《大数据如何监测管理现代农业？.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大数据如何监测管理现代农业？.docx（6页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、大数据如何监测管理现代农业？大数据如何监测管理现代农业？ 图片来源：百度图片 将来人工智能、数据挖掘、机器学习、数学建模、深度学习等技术将被广泛应用，我国农产品监测预警信息处理和分析将向着系统化、集成化、智能化方向发展。本期嘉宾：许世卫 中国农业科学院农业监测预警创新团队首席科学家、农业部农业信息服务技术重点试验室主任、农业部市场预警专家委员会秘书长 随着海量信息的爆发，农业跨步迈入大数据时代。犹如其他行业的大数据应用，通过技术手段获得、收集、分析数据，能够有效地解决农业生产和市场流通等问题。在大数据的推动下，农业监测预警工作的思维方式和工作范式发生了根本性的改变，我国农产品监测预警信息处理和
2、分析将向着系统化、集成化、智能化方向发展。本期嘉宾将带您了解大数据时代下，农产品监测预警如何运行以及将来面临的机遇。大数据走进农业领域 数据库专家、图灵奖得主吉姆格雷提出，数据密集型计算成为继试验科学、理论科学、计算科学之外的科学探讨第四范式。大数据被学术界正式提出始于 2008 年 9 月自然杂志发表的Big Data系列专题文章，介绍了大数据应用所带来的挑战和机遇。人们围绕探讨数据的海量增加绽开探讨。2011 年，科学杂志刊登Dealing with Data专题，指出分析数据的实力远落后于获得数据的实力。2012 年 3 月，美国政府公布了大数据研发安排，基于大数据推动科研和创新。在我国
3、，2012 年 5 月香山科学会议第 424次会议以大数据为主题，认为大数据时代已经来临，大数据已成为各行业共同面临的大问题。同年 11 月，香山科学会议第445 次会议以数据密集时代的科研信息化为主题，探讨大数据时代的科研信息化问题。这些事务都标记着大数据走入我们的生活。那么，大数据在农业中的应用如何？许世卫表示，农业大数据是大数据在农业领域的应用和延展，是开展农产品监测预警工作的重要技术支撑。 在他看来，农业大数据不仅保留了大数据自身具有的规模巨大、类型多样、价值密度低、处理速度快、精确度高和困难度高等基本特征，还使得农业内部的信息流得到了延展和深化。数据作为一种战略资源，可以有效地解决农
4、业生产面临的困难问题，从数据的获得、收集到分析，能够事半功倍地解决农业生产问题。许世卫举例道，如通过传感器、作物本体检测手段，获得了土壤中的氮磷钾肥力等大量数据，对数据进行分析整理后可以有效指导农业生产中的施肥量、施肥时间等问题，进行合理规划，得出最合适的投入量，从而提高生产效率。再如，大数据能够提前预料到将来市场的供应需求，可以有效降低生产投入并实行适当的措施进行智能化生产，对平抑物价起到调整作用。大数据是监测预警的基础支撑 许世卫指出，农业大数据的数据获得、采集渠道和应用技术手段，无法通过人工调查得到数据，而须要依靠土壤传感器、环境传感器、作物长势生命本体传感器等手段支撑。由于技术更新、成
5、本下降，使得农业有关生产市场流通等数据获得实力大幅提升。大数据使得农业进入全面感知时代，用总体替代样本成为可能；农业生产获得更多依靠数据的支撑，从今进入才智农业时代；大量的数据可以优化生产布局，优化支配生产投入；大数据时代下，市场更有利于产销对接，在消费环节削减奢侈以及削减产后损失。许世卫说。此外，大数据给农业的管理也带来改变。过去的农业管理主要依靠行政手段指导和支配生产，大数据有利于分析提取特征、总结趋势，通过市场信号的释放引导市场进而引导生产。许世卫表示，农业大数据是现代化农业的高端管理工具。所谓监测预警就是监测数据，贯穿于农产品从生产到流通到消费到餐桌整个过程的产品流、物资流、资金流、信
6、息流，使产销匹配、生产和运输匹配、生产和消费匹配。农产品监测预警也是对农产品生产、市场运行、消费需求、进出口贸易及供需平衡等状况进行全产业链的数据采集、信息分析、预料预警与信息发布的全过程。农产品监测预警还是现代农业稳定发展最重要的基础，大数据是做好监测预警工作的基础支撑。农业发展仍旧面临着多重担心全因素，急需用大数据技术去突破逆境。这主要体现在：农业生产风险增加，急需提前获得灾难数据，早发觉、早预警；农产品市场波动加剧，过山车式的暴涨暴跌时有发生，急需刚好、全面、有效的信息，把握市场异样，稳定市场形势；食物平安事务频发，急需全程监管透亮化，惩戒违规行为。可以说，农产品监测预警对大数据的需求是
7、迫切的。农产品监测效果显著 农产品监测效果显著，大数据功不行没，主要体现在监测对象和内容更加细化、数据获得更加快捷、信息处理分析更加智能、数据服务更加精准等。随着农业大数据的发展，数据粒度更加细化，农产品信息空间的表达更加充分，信息分析的内容和对象更加细化。农业系统是一个包含自然、社会、经济和人类活动的困难巨系统，在其中的生命体实时的生长出数据，呈现诞生命体数字化的特征。农业物联网、无线网络传输等技术的蓬勃发展，极大地推动了监测数据的海量爆发，数据实现了由传统静态到智能动态的转变。在大数据背景下，数据存储与分析实力将成为将来最重要的核心实力。将来人工智能、数据挖掘、机器学习、数学建模、深度学习
8、等技术将被广泛应用，我国农产品监测预警信息处理和分析将向着系统化、集成化、智能化方向发展。如中国农产品监测预警系统（China Agricultural Monitoring and Early Warning System，CAMES）已经在机理分析过程中实现了仿真化与智能化，做到了覆盖中国农产品市场上的 953 个主要品种，可以实现全天候即时性农产品信息监测与信息分析，用于不同区域不同产品的多类型分析预警。在大数据的支撑下，智能预警系统通过自动获得农业对象特征信号，将特征信号自动传递给研判系统。研判系统通过对海量数据自动进行信息处理与分析判别，自动生成和显示结论结果，发觉农产品信息流的流量和流向，在纷繁的信息中抽取农产品市场发展运行的规律。最终形成的农产品市场监测数据与深度分析报告，将为政府部门驾驭生产、流通、消费、库存和贸易等产业链改变、调控稳定市场供应重要的决策支持。（整理自中国农科院官方微信公众号农科专家在线，感谢中国农科院李海燕、侯丹丹、陈莹对本文的贡献）