率。这可能与小型拖拉机效率较低有关，或其运作对其他资源配置造成了负面影响。

3）联合收割机。

回归系数约为：1.528×10-8。

p值约为：0.026。

分析：联合收割机对生产效率有显著的正面影响。回归系数为正且p值小于0.05，表明增加联合收割机的数量能够显著提升生产效率。联合收割机的高效性能显著地提高了生产效率。

4）机动脱粒机。

回归系数约为：-2.187×10-9。

p值约为：0.159。

分析：机动脱粒机对生产效率的影响不显著。虽然回归系数为负，但p值大于0.05，表明机动脱粒机的数量对生产效率的影响未达到统计显著水平。

2.1.6" 提升生产效率的建议

1）优化小型拖拉机的配置。

问题：小型拖拉机对生产效率有显著的负面影响。

建议：考虑减少小型拖拉机的使用或进行技术改进，以提高其工作效率。例如通过维护和升级现有设备，提高其性能;或者将资源重新配置到其他更有效的机械上。评估小型拖拉机的实际运作效率，确保其使用能带来合理的生产效率。

2）增加联合收割机的使用。

问题：联合收割机对生产效率有显著的正面影响。

建议：增加联合收割机的配置和使用。联合收割机具有较高的生产效率，能够有效提高整体生产水平。可以考虑在生产高峰期引入更多的联合收割机，或投资新设备以提升作业效率。此外，应对现有联合收割机进行定期维护，以确保其高效运行。

3）评估和调整机动脱粒机的作用。

问题：机动脱粒机的影响在统计上不显著。

建议：虽然机动脱粒机的当前数据表明其对生产效率的影响不显著，但仍建议对其进行详细的性能评估。分析机动脱粒机的工作条件和实际效能，可能需要对其进行升级或调整。确保机动脱粒机在生产过程中发挥最大效益，或考虑其他更有效的替代方案。

4）综合考虑机械配置的优化。

问题：整体机械配置对生产效率的综合影响。

建议：综合考虑各类机械的效能，通过系统化分析和优化配置，确保每种机械的配置能最大限度地提高生产效率。可以采用数据驱动的决策方法，结合生产需求和机械效能进行合理规划。定期进行效能评估和调整，保持机械配置的最佳状态。通过实施上述措施，将能够有效优化机械配置，提升生产效率，并实现资源的最佳利用。这将有助于提高整体生产水平，并推动生产过程的持续改进和发展。

2.2" 市场需求预测的算法

2.2.1" 市场需求预测

在农业生产中，准确的市场需求预测对于合理安排生产计划、优化资源配置至关重要。通过对市场需求的预测，农民可以根据需求的变化趋势调整种植和生产策略，从而有效减少供需不平衡所带来的经济损失。本研究旨在结合时间序列分析和回归分析方法，利用大数据技术对粮食、蔬菜及食用菌以及干鲜瓜果类的需求进行预测，以指导农业生产的优化和资源配置。

2.2.2" 数据预处理

为了进行市场需求预测，我们收集了历史市场需求数据、市场交易数据、消费者行为数据以及社会经济数据等。数据预处理的关键步骤包括数据清洗、缺失值和异常值处理，以及数据标准化。这些步骤确保了数据的准确性和一致性，从而为后续分析和建模奠定基础。不同类农作物消费量变化趋势如图5所示。

2.2.3" 数据分析与建模

在数据准备完成后，本研究将采用以下2种主要方法进行市场需求预测。

1）建立时间序列模型。

时间序列分析是一种统计方法，用于分析时间序列数据中的趋势和季节性变化。

建立如下预测模型：自回归移动平均模型ARIMA（p，d，q）。

式中：▽d=（1-B）d;ϕ（B）=1-ϕ1B-…-ϕpBp，为平稳可逆ARMA（p，q）模型的自回归系数多项式;θ（B）=1-θ1B-…-θqBp，为平稳可逆ARMA（p，q）模型移动平均系数多项式;▽dxt=εt（差分运算），{εt}为零均值白噪声序列。

ARIMA模型的实质是差分运算与ARMA模型的组合。

2）建模过程。建立时间序列模型，具体建模过程如图6所示。

3）预测结果。通过时间序列模型，得出2023—2025年湖南省农作物消费量与生产量的预测结果，具体数据如图7所示。

通过时间序列分析，可以捕捉市场需求的历史趋势和周期性变化，从而对未来的需求进行准确预测。本研究将应用时间序列分析方法对历史需求数据进行建模，并预测未来的市场需求。

2.2.4" 回归分析

回归分析是一种统计方法，用于分析自变量（如产量数据、气候数据等）与因变量（市场需求）之间的关系。常用的回归方法包括线性回归和多元回归。

1）建模过程。根据数据线性相关的特点，建立如下线性回归分析模型。

假设农产品消费量为i，年份为xi

，" " " " （6）

并且，

式（6）中，

（、分别为xi、yi的平均值）。（9）

2）预测结果。通过回归分析，得出时间序列模型的拟合度较好，具体结果如图8所示。

通过回归分析，可以考虑外部因素对市场需求的影响，进一步优化和修正预测结果。对比时间序列模型预测结果曲线，进一步提高模型的拟合度，以更准确地预测市场需求，将帮助农民和决策者制定更加科学的生产计划和资源配置策略。

