大数据如何监控和管理现代农业

随着海量信息的爆发，农业步入了大数据时代。与其他行业的大数据应用一样，通过技术手段获取、收集、分析数据，可以有效解决农业生产、市场流通等问题。

在大数据的驱动下，农业监测预警的思维模式和工作范式发生了根本性的变化，我国农产品监测预警信息的处理和分析将向系统化、集成化、智能化方向发展。本期嘉宾将带你了解农产品监测预警是如何工作的，以及大数据时代下农产品监测预警未来将面临的机遇。

大数据进入农业领域。

数据库专家、图灵奖获得者吉姆·格雷(Jim Gray)提出，数据密集型计算已经成为除实验科学、理论科学、计算科学之外的第四种科学研究范式。大数据由学术界正式提出，始于2008年9月《自然》杂志发表的“大数据”系列专题文章，介绍了大数据应用带来的挑战和机遇。

人们讨论研究数据的大量增加。2011年，《科学》杂志发表了“与数据打交道”的专题，指出分析数据的能力远远落后于获取数据的能力。

2012年3月，美国政府公布了“大数据R&D计划”，旨在推动基于大数据的科学研究和创新。在国内，2012年5月香山科学大会第424次会议以“大数据”为主题，认为大数据时代已经到来，大数据已经成为所有行业面临的大问题。同年6月165438+10月，香山科学大会第445次会议以“数据密集时代的科研信息化”为主题，探讨“大数据”时代的科研信息化。

这些事件都表明“大数据”已经进入我们的生活。那么，大数据在农业中有什么应用呢？许世伟说，“农业大数据是大数据在农业中的应用和延伸，是农产品监测预警的重要技术支撑。”

在他看来，农业大数据既保留了大数据规模庞大、类型多样、价值密度低、处理速度快、精度高、复杂度高的基本特征，又延伸和深化了农业内部的信息流。

数据作为一种战略资源，可以有效解决农业生产面临的复杂问题。从数据的获取、收集、分析，农业生产问题可以事半功倍。

许世伟举例说，如果通过传感器和作物本体检测手段获得土壤中的N、P、K肥力等大量数据，对这些数据进行分析和整理，可以有效指导农业生产中的施肥量和施肥时间，进行合理规划，得到最合适的投入量，从而提高生产效率。

再比如，大数据可以提前预测未来市场的供给需求，有效减少生产投入并采取适当措施进行智能生产，对稳定物价起到调控作用。

大数据是监测预警的基础支撑。

许世伟指出，农业大数据的数据获取、采集渠道、应用技术手段都不能通过人工调查获得，需要依靠土壤传感器、环境传感器、作物生长生命本体传感器等手段来支撑。由于技术的更新和成本的降低，农业生产、市场流通等方面的数据获取能力有了很大的提高。

“大数据让农业进入全面感知时代，有可能用整体代替样本；农业生产获得了更多的数据支持，从此进入智慧农业时代；大量的数据可以优化生产布局，安排生产投入；大数据时代，市场更有利于产销对接，减少消费中的浪费，减少产后损失。”许世伟说。

此外，大数据也给农业的管理带来了变化。过去，农业管理主要依靠行政手段来指导和安排生产。大数据有利于分析提取特征，总结趋势，通过市场信号的发布引导市场，进而指导生产。

许世伟表示，农业大数据是现代农业的高端管理工具。所谓监测预警，就是监测数据，贯穿农产品从生产到流通再到消费再到餐桌的全过程，如产品流、物流、资金流、信息流等，做到产销匹配、生产运输匹配、生产消费匹配。

农产品监测预警也就是对农产品生产、市场运行、消费需求、进出口贸易和供求平衡的数据采集、信息分析、预测预警和信息发布的全过程。

农产品监测预警也是现代农业稳定发展最重要的基础，大数据是监测预警的基础支撑。农业发展仍面临多重不安全因素，急需利用大数据技术突破困境。

这主要体现在:农业生产风险加大，急需提前获取灾情数据，早发现早预警；农产品市场波动加剧，“过山车”式大起大落时有发生。迫切需要及时、全面、有效的信息来掌握市场异常情况，稳定市场形势。食品安全事件频发，监管和处罚违规行为的全过程急需透明。

可以说，农产品监测预警对大数据的需求是迫切的。

农产品监测效果显著。

农产品监测效果显著，大数据不可或缺，主要体现在监测对象和内容更精细、数据采集更快捷、信息处理和分析更智能、数据服务更精准。

随着农业大数据的发展，数据粒度更加细化，农产品信息空间的表达更加充分，信息分析的内容和对象更加细化。

农业系统是一个包含自然、社会、经济和人类活动的复杂巨系统，其中的生物实时“生长”数据，表现出数字生活的特征。农业物联网、无线网络传输等技术的蓬勃发展，极大地推动了监测数据的海量爆炸，数据由“传统静态”向“智能动态”转变。

在大数据背景下，数据存储和分析能力将成为未来最重要的核心能力。未来，人工智能、数据挖掘、机器学习、数学建模、深度学习等技术将得到广泛应用，我国农产品监测预警信息的处理和分析将向系统化、集成化、智能化方向发展。

例如，中国农业监测预警系统(CAMES)在机理分析过程中实现了模拟化和智能化，覆盖全国953个主要农产品品种，可以实现农产品的全天候实时监测和信息分析，可用于不同地区不同产品的多类型分析和预警。

在大数据的支撑下，智能预警系统自动获取农业物体的特征信号，并将特征信号传输给判断系统。判断系统对海量数据进行自动处理、分析和判别，自动生成和显示结论，发现农产品信息流的流向和方向，从纷繁复杂的信息中提取农产品市场发展和运行的规律。农产品市场最终监测数据和深度分析报告，将为政府部门掌握生产、流通、消费、库存、贸易等产业链变化，调控和稳定市场提供重要决策支持。