运用大数据推进安徽农业现代化探索

2017-04-13 17:20张磊赵文倩殷培峰
山东农业工程学院学报 2017年3期
关键词:安徽现代化农业

张磊,赵文倩,殷培峰

(滁州学院生物与食品工程学院,安徽 滁州239000)

运用大数据推进安徽农业现代化探索

张磊,赵文倩,殷培峰

(滁州学院生物与食品工程学院,安徽 滁州239000)

大数据作为一种以对海量数据进行存储和分析为核心的新型战略性资源,在农业生产要素耦合等方面发挥重要作用。针对安徽省资源短缺、生态环境恶化、农产品市场复杂、农民收入低等现状,本文从大数据的概念、在农业中的应用、获取方法等方面对大数据如何推进安徽农业现代化进行探讨,以期为安徽农业发展提供参考。

大数据;安徽农业;农业现代化

二十一世纪,信息技术发展日新月异,数据已经是现在生存环境的显著特征,但是如何从这些海量数据中提取到有前瞻性、有趋势性的信息,以及挖掘到信息背后的社会价值?大数据就是在这种情况下应运而生。我国是一个农业大国,自古以来就有以农治国的传统,农业一直是国民经济的命脉。目前,我国农业正处于传统农业加速向现代化农业的转折期,大数据等科技技术将是这一转折中的重要推动力。

一、大数据的概述

(一)大数据的概念

大数据的概念最早由 Michael和 David Ells worth于1997年提出,而农业大数据的概念是在2013年由山东农业大学的温孚江教授提出的[1]。大数据是指需要用新处理模式对网上海量的文本、数字、视频、音频、图像等数据进行收集、分析、加工和利用的信息化资产,其目的是在于从庞大的数据集合中找寻有价值的信息。大数据需满足五大特征:一是数据量大;二是处理速度快;三是数据类型多;四是价值大;五是精确性高。

(二)大数据在农业中的应用

随着云计算、物联网、精准农业等科学技术的飞速发展,大数据也以前所未有的速度发展,根据大数据的显著特征,其在农业中的作用也越来越显著。目前国家大力推行农业现代化,全力打造崭新的农业发展模式,对于农业领域出现的问题如病虫防治、药物残留、土壤治理、天气预测、动植物育种、农产品价格、食品质量与安全等基本都可以通过大数据进行干预和解决[2-3]。

二、安徽农业现代化发展现状

(一)安徽农业发展的基本情况

我国正处于由传统农业向现代化农业转型的起步阶段[4],安徽地处淮河、长江流域,是中国的农业大省,在中国的农业中占有举足轻重的地位,但是却存在着许多大而不强的问题,例如一是安徽虽然耕地面积广阔,但是由于农民较多,导致人均耕地面积很少;二是农民的劳动力虽大,但是平均收入很低。总之,安徽农业生产现代化水平较低,且地区差异较大,是中国农业的一个缩影。

(二)安徽农业现代化发展面临的限制因素

1.安徽农业资源短缺和生态环境恶化

首先安徽人口众多,农业品种资源短缺,农产品产量低下,人均耕地面积为600平方米[5],并且人均耕地面积将会随着人口的增加而逐渐减少。其次,由于工业化的推进导致大量工业“三废”现象和农业生产过程中农药的不合理使用,造成土壤退化等不良影响。恶劣的生态环境将会严重限制农业的现代化发展。

2.农业基础设施薄弱

安徽的经济较为落后,农业的基础设备都没有达到先进生产力的要求。近几年,安徽省在推进农业现代化发展的道路上,一直致力于加强农业基础设施的建设,也取得了一些成果,但是与中国其他省相比较,安徽省的农业基础设施还是太薄弱,在农田水利设备上远远满足不了现代化农业的要求。

3.农业劳动者整体素质水平低

通过对安徽农业劳动者整体水平的调查,发现两个关键问题:一是在从事农业的劳动者中,知识水平较低,主要依靠经验从事农业劳动;二是农业劳动者们的观念陈旧、安于现状,难以接受和吸收新知识、新方法、新技术,缺乏创新能力和创新精神。农业劳动者需知科技是农业发展的第一推动力,其对农业的进步意义重大。

4.农业相关制度建设不健全

安徽目前的家庭承包经营制度下的小农经济生产方式已经不在适用于现在的现代化农业,而且农业保障体系尚不完善,导致了农业生产过程中出现的一些问题难以解决。由于农业相关制度严重滞后于农业经济发展,对安徽农业现代化的发展产生了一定阻碍。

三、大数据对安徽农业现代化的必要性

(一)土地分散、难治理

在“三权分立”家庭承包制的影响下,安徽农业的劳动力被极大地带动起来,但是这并没有真正解决安徽农业落后的现状,相反的是,它使土地经营更加散、小,不便于管理,严重制约了农业现代化手段的采用。

