０ＢＳＥＲＶＡＴ１０Ｎ 大数据与农业：现实挑战与对策 摘要：大数据目的在于从庞大的数 据集合中找寻、挖掘有价值的数据和知 识。大数据技术对发展农业具有重要的意 义，有必要推动大数据在农业领域的跨界 应用。本文在分析大数据技术在农业中的 应用情况后，分析了大数据产业发展面临 的现实挑战，并认为有必要从扶持、 主体培育、农业计算水平提升、数据开发 等方面提高农业大数据技术应用水平。 关键词：大数据，农业，物联网 分类号：Ｆ３２２ 文献标识符：Ａ 引言 在宽带化、移动网络、物联网尤其 是云计算的催生下，海量数据已经成为今 天我们生存环境的基本特征，这些各具形 态蕴含着巨大价值的数据包括文字、数 字、图片、音乐、视频等都在爆炸式增 长，深刻影响和改变着我们的生活和未 来。种类繁杂、数量庞大的数据，为我们 更深入、更；隹确地认识和把握事物发展规 律提供了数据信息基础。由于大量有用和 可能没用的数据并存，同时，各种数据 的数量、品种和产生的速度的爆炸性增 长，导致其所涉及的资料量规模巨大， 现有的软件工具无法存储、共享、分析 和处理。如何从这些海量数据背后提炼 分拣有用的信息，发现带有趋势性、前 瞻性的信息，挖掘这些数据背后的社会 价值和商经济价值７大数据技术就是在 这种背景下应运而生。 大数据是对网上海量的数字、文本、 图像、音频和视频等数据进行采集、分 析、加工和利用，其目的在于从庞大的数 据集合中找寻有价值的数据和知识，通 过分析挖掘为各行业提供有用的数据和 知识。大数据的特征，业界常用四个Ｖ来 表示：数据规模大（Ｖｏｌｕｍｅ），数据种 类多（Ｖａ ｒｉｅｔｙ），数据要求处理速度快 （Ｖｅｌｏｃｉｔｙ），数据价值密度低（Ｖａｌｕｅ） 。大数据的用途可概括为：利用硬件设 备、信息技术和计算方法的进步，将不同 格式、不同领域的大数据整合成标准统一 的数据源，研究分析挖掘后继而产生巨大 的经济社会价值；预测未来某一事件发生 的可能性，并据此进行人为干预，使其向 农业科技含量、提高农业生产效率和农民 着预期的方向发展。大数据应用技术包括 收入等都有着重大意义。 以下几个步骤：数据库的搜集、获取和挖 掘，数据质量的甄别和校正，信息的处 １、大数据在农业中的应用 理，大数据的分析与成果的形成。 大数据的应用已经有了许多典型案 在农业生产和科研中产生了大量的 例，如ＩＢＭ公司利用互联网搜索数据建立 数据，这些数据的集成和未来的挖掘、使 的系统来预测经济指标，以及美国印第安 用，对于现代农业的发展将会发挥极其重 纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具 要的作用。如果农民能随时学握天气变 对道琼斯工业指数变化的预测，已经达到 化、市场需求和供给、农作物生长等数 比较高的准确率 。除了经济分析外，在 据，农民和农技专家在家就可观测到田地 其它领域如农业、医药卫生、制造业等， 里的情况和相关数据，准确判断农作物是 也有很多成功应用大数据进行预测的案 否要施肥、灌溉或施药，不仅能避免因自 例。农业是大数据应用的重要领域，对传 然因素造成的产量下降，而且可以避免因 统农业生产者，这既是挑战更是机遇。农 市场因素给农民带来的经济损失。当前， 业大数据涉及到耕地、育种、播种、施 在精；隹农业、农产品流通体系、农业气象 肥、植保、收获、储运、农产品加工、销 预测、粮食安全、病虫害预测与防治、土 售、畜牧业生产等各环节，包括跨行业、 壤治理、动植物育种、农业结构调整、农 跨专业的数据分析与挖掘，以及数据可视 产品价格、农副产品消费、小城镇建设等 化。