大数据在智慧农业管理中的应用

我国是世界农业大国，安徽省又是我国农业大省，在我国“互联网+”、信息化迅猛发展的大背景下，智慧农业的发展既有优点，又存在不足，面临的机遇与威胁也各不相同。该研究介绍了大数据智慧农业概述，对安徽省长丰县智慧农业进行调研，对其发展现状及存在的问题进行详细分析，探讨了大数据在智慧农业中的应用。

一、大数据智慧农业概述

发展智慧农业是国家高科技产业最重要的发展方向。大数据与传统农业相结合，可以为我国构建智慧农业提供多样化的发展途径，推动农业生产和管理方式的多样化转型，改善传统农业体制的弊端，为农户的选择提供更加多样化、全方位的技术指引，推动我国农业向专业化的方向发展。

二、 研究内容与方法

（一）研究内容

首先，该研究进行概念界定，介绍了大数据智慧农业理论。其次，针对长丰县智慧农业发展现状进行分析，再根据调研实际情况和长丰县整体的智慧农业产业发展现状，结合相关理论的指导进行分析。最后，根据调查结果进行总结。

（二）研究方法

该研究本着理论联系实践的原则，在查阅有关文献资料的基础上，根据现场调查的资料，并运用有关理论，对长丰智能农业的发展状况进行分析，最后得出相应的结论。

1.文献研究法。对长丰县智慧农业发展相关的政策文件、管理制度、制度等方面进行广泛的调研，为论文的撰写提供了一定的理论依据，特别是在专家学者的认真研究下，取得了很好的效果。

2.实地调研法。通过对长丰县智慧农业谷的实地调查走访，加深对长丰智慧农业发展现状的感性认识，通过与其科研人员沟通交流，进一步了解长丰县智慧农业发展现状，实现对长丰县智慧农业发展的综合研究探讨和客观评价。

三、长丰县智慧农业发展现状

（一）长丰县农业概况

近年，长丰县政府积极推进现代农业“310”产业振兴工程，陆续建设了73个农业示范园区，其中包括7个市级以上示范园区。打造 121 个“一村一品”特色产业村，设立 28 个省、市、县级农业标准化基地，并且拓展特色农业生产基地总面积达到0.222万hm2。近年，长丰县依托国家扶贫政策，利用先进的高新技术产业，有效地将传统农业与大数据科学技术融为一体，形成了具有“互联网+”的智慧农业，顺应时代发展的趋势。

（二）长丰县智慧农业的特征

由于长丰县气候较为湿润，适合较多的农作物生长，因而拥有丰富的农业资源。其中，长丰县以草莓为其特色水果，多年来一直稳居全国草莓生产的第一大县。长丰草莓的品种主要来自日本的“丰香”和“红颜”等，果实色泽鲜艳，体大而多汁。据不完全统计，长丰县草莓农产品地域保护范围主要集中在水湖镇、罗塘乡等共计161个行政村，保护面积达到14 000 hm2，年产优质草莓约为42万t。

四、长丰县智慧农业发展存在的问题

智慧农业是基于物联网、云计算等现代信息技术与农业生产深度结合而形成的一种新型农业，它能够通过对农业生产环境进行智能感知与分析，从而达到精确管理与可视化诊断的目的。

（一）基础不够扎实

一方面，在我们国家智慧农业的发展过程中，它是一个比较新的行业，技术发展相对较快，这就意味着我们在发展过程中需要不断学习和借鉴别的国家先进的技术，而且在发展过程中需要不断研究这些技术。但我们并没有花很多的时间去研究和学习别的国家先进的技术。另一方面，农业发展还处于传统的发展模式。我国中西部地区很多地方还处于一个传统发展模式的状态，即农业发展仍然处在一个比较传统、粗放式、低智能化、低信息化水平的状态。从投资角度来看，智慧化农业的投资并不多。

