农业大数据在档案管理中的应用

魏国红

摘 要：随着农业大数据的快速发展，利用大数据技术提高农业档案管理水平成为重要课题。本文在分析农业大数据与农业档案管理发展现状的基础上，提出了农业大数据技术框架下的农业档案管理体系，并详细阐述了大数据技术在档案收集、存储、检索和应用中的创新方法。此外，文章还构建了基于大数据分析的农业档案挖掘与利用策略，即通过知识挖掘、规律挖掘和趋势挖掘，服务于科技创新、生产管理、市场营销和社会服务。最后，通过典型案例分析验证了方法的有效性，总结了大数据在提高档案管理效率、丰富档案内容、挖掘档案价值等方面的突出贡献，并展望了未来发展方向。

关键词：农业大数据；农业档案管理；数据采集；档案利用

引言

农业档案作为农业科技的重要组成部分，对于保障农业科技成果的有效利用和传承至关重要。随着信息技术的迅速发展，农业大数据成为推动农业科技水平和管理效率提升的关键因素。农业大数据是指在农业生产、经营、管理、科研、教育等各环节产生的大量、多样、动态、价值密集的数据[1]。这些数据包括农业生物信息、气象信息、资源信息、环境信息、市场信息、政策信息、社会信息等多个方面。农业大数据的特点主要体现在数据量大、更新速度快、质量优、价值高等方面。当前，国际上许多发达国家都将农业大数据作为农业科技发展的重要战略，并取得了一系列成果。

农业档案管理是农业科技管理的重要组成部分，对农业科技创新、生产管理、市场营销和社会服务等方面都具有重要意义[2]。然而，农业档案管理面临着一系列挑战，包括收集难度大、整理效率低、保存条件差和利用程度低等问题。

1 研究综述

1.1 农业大数据是新兴的数据资源，国内外学术界和产业界对其展开广泛研究[3]

研究主要聚焦于以下方面：首先，对农业大数据的概念和特征进行了探讨，一致认为在农业各个环节产生的海量、多样、动态、价值密集的数据，具有量大、速快、质优、值高等特点。其次，对农业大数据的技术和方法进行了研究，包括农业物联网、农业遥感、农业云计算、农业大数据分析、农业人工智能等多种技术和方法。最后，研究聚焦于农业大数据的应用和价值，涉及农业科技创新、农业生产管理、农业市场营销、农业社会服务等方面。

1.2 农业档案管理作为农业科技管理的关键内容，目前存在一系列问题[4]

首先，农业档案管理的意识较为薄弱，表现在其地位和作用未得到充分认可，相关政策和制度未能有效实施执行，投入和支持不足，人员队伍配置不合理，管理文化和氛围缺乏积极塑造与传播。其次，农业档案管理水平不高，技术和方法更新改进不力，效率和质量提升缓慢，功能和作用发挥不充分，创新和发展推动不力。最后，农业档案管理存在诸多具体问题，如档案的收集难度大、整理效率低、保存条件差、利用程度低等，影响了档案的安全、完整、有效、价值等方面，降低了农业档案管理的服务水平和影响力。

2 农业大数据在档案管理中的应用方法

2.1 農业大数据技术框架下的农业档案管理体系

农业大数据技术框架下的农业档案管理体系是指以农业大数据技术为核心，以农业档案管理为目标，以农业档案数据为对象，以农业档案服务为功能，以农业档案价值为导向，以农业档案创新为动力，以农业档案规范为保障，以农业档案共享为理念，以农业档案效益为评价的农业档案管理的整体架构和运行机制。

2.2 利用大数据技术进行农业档案收集、存储与检索的方法

在农业档案的收集方面，物联网技术通过温湿度传感器、GPS定位器和RFID标签等实现了对生产环境、设备和物品的实时、动态、远程收集[5]。遥感技术则利用卫星、无人机和飞机等手段，全面、立体、高清地收集了农业生产区域、现场和设施的数据。互联网技术通过社交媒体、电子商务和在线教育等途径实现了多方面的互动、协作、共享，提供了更广泛的数据来源。

在农业档案的存储方面，云计算技术通过公有云、私有云和混合云的组合，实现了对农业档案的远程、虚拟、弹性的存储，确保了灵活性和安全性。区块链技术通过加密、分散和不可篡改的特性，保障了农业档案的安全性和数据的完整性。大数据安全技术则通过加密、认证和审计等手段，提供了对档案的防护、备份和恢复的全面支持。

