智慧农业背景下大数据在农业生产中的应用

贾战晓

摘要    自信息化时代以来，大数据是继物联网、云计算的又一次技术变革，这次变革加速了传统农业向数字农业、信息农业的转变。本文阐述了智慧农业在农产品种植前规划、种植时管理和收获后营销等方面的内容。在已有的数据中挖掘可用的信息，可以准确掌握市场供需情况，合理安排种植，做到精准农业，帮助农民提升收入。

关键词    智慧农业;大数据;精准农业;农民增收

中图分类号    F323.3        文献标识码    A

文章编号   1007-5739（2020）13-0228-01                                                                                     开放科学（资源服务）标识码（OSID）

Abstract    Since the information age， big data is another technological change following the Internet of Things and cloud computing. This change had accelerated the transition from traditional agriculture to digital agriculture and information agriculture. The paper described the application of smart agriculture in the planning of agricultural products before planting， management during planting， and marketing after harvest. Digging the available information from the existing data can accurately grasp the market supply and demand， reasonably arrange planting， achieve precision agriculture， and help farmers increase income.

Key words    smart agriculture; big data; precision agriculture; increasing farmers′ income

中國是农业大国，以仅仅相当于世界7%的耕地养活了几乎占世界1/5的人口，中国农村人口有9亿人，占全国总人口的70%，第一产业人口达7亿人，占产业总人口50.1%。几千年来，传统农业受气象灾害影响较大，荒年造成的损失不尽其数，随着全球气候持续动荡，农业生产面临的风险与日俱增，物联网技术、云计算、移动互联以及人工智能发展起来。农业农村部发布的《数字农村农业发展规划》中提到，要构建基础资源体系，让广大农民共享数字经济发展红利[1]。长期以来，农产品收入是农民的大部分收入，提高农产品生产效率、降低生产成本是增加农民收入的有效途径。

1    种植前规划

1.1    选择种植作物种类

通过前几年农业数据的采集，对农作物的基因整理分析，结合天气状况、土壤条件、降雨情况、病虫害信息、农产品价格、市场需求等多方面因素综合决策，利用基因芯片和第二代测序技术，为农民培育抗自然灾害的优良品种，减少经济损失[2]。农业大数据对育种技术具有重大意义，能够更快、更有效、更精准提供信息，有希望在短时间里培育出产量大、品质优的品种。

1.2    整改土壤

对即将要进行种植的土地做全面的测试，根据所得数据分析土壤水分和肥料分布情况，进而得出一份具有实用意义的整改建议。利用智慧农机对土壤所需要的营养进行智能配比、精准喷洒，减少不必要的浪费。检测土壤中所含微生物是否对即将种植的作物生长有影响，采取相应的消毒机制，将风险降到最低。

2    种植时管理

2.1    病虫害防治

病虫害是造成农作物减产的主要原因之一，其发生与环境、天气有着密切的联系[3]。在播种时根据往年数据预测可能会出现的病虫害，建立农场环境与病虫害发生之间的模型，提前寻找方法，避免损失。在作物生长周期内，通过传感器、无人机和摄像机等设备，安装病虫害检测预警系统，全程实时监测，做到精准防治、有效防治，降低农业投入成本，提高农业生产效率，增加农民收入。

2.2    精准施肥、灌溉

精准控制施肥和灌溉时间，有效提高水肥资源的利用效率，促进作物根系对营养的吸收，降低农民支出。集成现有技术，让农民及时获得指导性明确、参考性强的施肥方案、灌溉技术，明确分析土壤的营养变化情况，因地制宜制定每一单元的施肥方案，从而定量平衡施肥作业，减少肥料浪费，降低环境污染。应用无损诊断技术，记录作物生长情况，做到田间施肥适时调整[4]，提高准确性。

3    收获后营销

3.1    农产品精准营销

精准营销指的是借助电子媒体等渠道，改善传统销售模式，建立消费者信息数据库，科学分析潜在客户，为农民构建针对性强的营销方案[5]。以大数据平台作为技术支撑，利用平台的海量数据，针对农产品特征和消费者爱好，精准推送，增加农产品销售的可能。智能移动终端的普及，为大数据技术的应用提供了有利条件，电商可以及时了解客户需求，锁定目标客户，提供个性化服务[6]，提高消费者的购物体验。

3.2    改善农产品销售物流

我国农产品具有集中产区的特点，东南沿海地区、北京、上海等发达地区人多地少，农产品自给率低，西部地区土地贫瘠，农产品产量也不大，对于存在供需缺口的地区，对物流依赖必不可少。农产品的保鲜期短，也给物流增加了困难。通过物联网、数据库等技术，给每一个农产品建立自己的身份证，从播种到物流运输，所有的信息均一一记录，建立农产品质量安全信息大数据中心，消费者可以通过互联网平台快速查询产品信息，做到“知根溯源”[7]。

4    结语

农业收入仍是我国农民收入的主要渠道，现代农业科学技术是农业发展和农民增收致富的根本途径，基于物联网、人工智能、传感器搭建的大数据平台，代替了传统的高能耗、低收入的农业生产方式，带来了农业资源信息的共享，提高了农业资源信息的利用率。农业产业的升级，改善了农业就业结构，有效地促进了农村劳动力的转移[8]，增加了农民的收入。加强政府在农業信息化中的组织和领导，强化基础设施建设，政府大力支持物联网、人工智能技术在农业中的应用，加深农民对智慧农业的认识，培育农业信息时代专业技术人才，提高农村劳动力的整体素质，有利于第一产业的发展、农民收入的增加。

5    参考文献

[1] 中华人民共和国农业农村部.农业农村部 中央网络安全和信息化委员会办公室关于印发《数字农业农村发展规划（2019-2025年）》的通知：农规发〔2019〕33号[A/OL].（2020-01-20）[2020-03-12].http：//www.moa.gov.cn/gk/ghjh_1/202001/t20200120_6336316.htm.

[2] 孙晓勇，刘子玮，孙涛，等.数据在农业研究领域中的应用与发展[J].中国蔬菜，2015（10）：1-5.

[3] 史东旭，高德民，薛卫，等.基于物联网和大数据驱动的农业病虫害检测技术[J].南京大学学报，2019，42（5）：967-974.

[4] 何山，孙媛媛，沈掌泉，等.大数据时代精准施肥模式实现路径及其技术和方法研究展望[J].植物营养与肥料学报，2017，23（6）：1514-1524.

[5] 龚映梅，曹新波.大数据环境下云南农产品精准营销模式的研究[J].昆明理工大学学报（社会科学版），2016，16（1）：65-71.

[6] 李巧丹.基于大数据的特色农产品精准营销创新研究：以广东省中山市为例[J].江苏农业科学，2017，45（6）：318-321.

[7] 张天琪.大数据时代农产品物流的瓶颈及突破[J].商业时代，2014（18）：10-12.

[8] 白硕.论农业信息化与农民增收[J].农村经济，2003（6）：57-59.