庄家煜:大数据是现代农业监测预警的助推器

2021-07-06 03:48
农产品市场周刊 2021年9期
关键词:庄家预警驱动

庄家煜表示,农业监测预警模型最主要的特点是实时监测农业信息的变化,及时对分析的结果进行更新调整,这一特点与大数据不谋而合。模型是对现实的模拟和仿真,传统的理论驱动建模方式,在没有收集齐所有必需的数据之前无法驱动模型计算结果,这就造成分析问题条件化、分析结论片面化;大数据时代的来临,给人们建模方式提供了新的思路——数据驱动模型,这种分析方式更加接近人的认知过程,常常会有新的洞察。农业监测预警是对整个农业生产、流通和消费环节进行信息特征提取,并对农产品全息信息流进行揭示、模拟、调控、管理的过程。

农业展望是农业监测预警模型的重要应用场景。从宏观尺度来看,农业展望大会对每年的信息积累进行模型运算和专家会商,并对未来短中长期预测结果进行研判与更新。应用模型系统也是国际上开展农业展望的通用做法。

庄家煜介绍了中国农业监测预警模型(CAMES)建模原理。他表示,构建模型前需系统性考虑多种自然因素和社会因素的影响,模型通过外部信息输入和输出的方式进行联系,各个模型形成关联反馈,最终模型既可以体现外部因素对整个系统的影响,也可以体现内部相互的关联。他认为,未来中国农产品监测预警系统CAMES的监测预警模式可能会融合更多异构的信息,包括遙感、病虫害的图像等非结构化的数据,建立跨计算机语言的模型系统,同时集成农业上通用的模型,放到通用化的接口里来,提高整个模型系统的集成性和扩展性。

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