在农业中应用大数据技术对提高农户 诸多农业领域，都可通过大数据技术进行 决策水平，继而提高粮食安全水平、提高 预测和干预。 ２０１４．ｎｌ ０ ：嚣３ ＯＢＳＥＲＶＡＴＩＯＮ ｌ观察 —，—————， ，相对于对大数据发展前景的乐 大数据在农业中的应用包括但不局 产业带 】限于 次，要提高农民，ｌＴ专家，数学家，分析 数据运用的主体。 （３）计算水平提升。农业领域的计 算水平的提高是关键和急迫的。要有效的 观预测，农业大数据产业发展面临的现实 师等参与者的素质，鼓励他们成为农业大 大数据对现有的数据处理范式带未 了挑战。由于多数大数据是非关系型的、 （１）精；隹农业。精；佳农业是信息技 挑战更值得认真分析和对待。术与农业生产全面结合的一种新型农业， 其由六个子系统组成：全球定位系统、农 田信息采集系统、农田遥感监测系统、农 农机具系统，其核心是建立个完善的农 非交易型的、非结构化数据，缺乏数据结 运用大数据，农业必须更新计算和数据管 田地理信息系统、农业专家系统、智能化 构，因此很难将其抽象成一个查询服务。由于数据有多个来源和表现形式，也就难 田地理信息系统 。大数据通过对不同系 理硬件，增强当前农业计算系统的功能。 目前未说，主要可以从下面两个方面开 （１）推动农业信息化建设。农业信息 以按序存储，并且定义基础数据的完整性 展统获取的庞大信息量为基础，为精；隹农业 和去重过程是有一些规则的。同时，在使 化是农业大数据应用的基础，但中国农业 的发展提供了大量的机会。可以用于土壤 用前需要必要的质量控制程序，使得运用 信息化起步较晚、农村资金力量和信息技 肥力管理、农田边界图管理、产量分布图 大数据变得非常复杂和耗时。过去的数据 术力量比较薄弱，农业领域生态区域性、 管理、精确定位病虫害控制方法和施肥决 策管理等。 （２）农产品流通体系。大数据可以 提供经系统整合的相关气候、农产品价 格走势、进城道路交通信息、终端消费 需求等相关数据，辅之以菜场超市摊位 监测评估数据体系等，通过对这些专业 数据的解读，可以判断农产品需求、价 格变动等情况。 （３）农业气象预测。通过建立天气 识别模型，然后将这些模型与当前的气候 条件进行比较，再运用预测性分析，进行 天气预报。这种情况下，对气象的预测时 间更长、；隹确度更高。 （４）环境预测。进行环境预测需要 了解获得区域作物、土壤、水、动物、 气候和天气之间的复杂的相互作用。需 要收集这些不同因素的数据进行分析， 大数据技术有助于整合提高不同地区的 海量数据。 （５）提升人类健康。通过对人和周 围生物群落之间的相互作用分析，包括生 物群落的基因组、动物的营养、人类的营 养状况数据，大数据可以更好地预测人类 的健康和幸福感。并通过对农作物的基因 组进行测序，从质上改变农作物的质量， 培育出营养价值更高的农作物，提升人类 健康水平。 同时，随着大数据与农业的深度融 合发展和基础设施、信息管理模式、软件 技术的改进，以前依靠传统方法和技术解 决不了的诸多问题也会迎刃而解。 大数据技术应用面临的挑战 据国内有关研究机构初步统计，目 前我国大数据产业还处于发展初期，市场 规模仍然比较小，２０１ ２年仅为４．５ｆＬ元， 而且主导厂商仍以外企居多，农业大数据 应用情况更不容乐观。据预测，２０１ ６年 我国大数据应用的整体市场规模将突破百 亿元量级，未来将形成全球最大的大数据 ４ ：ｌ｜ ！ ２０１４．０１ 收集、储存、和分析方法，不足以应对这 种新出现的数据的规模和复杂性。