在农业档案的检索方面，人工智能技术通过自然语言处理、语音识别和图像识别等实现了更智能、便捷的检索方式[6]。推荐系统技术通过协同过滤、内容过滤和情境过滤等方式，提供了更符合用户需求的个性化、智能化和动态化的检索结果。数据挖掘技术通过关联规则挖掘、聚类分析和分类分析等方法，挖掘了档案数据中的有价值信息，提供了更深入的分析手段。

2.3 基于大数据分析的农业档案挖掘与利用策略

首先，基于大数据分析的农业档案挖掘策略聚焦于知识挖掘。通过运用数据挖掘技术对农业档案进行分类、聚类、关联和预测分析，提取出有价值的农业知识。这为农业科技创新提供了理论、方法和模式的支持，有助于推动农业生产的优化与改进。其次，规律挖掘成为关键的策略方向。利用统计分析、机器学习和深度学习等技术，发现农业档案中隐藏的规律和模式。这有助于管理者更好地了解农业生产的分布、变化以及影响因素，从而实现精细化的生产管理和提高农业效益。在趋势挖掘方面，基于大数据分析的策略通过时间序列分析、回归分析和预测分析等手段，揭示农业档案中的趋势和变化。这为农业决策者提供了预测、预警和预防的能力，使其能够更灵活地应对市场波动和自然灾害等风险。

农业档案的利用策略分为科技创新、生产管理、市场营销和社会服务四个方面。基于大数据分析的科技创新利用旨在通过深度挖掘档案中的知识、规律和趋势，推动农业科技的理论创新、技术创新和战略创新。生产管理利用策略注重将档案的知识、规律和趋势运用于农业生产的规划、过程管理和质量管理，以提高生产效率和经济效益。市场营销利用策略通过分析档案中的市场趋势、规律和趋势，实现对农产品的差异化定位、细分和营销策略的优化，提高市场竞争力。社会服务利用策略通过挖掘档案中的知识、规律和趋势，为农业社会提供教育、咨询、培训、保障、扶持、激励、发展和协调等多方面的服务，促进农业社会的改善和发展。

3 实证研究：农业大数据的应用案例与效果分析

3.1 大数据在提高农业生产效益中的应用实例

首先，在提高农业生产效益的应用上，气象数据和农业传感器数据被广泛应用于农作物产量与质量预测。通过分析气象数据，农民可以根据历史气象数据和农作物生长模型，建立相关性模型，从而预测农作物在特定气象条件下的产量和质量。同时，农业传感器数据的实时监测可以提前发现土壤湿度、光照等问题，为农民提供实时的决策支持，提高了生产的效率和质量。其次，在大数据对精准农业的支持作用及效果评估上，大数据通过提供全面的数据支持、实现智能分析和精准控制，为精准农业提供了关键支持。大数据整合多维度、多层次、多来源的农业数据，为精准农业提供全面数据基础。通过数据挖掘、机器学习等技术，对农业生产数据进行深入挖掘和分析，为精准农业的决策、管理和优化提供智能支持。同时，大数据利用物联网、云计算等技术，实现对农业生产各环节的实时监测和远程控制，实现农业生产的自动化、智能化和精细化。最后，在效果评估上，农业资源利用效率、农业生产效益、农业生态环境是重要的评价指标。大数据技术通过精确测量和分析农业资源的投入和产出，评估农业资源的利用效率。同时，大数据技术通过精确核算和分析农业生产的成本和收入，评估农业生产的效益。另外，大数据技术还可以监测和分析农业生产对环境的影响，评估农业生态环境。

典型的应用案例包括江苏省智慧农业示范园区[7]、山东省精准农业云平台[8]、小汤山国家精准农业研究示范基地[9]等。这些案例通过大数据技术在农业生产中的应用，取得了显著的效果，包括提高了农业生产的产量和品质，降低了农业生产的成本和风险，促进了农业生产的绿色发展和农业产业的转型升级。

3.2 大数据在农业资源分配优化中的应用案例

首先，通过数据采集与分析，大数据技术收集并分析土壤、气候、作物、病虫害、市场等多维度数据，形成农业生产的全景图，为科学的农业资源分配提供了坚实的数据基础和决策支持。例如，土壤数据分析决定适合种植的作物品种和施肥量，而市场数据的分析则调整农产品的种植结构和销售策略。其次，大数据技术实现了资源的数字化管理，提高了农业资源的利用效率和节约程度。通过建立数字化档案，实现农业资源的动态监测和追溯，提高了农业资源的可视化和透明化。数字化交易平台的建立促进了农业资源的在线交易和共享，提高了农业资源的流动性和利用率。数字化服务平台则实现了农业资源的智能化服务和优化，提高了农业资源的质量和效益。最后，大数据技术促进创新与升级，提高农业资源的附加值和竞争力。在科研和技术创新方面，大数据技术培育了新品种、新技术、新模式，提高了农业生产的科技含量和创新能力。通过品牌和文化建设，大数据技术打造了特色农产品、特色农业、特色乡村，提高了农业产品的品牌价值和文化内涵。教育和培训方面，大数据技术培养了新型农民、新型农业经营主体、新型农业服务机构，提高了农业人才的素质和能力。

