汪齐 胡武祥

摘要    隨着我国互联网技术的迅猛发展，大数据技术已经成为推动很多行业高质量发展的重要手段。茶产业与新技术的融合，可促进茶产业的健康发展，为客户提供优质的茶叶产品，更好地满足人们对茶产品的需求。分析了大数据在茶产业生产、销售及旅游业中的应用，同时也提出大数据在茶产业应用中存在的问题，以期为推动茶产业快速发展。

关键词    大数据;茶产业;数据分析;应用

中图分类号    F326.6        文献标识码    A        文章编号   1007-5739（2019）01-0247-01

Abstract    With the rapid development of China′s internet technology，big data technology has become an important means to promote the high-quality development of many industries.The integration of tea industry and new technology promoted the healthy development of tea industry，provided customers with high-quality tea products，and better met people′s demands for tea products.By analyzing the application of big data in the production，sales and tourism of the tea industry，it also pointed out problems in the application of big data in the tea industry，in order to promote the rapid development of tea industy.

Key words    big data;tea industry;data analysis;application

大数据分析是近年兴起的一种科学技术方法。我国几千年的农耕文化以及超大规模的农业生产积累了大量农业数据，合理有效地利用这些数据将促进农业产业的发展。利用大数据改造传统农业、装备农业是解决农业发展难题的迫切需求，也是实现农业现代化的重要途径。茶叶是世界三大饮品之一，在茶产业中合理分析现有大数据，将促进当前茶产业的改造提升，满足消费者的需求，推进茶产业快速发展[1]。

1    大数据分析在茶产业中的应用

在大数据时代，利用数据分析能够最大限度地发挥数据在管理中的指导作用。通过对病虫害发病规律的数据分析，有助于指导茶园的病虫害防治;对茶叶生长规律分析，确定施肥、修剪等时机;通过气候数据并结合市场价格数据指导鲜叶采摘时机;通过市场需求确定茶叶种类生产。

1.1    在茶叶生产中的应用

1.1.1    种植及植保。病虫害发生与土壤情况、温湿度都有密不可分的关系，通过对历史生产数据进行分析，结合建立数学模型，可预测病虫害发生[2]。茶叶病虫害发病也遵循以上原则，如网饼病等病害在高温高湿、通风条件较差的环境中较易发生。当出现该种气候环境时，前期应及时采取防治措施，确保病害不发生。同时根据收集的历史数据，如茶树生长数据、测土配方数据等，可以建立茶叶小地域生产状态，从而确定茶树的施肥、修剪等管理时机，实现精准管理，以大幅规避干旱、病虫害等，实现茶树最优化生长。

1.1.2    茶叶采摘时机选择。对历史气温数据、价格数据分析，结合当前的气象数据，可对农作物成熟度进行预测，并预估上市时间。在茶叶采摘收获方面，采摘时间在一定程度上影响茶叶产量和质量，从而影响茶农的收入[2]。合理选择采摘时机，科学计算至关重要，利用大数据可以较好地解决相关问题，极大地提高茶叶品质和农民收入。

1.1.3    茶叶种类及茶叶质量安全管理。茶叶的制作虽然有地域性差异，但是利用一些大数据分析，可以根据茶叶品种选择合适的茶叶产品制作工艺，推广适合该区域品种。同时分析市场价格数据，一些规模化茶农场可以选择制作相应的茶叶产品，提高茶叶产值。目前，农产品质量安全是消费者普遍关注的一个问题，利用大数据建立茶叶产地及生产过程追溯机制，使“三品”认证无法假冒，进而打造放心品牌茶叶。

1.2    在茶叶销售中的应用

农业生产面临生产与市场双重风险。因此，利用大数据分析市场，给出指导意见，可以大幅度规避市场风险[3]。利用多年茶叶市场数据和大量市场销售数据，制作茶叶产品走向趋势图谱，并根据产品对象，指导茶叶的生产种类，如绿茶、红茶等。同时通过分析物流信息，选择相关渠道，降低茶叶的运输成本和优化送货渠道。

1.2.1    产品对象的营销方式选择。利用茶叶产品广告销售趋势分析图谱，根据客户偏爱喜好，选择客户易接受的推荐方式，推介客户可能感兴趣的茶叶产品，最大限度地满足客户需要。

1.2.2    市场信息指导茶叶产品的生产。大数据实现了生产与市场需求的精准对接，提升农业宏观调控和管理决策能力。利用销售中的大数据，指导茶叶产品生产，可规避盲目生产导致产品过剩，从而引发价格战，造成某种茶叶产品的市场冲击。如通过分析当前绿茶产品市场份额、红茶市场份额，可以预测市场是否饱和[4]。

1.2.3    在茶叶物流中的应用。由于产茶区主要集中在南方，茶叶的物流运输不可避免。利用大数据分析，选择最优化的运输渠道和方式，可以减少茶叶运输成本及茶叶优化配送渠道，加快茶业配送速度，让客户得到全新购物体验，促进茶产业发展。

1.2.4    根据市场确定新产品的研发方向。利用大数据平台可以方便收集相关客户反馈的信息，通过分析能够较好地建立产品供给与消费者之间的良性互动，从而促进产业的提升改善。将茶叶售后消费者反映的问题，如茶叶色泽、口感等，反馈给茶叶生产者，进而生产出满足消费者需求的特色产品。

1.3    建立茶产业旅游业

现代农业发展的标志之一是传统农业与旅游业结合，即农旅结合。利用大数据共享经济，激发乡村闲置资源，将促进共享休闲农业的发展。因此，应利用大数据将目前农村闲置的茶园、土楼农房以及休闲旅游综合利用，最大程度地优化重新匹配。将不确定的流动性转化为稳定的连接，间接地缩少城乡差距，开启休闲茶叶、休闲农业乡村旅游发展新里程[4]。对于旅游區，可以利用大数据挖掘旅游资源数据，新建茶叶园区体验园，吸引游客在茶园地边品茗边欣赏风景[5]。

2    存在的问题

2.1    人才队伍缺乏

随着大数据和人工智能的快速发展，大数据在基层也被广泛应用。但是当前乡镇级农业系统人才严重缺乏，极大地制约了新技术在基层的推广与应用，茶叶生产地区亦是如此。

2.2    基础数据较少

由于生产环节基础数据的采集耗时费力，造成数据量比较少，大数据分析精准度不够。特别是茶叶生长数据以及农户多年茶叶销售价格数据等，极大地制约着大数据的发展。

2.3    政府性基本服务平台尚未建立

部分政府性公共服务平台尚未建立，导致即使有大数据分析，也无法指导茶产业，导致信息滞后严重。

3    结语

综上所述，大数据分析的应用将进一步优化茶园管理、茶叶生产、茶叶加工销售等环节。通过大数据分析消费者反馈的信息可以引导茶产业健康发展，建立良性循环系统，使大数据在茶业领域的应用得到进一步发展。

4    参考文献

[1] 李勇.大数据在农业发展中应用与展望[J].农业网络信息，2017（251）：20-26.

[2] 王强.大数据技术在农业领域的应用分析及建设策略[J].新疆农业科技，2015（1）：1-4.

[3] 徐小兵，陈依敏，施红，等.大数据在现代农业中的应用[J].中国种业，2017（7）：35-36.

[4] 尹衍雨，白春明，柴多梅，等.大数据与农业大数据在农业领域的应用[J].蔬菜，2018（3）：1-7.

[5] 胡武祥.劳动输出型地区茶叶生产现状及结构调整对策[J].现代农业科技，2013（17）：106.