(二)安徽农业现代化发展仅处于初步阶段

大数据在安徽农业上的发展还处于起步阶段,正在向农业产业链中的其他方面渗透,它在思维、研究、分析和应用上的成果将影响着整个农业的生产过程。

(三)大数据的优势作用

毋庸置疑的是,利用大数据来推动安徽农业发展是目前提高安徽农业发展最有效的方法。大数据提高农业顶层设计能力,帮助政府更好地规范农业产业市场发展,有利于政令畅通,也可以为安徽发展提供战略决策支撑[6]。

四、农业大数据的获取与挑战

农业数据涉及的领域广、环节多,是跨行业、跨专业的数据集合[7]。由于大数据具有处理数据类型多、数据量极大、处理速度迅速等特点[8],决定了大数据的获取和应用将是一个巨大的挑战[9]。对当前世界上的科研能力来说,科研人员依然还需要精确处理数据的能力,如此大数据农业才能够最大限度的发挥它的价值。

(一)数据质量参差不齐

我国涉及农业信息的网站较多,但是网站中的农业数据种类多而散乱,导致数据质量参差不齐。数据来源缺乏统一性,储存格式也没有规范标准,大数据的获取具有相当大的难度。

(二)数据获取难

农业的数据不能通过网络自动生成,它需要在生产经营的过程中获取,要求专业人员用专业的仪器设备进行记录、挖掘、分析数据,但是我国缺少农业技术人才和相关分析挖掘手段,所以大数据的获取就成为一个大难题。

(三)数据呈分散式分布

农业生产中的数据在中小规模的种植户中普遍分布,这些数据信息化程度低,较难收集,政府也没有出台相关政策来统一收集整理这些数据,最终导致有些数据不能被及时整合以至于浪费,严重影响大数据发挥作用。面对大数据目前困境,过去收集、分析、存储数据的方法都不足以解决这些问题,必须产生新的数据处理模式来应对大数据的困境,有效提高人类对大数据的利用[10]。

(四)数据分析方法复杂

大数据的分析涉及分析统计以及分类汇总[11],由于导入的数据量较大,使得分析方法变得极为复杂,也更难获得有价值的信息。

为了解决以上等的大数据的获取困难问题,可以采用从农业生产环境中获取数据[12]、生命信息智能感知[13-14]、农业遥感数据获取、农业网络数据获取[15]等方法收集数据,利用云计算平台深度挖掘数据,分析得到一系列实时性信息。

五、大数据如何推进安徽农业现代化

利用大数据推进安徽农业现代化发展,必须根据安徽自然条件和地理位置等特点,因地制宜推进安徽农业现代化[16]。安徽平原较多,地处暖温带过渡地区,日照充足,四季分明,适宜农作物生长。

(一)大数据推进农业规模化

安徽农田分布散乱,人均种植面积较少,目前安徽推行承包土地政策,鼓励土地集中化,利用大数据的监测系统对农作物生长空间的气象监测、生长环境等的监测,可以更好地对农田进行管理,实现农业经营管理规模化。大数据针对市场波动情况对农产品价格制定严格的销售策略,使农产品在市场上形成交易规模化。

(二)大数据推进农业生态规范化

由于人们对土地的不合理利用,导致安徽生态环境越来越差,利用大数据可以更好地监测对农药等的不合理利用。安徽的山地面积为41162平方公里,以皖西、皖南山区为主。通过大数据对安徽近年来气候、地势特点的分析,可以更好地开展生态园林建设,推进农业产业链的经济发展。

(三)大数据推进农业机械智能化

农业机械智能化是现代化农业的重要环节。安徽劳动力较多,但是收益却很少,主要是没有正确结合智能化知识。现代化农业的发展离不开机械智能化,大数据思维是农业组织协同性的创新,把现代工程技术和现代农艺技术有效结合,统筹优化了农业生产的各个环节,将会给农业带来不可估量的收益。

(四)大数据推进农业信息化

农业信息化是传统农业转型为现代化农业的必经之路。由于物联网、云计算、3s等信息技术在农业领域的应用越来越广泛,由此产生来源多样的海量数据很难处理,但是,用大数据技术可以对农业相关数据进行统一标准存储,建立庞大的数据库,进一步推进安徽农业信息化进程[17]。

六、大数据在安徽农业现代化中的作用

(一)大数据是安徽农业现代化生产的“定位器”

据国家统计局公布的数据显示,安徽省2016年的粮食总产量为683.5亿斤,比2015年减产24.1亿斤。减产主要原因是因为不能精准预测天气与抗旱抗涝。至2015年底,我国共发展农田灌溉有效面积9.88亿亩,但是与现代化农业的要求还相差甚远,灌溉设施、管理手段落后,将会严重制约安徽农业现代化研究。

