吴海洋

(常州纺织服装职业技术学院，江苏 常州213164)

在《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》中，首次提出推行国家大数据战略。 大数据技术水平不断提高，专业领域人才逐年增多，促使大数据技术渗透到各个行业领域。 精准扶贫是我国发展农业领域的一大战略，大数据技术能为农业发展提供科学合理的决策依据。 要想充分发挥农业大数据的作用，必须以平台为依托，对农业发展提供强有力的支撑。 文章通过分析大数据与农业大数据的概念内涵，理解其核心要义，探讨农业大数据分析平台的构建总体架构和相关技术手段，并分析其应用的意义。

一、 大数据与农业大数据的概念

(一)大数据概念

大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。 大数据的5V 特点(IBM 提出)：Volume(容量)、Velocity(速率)、Variety(多样性)、Value(价值)、Veracity(真实性)。 麦肯锡全球研究所给出的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 大数据被认为是继理论科学、实验科学和计算机科学之后的一种新的科学范式。

(二)农业大数据概念

农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。 农业大数据依据大数据的理念、技术和方法，来解决农业领域相关的问题，如农业基础数据的采集、整理和储存；生产过程中环境、器械的实时监控；后期数据的分析、处理和计算等。农业大数据在包含了大数据所有特征的同时，也具有自身的特点，如农业大数据的收集方式多种多样，类型具有文本、图像、视频等许多形式；农业大数据也涉及多个学科领域，像基础的农业设施、金融管理、保险服务、卫生安全等；农业大数据不仅有农户参与，还包含了企业管理者、政府机构，使其在各个领域都能得到全面的分析。

二、 农业大数据平台的建设

(一)农业大数据存在的问题

农业数据庞大且复杂，数据获取、整理和储存难度大。近年来科技发展迅速，将大数据技术应用于农业领域使得农业生产方式进入一个新的阶段，但依然没有改变农业基础数据庞杂的问题。 因此，对于农业基础信息和数据的采集、整理和储存等问题亟待解决。

1. 大数据平台建设缺乏专业人才

我国自古以来都是以农业为基础发展经济，形式多为分散农户和家庭农场。 现在步入了信息化的时代，农业发展需要与科技手段相结合。 全国的农业水平发展不均衡，一些偏远贫困的地区对现代化的农业手段知之甚少，具有专业、高素质的现代农业领域技术人才稀缺。 专业人才的培养不仅需要金钱、时间的支持，还需要必要的设施和配套条件。 现在中国大部分农村与城市存在较大差距，人才培养艰难。 具有丰富的专业知识和技术手段的人才，是更快更好发展农业的关键。

2. 数据间共享程度和精确度较低、实时性差

我国现在没有统一的农业数据平台，受体制和技术的限制，农业数据的共享水平有限、精确度较低。 农业数据庞杂，收集获取困难且成本高，数据的开放性低、发布的渠道也有限，不方便使用者和管理者实时调取数据分析使用。 除此之外，农业数据分析方法不统一，容易受主观因素的影响；数据获取实时性低，采集的数据存在误差，无法及时反映整个农业生产经营过程中出现的问题。

3. 农业数据利用率低

传统的数据库和分析工具对数据利用率低，农业大数据涵盖广阔，涉及各个领域和学科，存储方式和格式没有固定的标准，在分析过程中无法综合利用，无形中增加了后期对数据的处理难度。 我国的农业基础设施不健全，加上环境污染、可用于种植的耕地面积减少、市场供求信息不对称等使得中国农业发展滞后，不断进口国外的农产品也对我国本土的农业经济造成了很大影响。

(二)农业大数据分析平台建设的必要性

农业大数据发展存在的一些问题，在发展农业大数据时除了加大农业基础设施建设和提升大数据技术水平，争取政府提供政策上的支持，还应该构建系统的农业大数据分析平台。 为了充分发挥农业大数据的价值，利用农业大数据实现农业产业可持续发展和产业结构优化，加快农业自动化、信息化、智能化进程，需要依靠农业大数据及相关的大数据处理分析技术来构建农业大数据分析平台。 农业大数据分析平台能够系统快速地收集整理农业数据，为农业生产者做更全面的生产前准备工作；及时监控整个生产过程中的农产品生存条件、设备的运行状况等；系统分析、整理所有的农业数据，为生产者、经营者提供合适的种植方式和合理的经营管理方案，前瞻性地反映农业发展动态，并预测农业未来发展方向。 因此，创建、优化农业大数据分析平台可以极大地满足现代农业的发展需求，是加快现代化农业进程的必经阶段。

(三)农业大数据分析平台创建研究

农业大数据分析平台的构建大体上主要分为两部分：农业大数据的采集网络和大数据分析。 农业大数据采集涉及农作物生产、加工和销售等各个环节，依据现有的科技水平和信息技术手段建立立体、交融、便捷的农业大数据采集网络。 收集到大量的农业数据，随后要进行的就是储存和处理分析。 构建的农业大数据分析平台需要有强大的数据信息处理能力，统一高效地对收集到的图片、文档、视频等数据资源进行分析处理，挖掘农业大数据之间的关联和问题所在。总体来说，构建农业大数据分析平台主要以物联网技术为基础，利用大数据采集信息、挖掘、处理等技术分析结果，为用户提供可靠的管理经营方案。