（二）设备的覆盖面相对较窄

目前，这些智慧农业设施普遍存在陈旧过时的问题，它们的设计初衷并没有充分考虑长期使用后可能出现的各种情况。随着时间的推移，在实际运作中，这些设施逐渐显露其局限性，无法适应现代农业生产的快速变化和复杂需求。这种情况直接影响了智慧农业的普及程度，使农户难以享受全面高效的技术支持，进而限制了农业生产力的提升和经济效益的最大化。设备老化的一个关键原因是设备更新的速度缓慢。这不仅与资金短缺有关，也与整个智慧农业行业发展的宏观环境密切相关。一方面，资金投入不足是制约设备更新的主要因素之一；另一方面，智慧农业作为新兴领域，还处于不断探索和完善阶段，政策支持和市场需求都需要时间来成熟稳定。因此，即使有了先进的技术和设备，如果得不到后期的持续维护和升级改造，最终也只能成为摆设。这样一来，智慧农业的发展潜力就大打折扣，无法有效推动农业现代化进程。

（三）推广与应用的水平相对较低

由于人们尚未充分意识到智慧农业所能带来的经济价值，这种认识不足阻碍了农户们对智慧农业综合解决方案的广泛参与和采纳。智能农机虽然可以大幅提高农业生产效率，但其操作往往需要具备专业技能的人员来完成。对于普通农民来说，这是一项既复杂又昂贵的任务。因此，为了确保智能农机的有效运行，通常需要财力雄厚的企业进行集中管理和操作。然而，企业在实施过程中也会遇到不少难题，比如，高昂的操作成本和维护费用，这些都直接影响了农机的使用效果和农民对这项技术的接受度与投资意愿。此外，生产成本相对较高，加之农民对承担新技术投入持谨慎态度，他们担心自己可能无法回收成本或获得预期收益，一些农户选择了更加保守的种植方式。传统的耕作方法不仅成本更低，而且风险可控，因而成为农民的首选。这种倾向限制了智慧农业的推广与应用，使先进技术难以深入基层，无法有效转化为生产力。在这种背景下，即使拥有现代农业装备和智慧管理系统的农场，也面临如何让更多农户理解并利用这些技术的挑战。只有当农户们能够看到实实在在的经济效益时，智慧农业的潜力才能得到充分释放，从而推动整个行业向着更加高效、可持续发展的方向迈进。

（四）缺乏高质量的农业生产管理人员

目前，长丰县的高质量人力资本流失严重，他们对网络和信息技术的掌握程度不高，对现代农业生产的认识也不够深入。由于缺少高素质的农业生产管理人员，导致农村中的第一个和支持者很少，发展智慧农业的内部驱动力很弱，农村本土化的速度也很慢。

五、促进长丰县智慧农业发展的对策

（一）加强政府的组织和指导

政府应加强在智慧农业中的组织和领导作用，指导农业生产企业的发展。政府对农业的指导不能仅仅停留在政府的文件里，而是要层层细化，将智慧农业的发展落实到基层，落实到具体的农业生产者中，如此，智慧农业的发展才能成为一个完整的系统，有组织、有领导地共同发展，在发展中发现问题。政府机构更加科学化、合理化和系统化，可以从宏观上对其进行肯定，减少其发展的盲目性。

（二）为农业提供更多的资金来源

1.加大对智慧农业的金融扶持力度，鼓励金融机构在贷款政策上给予智慧农业更多的倾斜，对符合条件的项目要积极给予贷款支持，确保金融机构有充足的资金满足农业生产者对智慧农业的需求。加大对智慧农业的金融扶持力度，促进相关行业、部门、企业与农业生产者之间形成合力，在一个科学、合理的机制下，金融才能更好地运转与发展，才能得到持续的支持。

2.加大宣传力度。要让更多有意愿参与智慧农业集成方案的企业了解到，他们可以参与智慧农业，并发挥其资金、技术优势，实现协同发展。

3.建立农业大数据平台。通过大数据平台整合各部门的数据信息，并将这些信息共享给其他企业、组织与个人，以实现不同行业之间的相互配合、相互协同。比如，在种植农作物时，可以根据不同地区的气候条件制订不同的种植方案。在病虫害防治方面可以利用大数据技术预测出病虫害出现的时间与地点，及时采取措施进行防治等。

