林萌萌*,于滨凯,张朋永,赵悦璇
(1.哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司,黑龙江哈尔滨,150001;2.中国电子科技集团公司第四十九研究所,黑龙江哈尔滨,150001;3.航天恒星科技有限公司(503所),北京,100086)
农业大数据应用的机遇与挑战
林萌萌1*,于滨凯2,张朋永3,赵悦璇1
(1.哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司,黑龙江哈尔滨,150001;2.中国电子科技集团公司第四十九研究所,黑龙江哈尔滨,150001;3.航天恒星科技有限公司(503所),北京,100086)
随着物联网、云计算、移动互联、智能传感器等技术的发展,农业跨步迈入大数据时代。传统农业正在发生深刻变革,新一代信息技术正在颠覆传统手工劳作方式,弥补传统农业不足,使农业迈向集约化、精准化、智能化、数据化的时代。然而无论是农业大数据的收集,还是农业大数据的共享应用都面临着诸多困难,如何克服重重困难实现农业大数据的挖掘应用对现代农业发展具有重要作用。本文将国内外农业大数据应用现状、农业大数据面临的机遇与挑战进行了详细阐述,并给出农业大数据未来发展的应用建议。
大数据;农业;物联网;云计算
当下,随着物联网、云计算、移动互联、智能终端等技术的发展,大数据已迅速进入人们的视野,成为国家基础性战略资源,将是下一阶段社会发展的“石油”和“金矿”。随着海量信息的爆发,农业跨步迈入大数据时代,农业农村大数据已经成为现代农业的重要资源要素。农业大数据的应用将进一步推动精准农业的建设,通过对精准农业、农产品流通、粮食安全、病虫害预测与防治等信息的收集和挖掘,可以为农业生产提供全程服务,为政府决策提供依据,也可以为农业产品销售提供指导,农业大数据已经成为现代农业发展的黄金数据库。
农业大数据是利用大数据理念、技术和方法等来解决涉农产业(广义农业)相关问题的云计算技术,是大数据理论和技术在农业上的应用和实践。目前国外在农业大数据领域的研究和发展已经形成全方位、立体化的创新体系,包括研究、示范和应用等。作为引领世界农业的美国,已经具备强大的数据支撑体系,实时、全面、准确的数据为其释放市场信号、发布产品报告、显示权威预期提供强大的数据支撑。目前,无论是迪尔(Deer)公司的 FramSight、孟山都(Monsanto)公司的ClimatePro 或 Field Scripts、先锋(Pioneer)公司的Field360,都已经广泛使用农业大数据系统,这些系统与气候云(Climate Cloud)相结合,整合农民机械化农场设备的种植和产量数据,以及气象、种植区划等多样数据,从而得到较为详尽的种植决策,精准化农事生产,帮助农民提高产量和利润。在美国,农业大数据与精准农业概念相结合,已经应用于大部分农场并产生理想收益,通过对农业生产全过程的精准化、智能化管理,极大程度地减少化肥、水资源、农药等的投入,同时提高了作业质量,农业经营变得有序化,为转向规模经营打下良好基础。
日本也已经开始利用云和大数据指导农业生产。通过传感器、摄像头等各种终端采集农产品的各项指标,并将数据汇聚到云端进行实时监测、分析和管理。富士通和新福青果合作进行卷心菜的生产改革,两家公司在农田里安装了内置摄像头的传感器,把每天的气温、湿度、雨量、农田的图像储存到云端,还向农民发放了智能手机和平板电脑,让大家随时记录工作成果和现场注意到的问题,并保存到云端,极大地提高了作物的产量。
德国已经在农作物生产中成功地运用了3S技术,对土地精确定位,按肥力程度确定播种量和施肥量,可节省肥料10%,节约农药23%,每公顷可节省种子25公斤。利用3S技术,调动大型农业机械,既节省工时又节省资金,效益得到极大提高。
我国是一个农业大国,自然条件十分复杂,自然灾害频繁,由于多种原因限制,目前农业生产技术仍然处于相对传统、经验型的水平上,与世界发达国家相比,较为粗放、浪费大、效率低。国内农业大数据研究应用起步也相对较晚,所形成的相关成果尚未应用到实际生产中。近年来随着计算机及传感器技术的发展,逐渐形成融合传感器、物联网、大数据挖掘技术为一体的新的农业生产思想,农业数据库、农业信息系统、农业专家系统、农业遥感、农业物联网等信息技术已经取得显著进展。目前,包括我国政府部门、高等院校、科研机构和部分企业等在内的农业领域都在积极部署解决农业大数据方面的研究,已经初步构建了基于物联网技术的数据采集,基于互联网、移动互联网等的信息传输,基于数据挖掘技术的分析及可视化技术的数据展示技术体系。其中,中国农业科学院农业信息研究所发起了信息联盟,旨在促进涉农信息资源与专家队伍的集成、共享,联合推进农业信息云服务;山东农业大学较早地意识到大数据对现代农业发展的机遇与挑战,其于2013年成立了农业大数据专门研究机构,制定了发展规划,开展了农业大数据的建设和研究工作并取得显著成果[1-2];2014年,科学数据大会举行,专门设立农业与农村信息化大数据技术与应用分论坛;2017年3月,黑龙江省农业大数据管理中心正式成立,旨在以数据化、信息化推动现代农业健康、有序发展;中国农业大学与软通动力信息技术有限公司成立农业互联网大数据研究中心,以智慧农业互联网与大数据应用为研究领域,重点聚焦于智慧农业、互联网与大数据应用研究、智慧农业信息化系统、农业物联网应用和农业大数据应用系统等相关领域的开发与应用研究。