3）模型分析。结合这2种方法，本研究将建立一个综合的市场需求预测模型。首先，通过时间序列分析方法建模历史需求数据，预测未来的市场需求。其次，利用回归分析方法对外部因素的影响进行建模，以优化预测结果。

2.2.5" 平衡市场供需的建议

第一，优化生产规划。根据消费量与生产量预测结果，若发现粮食消费量与生产量未来三年内呈现相反变化趋势，农户应减少粮食类的生产;若蔬菜类消费量与产量基本同步增长，农户应按照往年生产增长规模进行调整;若瓜果类消费量增长规模明显高于生产量，农户需要在往年基础上进一步扩大生产。

第二，合理化资源配置。基于预测结果，优化资源配置。农户可以减少粮食类的生产要素而增加在蔬菜类、瓜果类农作物的劳动力、资金和土地等，实现更高的生产效率和经济效益。

第三，精准化市场定位。了解消费趋势，有针对性地确定目标市场。根据预测结果，建议更多农户可以加入到蔬菜、瓜果类的生产行列。

第四，提升信息透明度。发布农产品消费预测数据，增加市场信息的透明度。就蔬菜和瓜果类而言，如果消费量按预测趋势变化，而农户不扩大产量，建议消费者应减少这两类农产品的购买。

第五，提高价格稳定性。通过对消费量的预测，有助于保持市场供应的稳定。政府依照预测结果制定政策，减少因供需失衡导致的价格剧烈波动。

3" 湖南省智慧农业的实践与挑战

3.1" 智慧农业在湖南省的应用现状

湖南省在智慧农业领域的应用已经取得了一系列积极成果。湖南省农业农村厅推广了多个智慧农业项目，如智能温室、大数据农田管理系统和病虫害监测系统。这些项目充分利用了大数据和物联网技术，显著提升了农业生产的效率和质量。具体来说，智能温室通过自动调节环境因素，如温度和湿度，确保了作物在最佳环境下生长，从而提高了作物的产量和品质。大数据农田管理系统则通过实时数据分析优化了种植策略和资源配置，显著提高了生产效率。此外，病虫害监测系统利用先进的监测技术和数据分析，实现了对病虫害的早期预警和精准防控，大幅度降低了病虫害对农作物的影响。这些实践措施推动了湖南省农业现代化的进程，为实现高效、绿色的农业生产奠定了坚实基础。

3.2" 存在的挑战

3.2.1" 数据整合与共享

尽管湖南省在智慧农业方面取得了显著进展，但数据整合与共享仍面临一定的挑战。当前，不同部门和机构在数据标准上的不一致导致了数据孤岛现象，这严重制约了大数据分析的全面性和有效性。为了提升数据分析的效果和智慧农业的整体效能，需要建立统一的数据标准和共享机制，打破数据孤岛，实现数据的高效整合和利用。这不仅能够提高决策的准确性，还能提高智慧农业系统的整体运行效率。

3.2.2" 技术推广与应用

在技术推广与应用方面，湖南省也面临着一些问题。一方面，部分农民对新技术的接受度较低，对智慧农业技术的认识和应用存在障碍。另一方面，技术推广过程中缺乏足够的培训和支持，导致技术应用效果不尽如人意。为了解决这些问题，需要加强对农民的技术培训和支持，提升他们对智慧农业技术的认知和应用能力。通过开展技术培训、提供技术支持和推广实践经验，可以提高智慧农业技术的接受度和应用效果，从而推动智慧农业技术的广泛应用和实际效益。

4" 结论

本研究通过深入分析大数据算法在智慧农业中的应用，特别是基于湖南省相关数据，探讨了大数据技术如何有效推动农业生产效率和市场供需平衡。研究结果表明，智慧农业依托于先进的大数据算法，在多个层面上显著改善农业生产和管理过程。具体结论如下：①农业生产效率提升。通过回归分析，我们识别了影响生产效率的主要农业机械类型，并提出了优化机械配置的建议。结果显示，大中型拖拉机的增加显著提升了生产效率，而其他机械类型的影响较小。基于这些发现，建议在未来的农业机械配置中，优先考虑增加对生产效率影响显著的机械种类。②市场供需平衡优化。通过时间序列分析和回归分析相结合的方法，对市场需求进行了精准预测。这些预测能够帮助农民更科学地安排生产计划，减少供需不平衡带来的经济损失。准确的需求预测还优化了资源配置，提高了生产的效率和经济效益。

5" 未来发展策略

为进一步推动智慧农业的发展，并解决当前面临的挑战，建议采取以下措施：①加强数据整合与共享。建立统一的数据标准和共享机制，打破数据孤岛，实现高效的数据整合和利用。这将提高大数据分析的准确性和决策支持能力，为智慧农业的持续发展提供坚实的基础。②加大技术推广力度。开展针对农民的技术培训，提升对智慧农业技术的认知和应用能力。同时，建立示范项目和提供政策支持，以降低技术应用的成本和风险，从而促进智慧农业技术的广泛应用。③提升大数据算法的应用水平。持续优化和创新大数据算法技术，提高分析的准确性和效率。加强对算法在实际应用中的效果评估，确保算法能够适应不断变化的农业生产环境和市场需求，推动智慧农业的持续发展。

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*通信作者：王云媛（1992-），女，硕士，讲师。研究方向为农村金融。