（三）拓宽基建项目的投资渠道

1.短期私人化（BOT）。BOT也就是与私营企业合作，将所有人的短期所有权进行私有化，然后移交给政府。

2.PPP （公私合营）。即由政府部门与私营企业共同参与，共同出资建设智慧农业，以适应我国经济和社会发展对智慧农业的需求。长丰县智慧农业可以参照此模式进行开发，并将其应用到实际中去。由于其建设时间相对较短，在工程建设中会得到较大的提升，同时，也会使工程的规模更大。

3.采用 BOT+PPP 的模式。即通过 BOT 将农业项目分为几个阶段进行，而PPP则可以在政府和私营部门之间形成一个完整的生态系统。这一模式既保证了政府的收入，又保证了私营企业能够在一定时间内获得稳定的收益，使政府与企业都能从中受益。

（四）借鉴其他地区的经验

该研究以安徽省铜陵普济圩智慧农业示范项目为背景，对智能灌溉、智能育秧、农产品追溯等技术进行深入的探讨。利用铁塔的高塔资源，架设了两台高清摄像机，全方位无死角地对整个场地进行监控。该系统能够实现秸秆禁烧、防汛抗旱、田间四情、综合治安管理等功能。可以说，这是整个普济圩智慧农业的“眼”与“脑”。采用高塔+双目高清热成像技术，7×24小时对农田开展大范围、全天候、全方位、无死角的秸秆禁烧，实现“人防”向“技防”转变，对3 km外的火源精准定位，对50 m内的火源进行精准定位；协助决策，紧急指示，快速响应。防洪抗旱：充分利用移动通信技术，完成长江、陈瑶湖、枫沙湖、分洪闸、灌区泵站等重要干支流的水位监控；通过指挥调度系统，可以实现对防汛抗旱工作的快速调度，并做出有针对性的决策。农产品质量管理与可追溯系统是指对农产品种子、育秧、种植、田间管理、农药、收获、包装、运输等各个环节的信息，确保各个环节的安全。

六、大数据在智慧农业中的应用——以长丰县为例

（一）在长丰县农产品种植中的应用

在传统农业中，种植与销售的各个环节都会受到作物选种、种植土壤温度、湿度、气候变化，以及生产经营活动等多种因素的影响。在此基础上，利用大数据技术，对作物的生长状况进行科学监测与数据分析，实现精确施肥、灌溉，实现作物产量的精确预测。目前，通过运用大数据技术对农业进行科学分析，农民可以对农业生产的各种数据进行真实的了解，从而达到对农业生产的智能化。

（二）在农产品产销信息环节的应用

大数据与农业相结合，能够让传统农业和现代科技相结合，充分发挥大数据的支持作用，并与相应的预测模型相结合，对预测的结果进行分析，进行智能调控，从而使农产品的生产和销售过程得到更精确的预测。同时，借助大数据的海量特性，能够为非智能工业的农户提供海量的信息支撑，使生产决策信息得到进一步的优化。另外，农户还可以通过这个平台统计各种需要的信息数据，从而能够及时掌握有关的市场动态。

（三）在农产品质量追溯中的应用

粮食是第一位的，粮食的安全是第一位的，因此，在智慧农业中，要构建全面的质量安全可追溯系统。在大数据的支持下，可以突破传统的信息屏障，通过相关的数据平台，监控农产品的全流程，从生产到存储，运输到销售，一切尽在掌握之中。因此，要充分利用大数据的优势，对整个生产过程进行实时监控和查询，确保信息采集的自动化、加工的标准化、网络化的运输等。

七、结语

智能农业正逐步替代传统农业，作为一种新型农业形态，正在逐步向现代农业转变。将大数据与传统农业相融合，可以建立更为科学的农业发展模式，这一模式既可以对农产品的销售进行预测，又可以对作物种植进行预测。同时，还能够让长丰县的农业变得更好。

基金项目：合肥经济学院大学生创新创业训练计划项目“大数据在智慧农业管理中的应用——以长丰县智慧农业为例”（项目编号为S202013616017）。

作者简介：殷子阳（2002—），男，安徽蚌埠人，本科在读，主要从事农业金融研究。