除此之外,中国科学院上海物理研究所、航天恒星数据系统科技有限公司、东北农业大学、哈尔滨工业大学等相关科研机构也致力于农业大数据领域的研究,并取得重要研究成果。
目前,农业大数据的积累初具规模,中国每年产生并被存储的数据总量超过800EB,农业每年产生的数据量约为8000PB,其中农业自然资源数据3500PB,农业生产数据2500PB,农业市场数据800PB,农业管理数据1200PB,数据每年将以50%-80%的速度增长。截至 2012年,农业科学数据中心数据总量达到448.93GB,全国基层农技推广信息平台记录超过10万条农技服务,视频数据超过 5000个[3]。作为全面服务三农的搜索引擎,中国搜农网持续运行6年,获取了海量的农业信息,信息总量超过100TB。如此巨大的数据规模,为农业大数据的应用提供了数据支持。
当前,我国农村网民数量迅速增长,农村互联网发展迅速,农村信息终端拥有量持续增长,电话网络向农村快速延伸,农业农村信息服务体系日趋完善。目前32个省级单位(含新疆生产建设兵团)均设有市场信息行政管理机构和信息中心,信息中心队伍规模不断扩大,基层农业信息服务体系不断壮大。全国近39%的乡镇设立了信息服务站,大多与乡镇农技推广、质检机构或政府服务机构合并建站,终端设备配置及互联网接入条件良好。22%的行政村设立了信息服务点,主要与党员远程教育点及阳光书屋、农民专业合作社、农资超市合并建点,绝大部分配置了计算机并具备互联网接入能力。全国专兼职农村信息员超过18万人,村干部和大学生村官是主要力量。
农业是产生大数据的无尽源泉,也是大数据应用的广阔天地。农业数据涵盖面广、数据源复杂。关于农业大数据,顾名思义,就是运用大数据理念、技术和方法,解决农业或涉及农业领域数据的采集、存储、计算与应用等一系列问题,是大数据理论和技术在农业上的应用和实践[4]。随着计算机、物联网、云计算、卫星遥感等技术的不断成熟,农业大数据将更加精确、安全、智能,农业数据处理系统将更加完善。
以农业部“三电合一”工程建设为抓手,精心构建了全国12316农业信息服务平台体系、信息资源体系和服务体系,以 12316热线为纽带,包括农业信息网站、电视节目、手机短(彩)信等多种手段相结合的农业信息服务格局初步形成,为广大农民提供了及时、准确、有效的信息服务[5]。在全国很多省份,12316已经成为农民和专家的直通线、农民和市场的中继线、农民和政府的连心线,是农业部门指挥调度生产、农民生产生活和新农村建设都离不了的有效手段。如辽宁省12316总话务量已突破200万人次,目前每天话务量超过3000个;浙江省“农民信箱“实名制用户已达236万;上海市“农民一站通”遍及全市每个行政村。
农业大数据的迅猛增长以及数据的复杂多样对传统的数据处理技术体系提出了巨大地挑战,过去的数据收集、存储和分析等方法都不足以应对农业大数据的强度、规模和复杂性,需要我们在数据采集、数据标准、数据处理、数据分析、数据展现等方面做全面的升级,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[6]。
中国是典型的小农经济,人口众多,地势辽阔,土地资源分配不均,地块普遍偏小。中国的新疆、东北、山东等地,有大规模农业,比较适用,大规模农业生产相对成熟,但其他省份以小农业为主,小规模的农业生产方式以及巨大的地域差距,推广精准农业、做大数据分析依然举步维艰。
传统农村的封闭性一定程度上影响了农民的观念,造成了农民思想上的保守。这种保守性主要体现在两个方面,一是内生的创新动力不足,二是对外来新生事物的排斥。这种保守观念在农业生产中则表现为,农民农业生产以经验和感觉为主,习惯于沿袭过去的生产方式和生产习惯,因循守旧,安于现状。对于新品种、新事物以及新的生产方式首先抱有怀疑的态度,并存在着排斥的心态而拒绝接受。同时,因此,农民思想观念和传统生产理念的落后将延缓农业大数据的推广应用[7]。
做精准化的农业大数据,高投入高产出是必经之路,中国农民根本支付不起前期的高投入。美国农民大多以农场经营,人少地多,人均可有十余亩至上百亩地,土地租赁成本比中国低5倍多,这对与人均几亩地的中国农民而言,是可望而不可及的事。
农业大数据的采集、处理、保存、挖掘和服务,还没有引起足够的重视,主要限于人才和技术水平,特别是跨学科复合人才欠缺。大数据农业的发展离不开雄厚的人力资源保障,需要既懂农业又懂大数据的复合型人才,但是就目前的农村现状而言,发展大数据农业的人才极为欠缺。一方面,大量青壮年劳动力涌入城市务工,有能力掌握新技术的劳动力不断流失;另一方面,由于政治、经济、社会、自然等多方面的综合原因,导致广大农村地区难以引进到急需的专业技术人才,即使幸运地引进到相关技术人,往往也由于没有完善的配套激励措施等原因致使大量专业技术人才逃离农村,造成大数据农业的实践主题严重缺位。
要有效地运用农业大数据,必须充分挖掘数据背后的价值。政府部门统计出来的数据,例如天气报告、土壤条件、水资源、市场需求等,没有公开或者开放,限制了使用者地获取,同时极大地限制了农业大数据的整合与应用。所以,政府和相关部门应该积极推动农业大数据的共享与开放,引导相关利益部门开放农业大数据共享平台,防止出现利益割据现象,同时制定大数据使用管理规范,出台相应数据保护规定,打破不同部门之间的大数据藩篱,实现农业大数据资源的无障碍流通[4][8-10]。
