温州医科大学仁济学院（325035）周宇韬

浙江省农业科学院（310021）彭一辉

随着信息技术和数据科学的发展，农业大数据已成为农业信息化建设的重要内容。农业大数据的应用可提供多样化、精准化、智能化的服务，帮助农民减少投入，提高收益，优化生产方式，实现农业的可持续发展。

1.农业大数据的内涵、特征及作用

农业大数据是借助现代科技手段和设备对农业生产的相关地域气候特征、生产周期、作物种类等数据经过收集、整理、分析而产生的一种数据集合，互联网和科技社会是实现农业大数据收集的重要手段。农业大数据涵盖了农业生产、资源管理、市场营销等多个方面，表现为多样性、高维度和实时性。多样性体现在农业大数据涵盖了各种类型的农业相关数据，包括从作物生长、气象变化到市场价格等方面的数据；高维度体现在农业大数据覆盖范围广泛，包括全球、国家、地区和个体等多个维度；实时性体现在农业大数据具有即时性和动态性，能及时反映农业生产和市场状况。

农业大数据在发展过程中展现出其独有的特征。其一，数据量大。包括了农业生产、经营、科研、气候、土壤等方面。其二，数据分散。农业生产涉及到的主体广泛，其数据分散度非常高。为实现农业大数据的应用，需对这些数据进行整合和集成。其三，时效性强。农业生产是一个季节性、气候性很强的领域，对数据的采集和应用速度要求很高。其四，数据复杂性强。涉及领域非常广泛，数据形式多样。其五，数据质量不一。数据量庞大，但数据质量不高。有些数据可能存在噪声或不完整。对这些特征，需采用适当的技术手段来管理、分析和应用，以实现农业领域更高层次的发展。

农业大数据的作用非常广泛。首先，农业大数据对农业生产效率的提升具有非常重要的作用。如，可根据天气变化、土壤质地、作物品种等因素，对种植面积和时间进行优化，从而最大程度地提高作物产量。其次，农业大数据可帮助解决农业面临的许多问题。如，生产中的科学决策需农业大数据提供数据支持，且可帮助理解复杂的农业问题。此外，农业大数据的作用不仅局限于农业本身，还可帮助预测未来的趋势和变化。

为了更好地实现农业大数据的应用与发展，农业大数据的建设要坚持公平性、安全性、稳定性和可操作性原则，其建设目标要与国家农业发展战略相一致，要围绕农业信息化、数字化和智能化方向展开，建设全产业链、全要素、全过程的农业大数据平台；要与现代农业服务体系建设相结合，充分发挥农村社会、技术手段和农业资源优势，不断完善农业服务体系，提高农业生产效率，推动现代农业转型升级；要尊重市场规律，以市场需求为导向。

2.现状及问题

随着物联网、云计算、人工智能等信息技术的发展，农业大数据应用呈现出日益增长的趋势。农业大数据应用主要表现在：一是数据来源多样化。现在，各个农业场景中涉及的数据都可通过农业传感器、智能设备或基站等设备进行采集，每个环节都可产生海量的数据。二是数据应用逐渐成熟。新兴的数据技术平台日益完善，农业数据分析能力提高，数据预测和决策支持能力得到提升。如，利用传感器技术、遥感和射频技术提高农业装备的数据感知能力，为智慧农业打下基础。三是数据应用领域广泛。农业大数据应用不仅局限于种植、养殖等传统领域，也拓展到了农产品加工、营销、食品安全等新领域，丰富了应用场景和应用范畴。四是数据探索不断深化。农业大数据的探索和研究越来越深入，更多的应用场景得以涌现，如通过对环境数据和水稻种植数据的挖掘，可发现不同地区、不同灌溉水平下的稻米产量差异，为优化种植提供了依据。

当前，农业大数据应用也存在不少问题。一是数据质量不高。农业数据的特点是不规则、不标准、质量参差不齐，以及数据来源不确定等。二是数据缺失及不完整。农业数据的收集具有一定的周期性，在数据实时更新方面存在差距，传统农业生产过度重视播种、耕作、施肥、收割等环节，对农产品存储、加工、宣传、销售等环节重视不足，相关信息利用率低，从利益分享和资源管控等分析，还难以实现数据共享。三是数据交互、共享和开放不足，使得农业大数据相互孤立，数据交叉利用和协同创新受到一定程度的制约。四是农民对数据应用意识不强。农民对现代化农业手段的理解和认知不足，直接或间接地导致了农业大数据应用效果的不佳。

3.对策建议

（1）加强顶层设计 首先，要成立专门的农业大数据管理机构或部门，对农业大数据应用进行统筹管理和协调，策划大数据发展战略，并对农业大数据的规划、标准、政策、技术、应用、市场等进行综合协调。其次，在顶层设计中应加强技术支持，提升技术研发和创新能力。要充分利用新一代信息技术，探索新型农业大数据发展模式，加强数据挖掘能力，提升数据处理水平，推动各领域的信息融合与创新，以更好地推动产业升级与智能化发展。最后，要强化组织保障，尤其是要继续加大对科研院所、高校和企业等的扶持，如财政资金、科研项目、政策倾斜等。

（2）完善法律法规 一是完善数据保护机制。针对农业大数据在收集、存储、处理、使用过程中可能产生的隐私泄露、信息泄露等问题，要制定相关的数据保护机制，包括但不限于加强数据权限管理、建立共享机制，等等，以保障个人信息和国家机密的安全。

二是明确法律责任。要进一步明确在大数据应用中各个角色的法律责任，并对违法行为进行严肃打击。

三是建立标准化体系。对数据采集、处理、共享等环节要建立规范的标准体系，以便于不同组织和企业间的交流和共享，促进农业大数据应用水平的提升。

四是加强监管和服务。要加强对农业大数据应用的行业监管和服务，促进企业合法合规运营。可通过建立行业协会、设立专门机构等提供必要的服务和支持，协助企业遵循当地法律法规和行业标准。

（3）加强技术支持 一是加强技术研究。针对农业数据采集、传输、处理与应用等环节，加强技术研究和创新应是提高农业大数据应用效能的关键。二是提高技术水平。要建立起以农业企业为主的技术研发联盟，共同推进技术的发展和应用。三是推广技术成果。要积极推广技术成果，使更多的基层单位能够使用较先进的大数据技术。同时，应加强技术培训和普及，让广大农民相应地掌握新技术，提高生产效率。

（4）强化组织保障 首先，农业大数据管理机构，要完善大数据的进出口、存储、分析与共享等工作机制。与涉农部门、农业企业、科研单位及行业协会等合作，促进大数据的共享和利用。同时，要充分考虑各相关方的利益，建立利益分配机制和监管制度，确保各方在共享和利用大数据过程中的权益得到保障。

其次，要加大对农业大数据人才的培养、引进和培训的力度，鼓励在相关领域攻读硕士、博士学位，并建立起相关的技术创新人才高峰论坛等平台，吸引国内外各类优秀人才参与到农业大数据的应用和研究中。

最后，应推进农业大数据产业化的发展，形成完整的产业链，提高农业数据产业的市场化、专业化和规模化程度。要给予相关企业税收优惠等扶持，引导其加大创新和研发力度，提升农业大数据产品的研发和生产水平，拓宽数据应用的领域。