在浙江省智慧农业云平台项目[10]中，大数据技术集成了数据采集、数字传输网络、数据分析处理、数控农业机械等技术，提高了浙江省茶叶产业的精准化和智能化水平。通过智能虫情测报灯、小型气象站、孢子捕捉仪等智能装备，实现了自动采集田间虫情、苗情、墒情、灾情数据，为大面积病虫防治提供了更为精准的病虫信息服务，推动了绿色生态农业发展。

浙江省“浙农码”项目利用二维码、NFC、RFID等技术为全省涉农领域建立了统一的数字身份[11]。大数据技术在农业资源分配中通过建立大数据集成应用，实现了农业生产的全景图，为农业资源分配提供了科学依据和决策支持。数字化交易平台的建立实现了农业资源的在线交易和共享，提高了农业资源的流动性和利用率。

在重庆市种子站病虫害监测预警项目[12]中，大数据技术通过物联网、无线通讯、人工智能等技术，自动汇集田间监测点的病虫监测数据，为病虫防控提供预警信息。通过自主研发的智能虫情测报灯，实现了病虫害状态的实时展示、趋势线上分析、虫情自动预警等功能，保障了茶叶品质及生态环境安全，实现了绿色高质量发展。

4 结果讨论

大数据在农业档案管理中的应用展现出显著的优势和潜力。首先，数字化、网络化、智能化的管理方式提高了农业档案整体的管理效率，为决策、科研、教育和服务提供了全面信息支持。其次，大数据的引入使农业档案内容更加丰富多样，形成了立体动态的档案体系，更真实地反映了农业的全貌和变化。通过挖掘档案中的知识、规律、模式，大数据为农业生产、经营、管理和创新提供了科学的依据和指导。最后，大数据促进了档案的共享和开放，建立了跨部门、跨地区、跨领域的共享平台和服务机制。

然而，大数据在农业档案管理中也面临着一系列问题。其中最为突出的是数据质量和安全问题，需要通过加强采集、清洗、校验、加密等措施来保证数据的准确性和安全性。同时，标准和规范、数据共享和协同、数据分析和应用等方面的挑战也需进一步解决，包括标准的制定与遵守、机制的建设、技术的研究等。

大数据对农业档案管理水平的提升具体体现在管理效率和服务质量的提高、档案内容的丰富多样、知识挖掘与指导的实现以及档案共享和开放机制的建立。数字化、网络化、智能化的管理方式简化了流程，优化了服务，使信息的获取更为便捷高效。多元化、立体化、动态化的档案体系则更真实地反映了农业的全貌和变化。通过大数据的技术手段，农业档案中蕴藏的知识得以挖掘，为农业各个领域提供科学依据。共享平台和服务机制的建立促进了信息的跨界交流与合作。

未来农业大数据的发展趋势将更加智能化、安全化、深度化和广泛化。智能化的数据采集技术将实现全方位、实时、高精度的数据获取。安全化和云化的数据存储技术将确保数据的安全、可靠、高效、低成本。深度化和智能化的数据分析技术将实现对档案的深入、细致、多维、动态的分析。广泛化和个性化的数据应用技术将为不同需求提供定制化的解决方案，推动农业档案管理实现更高水平的现代化和智能化。

参考文献：

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[10] 管孝锋，陆林峰，吴晓柯.浙江省智慧农业云平台建设及应用[J].浙江农业科学，2020，第61卷（3）：595-597，601.

[11] 王兵，吴晓柯，任璐怡，陶忠良.浙农码——农业农村领域数据服务入口建设及应用[J].浙江农业科学，2022，第63卷（7）：1627-1630.

[12]王泽乐，刘祥责，周天云等.重庆市农作物重大病虫害数字化监测预警系统的建设与应用[C].全国农作物重大病虫害数字化监测预警建设推进工作会议论文集，2012：180-190.

（作者单位：山东省农业科学院）