数据增值的关键在于整合,但整合的前提是数据标准的统一,农业领域数据标准化是农业信息化建设有序发展的根本保障。要加快研究制定合理的农业大数据技术标准和使用规范,指导和规范农业大数据研究与应用,信息采集、传输、存储、汇交的标准规范亟需大量出台,农业基准数据库亟需建立[1]。农业信息化测评工作是全国及地方开展农业大数据建设工作的风向标,是检查、检验和推进农业大数据工作进展的重要手段,要加快推进农业信息化测评工作,建立和完善测评标准、办法和工作体系,引领现代农业健康、快速、有序发展。
目前,大部分研究学科越来越依赖于数据的分析处理,越来越多的科学正在变为数据科学,以此需要的数据分析专员也越来越多。将来各行业竞争力的核心在于大数据,而大数据的核心在于拥有优秀的数据专员。目前国内专门培养数据科学领域的研究生还非常少,国内教育和科研机构应加大培养数据分析人才的广度和深度[1]。另外,农业教育和科研机构在日常学生培养过程中,也应考虑开设大数据方向的课程和科研训练。
随着物联网、云计算、移动互联、智能终端等技术的发展,大数据浪潮迅速席卷全球,成为了国家基础性战略资源,这为我国农业大数据的发展提供了机遇。然而,中国的农业大数据体系还没有形成,农业大数据的全面推广依旧困难重重。但是,只要我们科学借鉴各国的成功经验,加快农村农业信息化建设,提高各种科学技术研发,推进大数据共享开发,统一数据标准规范,健全法律保障机制,就一定能够推动农业大数据与现代农业的健康有序发展,实现我国传统农业向现代农业的转型,助力我国农业信息化和农业现代化的融合。
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Opportunity and Challenge of Agriculture Big Data Application
LIN Mengmeng1*,YU Binkai2,ZHANG Pengyong3,ZHAO Yuexuan1
(1.Harbin Space Star Data System Technology Co.,Ltd.,Harbin,150001,China; 2.The forty-ninth Research Institute of China Electronic Technology Group Corporation,Harbin 150001,China; 3.Space Star Technology Co.,Ltd.(503),Beijing,100086,China)
With the development of Internet of things,cloud computing,mobile Internet and smart sensors,agriculture strides into the era of big data. Traditional agriculture is undergoing profound changes. A new generation of information technology is subverting traditional way of manual labor mode and it maks up for a lack of traditional agriculture ,making agriculture entering intensive,precise,intelligent,digital era.However,it is difficult to collect agricultural data and share applications of big agricultural data. How to overcome the difficulties to realize the application of big data in agriculture plays an important role in the development of modern agriculture. This paper describes the present situation,the opportunities and challenges of agricultural big data,offering a proposal for the future development of agricultural data.
big data; agriculture; internet of things; cloud computing
TP315
A
1672-9129(2017)06-0046-03
10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.06.015
林萌萌,于滨凯,张朋永,等. 农业大数据应用的机遇与挑战[J]. 数码设计,2017,6(6): 46-47.
Cite:LIN Mengmeng,YU Binkai,ZHANG Pengyong,et al. Opportunity and Challenge of Agriculture Big Data Application[J]. Peak Data Science,2017,6(6): 46-47.
2017-01-23;
2017-02-25。
林萌萌(1990-),黑龙江,哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司系统设计师,研究方向:农业大数据/精准农业。
Email:973311494@qq.com