必须产 生新的数据处理范式未应对大数据的强 度、规模和复杂性。 大数据对现有的科学信息管理模式 带来了挑战。首先，如何合理有效利用分 散在不同部门和主体的数据，需要明确哪 些数据可以公开用于商业活动、哪些需要 进行。对涉及个人隐私或的 应该进行和规范；对于部门、科 研机构和高校的专业数据，应该有条件的 对社会公众开放。其次，如何构建设支撑 大数据运行的基础设施，包括如何对传统 数据中心进行改造和利用、如何建设一个 高速方便接入的互联网通道等 。 大数据对现有的技术条件带来了挑 战。如果想要有效的利用大数据，必须 依靠相关技术的进步和提升，包括大规 模并行处理数据库，数据挖掘，分布式文 件系统，分布式数据库，云计算平台，互 联网技术，物联网技术，和可扩展的存储 系统等。 如何抓住大数据带来的机遇 尽管农业大数据意味着很多机遇， 但要真真有用大数据技术，则对基础设 施、信息管理模式、管理模式等方面带来 挑战。有必要从以下几个方面加强工作， 从而获得农业大数据的价值。 （１）扶持。实施大数据产业发 展战略，需要运用威信帮助搭建起市 场和企业间的沟通桥梁。的扶持还包 括构建数据质量分析平台，建立专业机构 和公众共同参与的质量打分系统，通过市 场化程序对大数据分析运用服务企业进行 评级，以及建立不合格主体退出机制。 （２）主体培育。农业大数据的分析 运用过程中需要若干主体参与，各主体要 各司其职，互相协作。所以，首先要培育 ＃Ｌｔ大数据分析运用的服务企业，搭建有 效沟通桥梁、进～步挖掘市场需求。其 过程复杂性。农业区域发展不平衡和农民 文化的多层次性等缘故，中国农业信息化 比较滞后。有必要通过农业信息化解决农 业大数据应用领域信息服务个性化不足、 实时数据采集难等问题，建设全方位、多 角度、立体化、智能化、人性化与个性化 的农业信息化服务，为我国农业大数据应 用提供基础和原动力。（２）发展物流网。 大数据在农业的应用程度在很大程度上取 决于物联网水平，因物联网而兴起的智慧 农业使得农业中大数据的采集变为可能。 所以，有必要发展物联网为大数据技术的 运用提供数据来源或承载方式。 （４）数据开放。要有效的运用大数 据，必须充分挖掘纷繁复杂数据背后的价 值，转化为商业模式。部门统计出来 的很多数据，如天气报告、土壤条件、 ＧＰＳ地图、水资源、市场环境、市场需 求，没有公开或者开放，了使用者的 获取。所以，和相关部门应积极推动 农业数据开放。另外，正如前面提到的， 特别值得关注的是要制定一个被广泛认 可、采纳的数据格式国家标；佳，从而推动 农业数据的开发和利用。 参考文献 ［Ｉ】马建光，姜巍．夫数据的概念、特征及 其应用…．国防科技，２叭３．３４（２）：１０—１７． 【２］理性看待“大数据”热［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１ ３— ８－６】．ｈｔｔｐ：／／ｆｉｎａｎｃｅ．ｈｕａｌｌｑｉｕ．ｃｏｒｎ／ ｄａｔａ／２０１３－０８／４２４８９１２．ｈｔｎｆ１． ｆ３］赵春江，薛绪掌，王秀等．精准农业技 术体系的研究进展 ｊ展 Ｊ】．农业工程学 报，２００３，１９（０４）：７－Ｊ２． ［４］冷静面对“大数据”热［ＥＢ／ＯＬ］．【２０１ ３－７ －２９ ｈｔｔｐｊ／ ｌ｛ｒ ｃｈｎｓｏｕｒｃｉｒｇ．ＣＯＦＩ１．ｃｎ／ ｏｕｔｓｏｕｒｃｉｎｇ－ｎｅｗｓ／ａｒｔｉｃｌｅ／６ ｌ ２４９．ｈｔｍ１． 作苫简介： 蔡书凯，中国社会科学院财经战略研究院应 用经济学博｛：后流动站，副教授，ｔ三要研究 方向：资源与坏境经济学。
