林 羽 刘斌琼 福建省农业科学院畜牧兽医研究所 福州 350013
随着信息技术的发展,大数据已经成为新知识发现、新价值创造的国家基础性战略资源,为传统行业的高速发展带来了一轮新的契机,逐步成为促进行业加速提档升级、动能转换的关键。具体到农业领域,随着物联网技术、云计算和智慧农业的蓬勃发展,数据对促进农业提升的贡献度越来越大,如农业政策制定、市场调节、粮食安全、病虫害防治、动植物育种等都可以通过大数据进行预测和干预[1-4]。
大数据又称为巨量资料,指的是无法在内存处理的数据集,需要通过专门的工具进行优化和梳理的海量数据。2013年山东农业大学温孚江教授提出农业领域的大数据涵盖的范围应包括农业理论、农业技术、农业方法以及涉农领域的各种应用,所以,农业数据是跨行业跨专业的集合,具有涉及环节多、相关领域广的特点。与西方农业发达国家相比,我国的农业大数据产业发展还处在起步阶段,各种相关应用和研究还无法覆盖整个产业链,基于物联网技术数据采集网还未全面铺开,利用数据深度挖掘技术的分析和数据可视化展示技术体系也还处在起步阶段。国内互联巨头公司和传统IT供应商等还未深度参与农业领域的设施和技术开发,市场上针对农业大数据应用研发的软硬件设备产品还不够丰富。
2.1 助力农业顶层设计 现代化农业的可持续发展需要农业顶层设计的统筹和优化,政府需要在宏观层面制定适宜的农业政策,根据经济发展情况调整农业产业布局等。此时大数据就可以发挥作用为政府的顶层设计提供数据支撑,进行预测、预警和应急响应程序设计,大大提高决策的精准性和科学性。同时大数据还可以跨越内部与外部的条块分割限制,使得各类政令更加通畅,配合更加高效,执行更加有力。
2.2 促进市场的规范发展 农业终端消费市场是现代农业可持续发展的重要支撑,不仅依赖市场良好自我调节机制,更需要政府和行业管理部门适时宏观调控以确保正确的战略方向。通过大数据可以构建农业经济运行的数据共享体系,通过各级网络快速汇总农产品生产数据、消费数据、贸易数据、市场价格数据、库存和收益数据等。应用分析软件根据数据进行产品供需平衡分析、区域平衡性分析,对市场的整体运行情况进行量化,为各项调控措施制定提供精准的数据保障,可以有效平抑农产品价格的剧烈波动,规避风险,稳定市场预期,确保农业生产供需两端的平稳发展。
2.3 为农业强国提供战略决策支撑 党的十九大对我国经济提出了“高质量发展”要求,人民群众对农产品消费的品质需求也在逐步提升,所以,传统粗犷式的发展模式已远远不能满足农业现代化强国的战略需要。近年来,随着大数据技术的高速发展,传感器、物联网、云计算等技术打破了传统农业的生产模式,各类基于大数据应用的程序让耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节都得到了质的改善,我国农业发展大步迈向集约化、精准化、智能化、数据化,大幅提高农业整条产业链的效率。
3.1 加强数据共享的顶层设计 要加快构建农业数据开发共享平台,进一步明确国家级农业大数据平台、中心的建设目标和任务,梳理好不同层面平台间的衔接配合关系,划定好各个部门的数据共享边界,特别是要明晰数据整理的权利和义务。要大力推进各级政府和行业协会间的公共数据共享、制度对接的协作协同工作,逐步完善中国现代农业基准数据共享应用体系建设和农业数据共享及发布平台的构建。
3.2 建立共享的标准和规则 信息时代数据来源的范围很广,涉及的部门很多,同样的一组数据由于采集者的立场不同,会造成标准不一、口径不一致,形成数出多门和数据打架现象,归根到底是缺乏明确的采集规范。所以,共享标准是完成数据共享的基础保障,只有在源头将数据标准规范了,数据融合才能够顺利实施。要大力发展数据标准化技术,包括数据清洗处理技术、农业数据资源编目技术和格式规范技术。其中数据的清洗技术不仅需要借助人工校验,还需跟进开发数据清洗的模型和算法,通过数据的逻辑关系和相互印证方式对异常值进行校准,对缺失值进行补齐,从而在采集端形成规范统一的元数据。
3.3 完善数据开发共享机制 数据只有流动起来才能发挥对农业经济发展的促进作用。要建立好涉农行业、涉农领域的信息共享机制,逐步实现上下串联、部门联通的数据发布、共享和开发利用模式。要打破不同领域间的数据孤岛现象,建立好涉农数据资源共享协商机制,除依法确定为不能共享的涉密信息外,其余的信息应当坚持走免费、开放路线,按照涉农团体共同协商的共享规则,开放数据访问的系统接口,实现数据的价值挖掘。