安徽农业目前缺少对基准数据如土壤肥力、肥料效益等的了解,使其就像一架没有导航的帆船,而大数据的兴起,可以帮助解决这种困境,农业大数据可以挖掘农业资源之间的发展潜力,搭配它们之间关系和最佳使用途径,精准计算最优化的配置模式。依靠数据驱动,注重科技创新,努力创造现代化农业。

(二)大数据是安徽农业现代化消费的“导航灯”

2016年,安徽农民年纯收入与城镇收入相差较大,大数据分析历年农产品与市场之间的联系,根据国际金融经济发展,准确定位农产品的价格,防止农产品价格大幅上升的情况。同时,将农业电子产业推向市场,为现代化市场指明发展方向。

七、总结

大数据已经成为一种新兴的战略资源,通过结合安徽农业发展特点与现状,将会进一步提高安徽农业生产力。从目前世界情况来看,大数据是一个及其富有前景的研究领域,应该密切关注并重视大数据时代的到来,将大数据与安徽农业产业结合,充分发挥大数据的潜能。然而大数据在创造机遇的同时也带来了巨大的挑战,需要依靠技术创新和组织创新的双轮驱动,来推进安徽农业现代化研究。

[1]林惠虾.农业大数据助力农业现代化研究[J].经济师, 2016(8):81-82.

[2]许世卫.农业大数据与农产品监测预警[J].中国农业科技导报,2014,(05):14-20

[3]蔡书凯.大数据与农业:现实挑战与对策[J].电子商务, 2014(1):3-4.

[4]佘宏远.立足高新农业产业化 推进安徽农业现代化发展[J].安徽科技,2014(1):29-30.

[5]张雪茹,尹志强,姚亦锋等.安徽省城市建设用地变化及驱动力分析 [J].长江流域资源与环境,2016,(04):544-551.

[6]缪安利,赵越,张栋卿.大数据形势下现代化农业的未来发展[J].南方农机,2016(2016年05):38-39.

[7]王文生,郭雷风.农业大数据及其应用展望[J].江苏农业科学,2015,(09):1-5.

[8]刘建明.“大数据”的迷思与新闻媒体的应对[J].中国广播电视学刊,2013,(07):6-8.

[9]许世卫,王东杰,李哲敏.大数据推动农业现代化应用研究[J].中国农业科学,2015,48(17):3429-3438.

[10]谢润梅.农业大数据的获取与利用[J].安徽农业科学, 2015,43(30):383-385.

[11]彭宇,庞景月,刘大同等.大数据:内涵、技术体系与展望[J].电子测量与仪器学报,2015,(04):469-482.

[12]戴起伟,曹静,凡燕等.面向现代设施农业应用的物联网技术模式设计[J].江苏农业学报,2012,(05):1173-1180.

[13]何勇,聂鹏程,刘飞.农业物联网与传感仪器研究进展[J].农业机械学报,2013,(10):216-226.

[14]陈威,郭书普.中国农业信息化技术发展现状及存在的问题[J].农业工程学报,2013,(22):196-205.

[15]张浩然,李中良,邹腾飞等.农业大数据综述[J].计算机科学,2014,(S2):387-392.

[16]徐李婷.安徽农业生产现代化水平研究[J].粮食科技与经济,2013,38(6):14-16.

[17]戴小文,漆雁斌,陈文宽.农业现代化背景下大数据分析在农业经济中的应用研究 [J].四川师范大学学报(社会科学版),2015,2:008.

编辑:崔月华

Exploring of Using Big Data to Promote Agricultural Modernization in Anhui Province

ZHANG Lei,ZHAO Wenqian,YIN Peifeng

(College of Biology and Food Engineering,Chuzhou University,Chuzhou Anhui 239000)

Big data is as a new strategic resources for massive data storage and analysis as the core.It plays an important role in the coupling of agricultural production factors,and it is the backbone of agricultural modernization.In view of the shortage of resources,the deterioration of ecological environment,the complex market of agricultural products and the low income of farmers in Anhui Province,this paper discusses from the concept of big data,the application of agriculture,access methods and other aspects of how to promote agricultural modernization in Anhui in order to provide a reference for the development of agriculture in Anhui Province.

Big data;Anhui agriculture;Agricultural modernization

F321

A

2095-7327(2017)-03-0010-04

张磊(1983-),男,安徽凤阳人,滁州学院生物与食品工程学院讲师,博士,研究方向:农业生物技术。

安徽省公益性技术应用研究联动计划项目(1604f0704050);滁州学院实验室开放课题(SWSP201507KF)。

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