1. 数据信息采集

数据是整个应用平台最核心的资源。 农业数据信息收集困难，构建平台是为了更快、更全面地收集数据。 自农作物选种育苗阶段开始，其生长环境、土壤水分、施肥施药、采摘收获等各个阶段的信息都会录入平台中，包括历史阶段和实时信息数据。 具体技术是依靠各类型的传感设备，收集基础生长信息、环境信息和人为干预造成的影响，如温度传感器、光照传感器、土壤养分测试仪、反射光谱接收仪等。 农作物成熟后涉及产品加工和物流仓储，也可以利用GPS、摄像机监控、气体传感器等设备进行跟踪和实时监控；最后的产品销售可利用智能终端和物联网体系进行市场信息的管理和获取，及时得到各种经济、资源信息。

2. 应用分析层

通过管理系统和平台的计算分析，可以得出对应结果且据此执行相应的指示，用于生产经营、管理调控、风险决策等，实现企业生产经营的信息化管理。

3. 大数据分析云平台

大数据分析云平台是整个农业大数据分析平台的核心，相当于电脑的CPU，负责整个数据系统的运算、分析。大数据分析云平台对收集到的数据信息进行处理、存储，并提取有效信息，利用设计的算法和计算模型统一进行运算处理，将计算结果传送到应用层和终端系统，实现智能调控。

4. 关键技术

农业大数据分析平台的设计需要关键技术包括大数据的采集、整理、存储技术。 其中数据整理存储技术包括云计算、MapReduce、分布式文件系统和分布式数据库、大数据计算与挖掘技术。 数据挖掘技术有机器学习、虚拟化和资源管理技术等。

三、 农业大数据分析平台的应用分析

(一)精准农业

随着大数据技术的发展，农业大数据提供的大量信息将对农业生产、决策提供许多有利的、专业的科学依据，使农户可以精准生产农产品，缓解市场信息不对称带来的困境。 精准农业又称为精确农业或精细农业，从字面上看，可以理解为精细准确的农业生产过程，以信息技术为支撑，根据空间变异，定位、定时、定量地实施一整套现代化农事操作与管理的系统，是信息技术与农业生产全面结合的一种新型农业。文章提到的农业大数据分析平台即能实现精准农业，以更科学的生产管理手段对农产业进行规划，不过分强调高产，而是更注重效益。

(二)农产品市场监控

农业大数据分析平台可以广泛收集农业市场信息，不会再出现生产销售与市场信息不匹配的情况。 平台通过收集大量的数据信息，进行分析处理，可以快速准确地获得实时的市场监控和预警。

(三)综合服务平台

发展农业大数据之前，农业数据信息共享性低，利用率差。 构建农业大数据分析平台可以将以往的历史数据和近期的实时数据统一整合、综合利用、提炼分析，构建系统的知识信息库。 如此一来，全国各地的农业数据都可以作为分析的参考，为生产者、管理者、经营者提供可靠的信息来源和服务功能。

四、 农业大数据分析平台的意义

(一)发展农业大数据的意义

信息化时代背景下，传统农业已经无法满足当今社会的需求，大数据技术的广泛应用为农业领域的发展打开新的大门。 传统农业经营方式落后、信息获取不及时、没有系统的管理和保障体系，导致中国农业发展跟不上时代潮流，相比于国外的农业依然落后许多。 发展农业大数据可以更便捷、更全面地采集各方数据，让数据采集变得智能高效；发展农业大数据可以带动培养高素质、专业化大数据技术人才，人才是第一生产力；发展农业大数据可以发展我国的农业大数据技术，开发适合我国国情的农业信息技术；发展农业大数据可以促进我国农业大数据的安全管理及其制度建设。

(二)农业大数据分析平台的实践意义

我国多地已经开始应用农业大数据分析平台。 山东省的“渤海粮仓科技示范工程大数据平台”、北京市的“首都农业大数据中心”“遥感、模型、算法驱动型精准农业大数据决策系统”等都是依托大数据平台为精准农业提供技术支持和行动决策。 海南省“大数据背景下海南农产品价格分析平台”、重庆市的农业大数据协同创新中心和重庆市农业大数据平台等，通过平台采集详细的市场数据信息，共享实时信息，使企业可以对市场信息一目了然，并且能快速做出有利的经营决策，以获取更高的经济效益。 除此之外，京东和科尔沁牛业联合打造全程智能化生产线，产品数据、质量可追溯平台，从中可以精确获知产品生产过程中各个环节的数据信息和食品安全信息，确保最终销售产品质量的安全可靠。对于农业生产中的各类问题，大数据平台也能相应提供解决方案。 如北京农林科学院和经济研究所开发的“‘农科云’农业全产业链大数据平台”，此平台方便快捷，农业生产者或经营者只需注册平台账号，即可获得需要的相关服务，例如农作物生产前的一系列准备工作。 在农作物生长过程中或经营时遇到的问题，都可以在平台上提问并获得解答，极大地方便了农业生产者和经营者。