【政企智库】农业大数据应用存在的问题和应用领域分析

来源:本站原创    作者:本站编辑     时间:2017-07-03 09:36:28

本期关注:

  • 农业大数据涉及哪些内容?

  • 农业大数据应用的困境?

  • 农业大数据应用的准备和应用领域?


农业供给侧改革、农业规模化生产、农机合作社发展、互联网+休闲农业、农产品追溯、谷贱伤农等等,通过一系列热点词汇可以看出,农业已经成为本轮经济变革的新主角,物联网、互联网等信息技术纷纷进入“+”农业的战场,农业现代化成为了本阶段农业发展的重点。

在当前的大数据时代,各国政府、社会组织、企业都意识到大数据这场旋风所带来的机遇,开始发力推动大数据在农业领域的跨界应用。而农业涵盖区域广大,涉及领域和内容广泛,影响因素众多,数据采集复杂,决策管理困难,因此,要发挥农业大数据的潜能还面临一定的阻力,但同时,正因为这些特征,农业成为产生大数据的无尽源泉,农业大数据的应用也存在着更多的可能。

一、原来你是这样的农业大数据

农业大数据究竟指的是什么?

要了解农业大数据,首先了解整个农业会涉及到的领域和环节,按照智库百科的解释:

同时,结合中国农业大学MBA教育中心的“大农业”概念:



可以看出,农业涵盖的区域较为广大,也能更理解农业是产生大数据的无尽源泉的道理。

So,农业大数据涉及哪些内容?简而言之,一切与农业相关的数据,包括上游的种子、化肥和农药等农资研发,气象、环境、土地、土壤、作物、农资投入等种植过程数据,以及下游的农产品加工、市场经营、物流、农业金融等数据,都属于农业大数据的范畴,贯穿整个产业链。



目前,农业大数据的分类有多种角度和方式,可根据具体的情况选择一种或多种结合进行大数据的采集和管理。

按领域划分

以农业领域为核心(涵盖种植业、林业、畜牧水产养殖业、产品加工业等子行业),逐步拓展到相关上下游产业(饲料、化肥、农药、农机,仓贮、屠宰业,肉类加工业等),并需整合宏观经济背景数据,包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、气象、灾害数据等;

按地域划分

以国内区域数据为核心,借鉴国际农业数据作为有效参考,不仅包括全国层面数据,还应涵盖省市数据,甚至地市级数据,为区域农业发展研究提供基础;

按广度划分

包括统计数据,以及涉农经济主体基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、地理空间坐标信息等;

按行业划分

可分为成种植业、农资及养殖业等不同的行业,其中还可再细分成不同的品种和产品;

按产业链划分

可分为农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场大数据和农业管理大数据等;

农业大数据涵盖范围之广、内容之多,令人发指也令人欣喜!


二、农业大数据为何叫好不叫座?

每年,农业在科研和生产活动中都产生大量的数据,而当前农业领域也存在诸多问题,如粮食安全、土壤治理、病虫害预测与防治、动植物育种、农业结构调整、农产品价格、农副产品消费、小城镇建设等,这些问题都可通过大数据的应用研究进行预测和干预。

农业大数据的应用看似百花齐放,却又给人一种镜花水月的感觉。

(一)      农业大数据价值万众期待

农业大数据的应用以及物联网的成熟,将弥补很多传统农业的不足,让整个产业更加科学合理。



从专家分析到国家政策,都对农业大数据寄予了较高的期望,20151231日,农业部印发《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》(农市发〔20156号),指出我国已进入传统农业向现代农业加快转变的关键阶段:

(1)突破资源和环境两道“紧箍咒”制约,需要运用大数据提高农业生产精准化、智能化水平,推进农业资源利用方式转变。

我国的水、土资源多年超负荷利用,利用现代信息技术,科学有效地开发、保护、利用农业资源,提高农业资源利用率、劳动生产率,提高农业生产的智慧化水平,是实现农业可持续发展的重要基础。

我国农业生产中化肥、农药、农膜等农资产品投入严重过度,农业生态环境恶化,对我国农业的可持续发展构成巨大挑战。而如果少投,粮食的量就达不到了。利用现代信息技术,实现耕地质量监测、草原生态系统监测和渔业水域生态环境监测,保障农业可持续发展。

(2)破解成本“地板”和价格“天花板”双重挤压的制约,需要运用大数据推进农产品供给侧与需求侧的结构改革,提高农业全要素的利用效率。

我国有几亿农户,面对的是一个大市场,有的时候还是国际市场,农业“小生产”和“大市场”矛盾十分突出,农产品市场价格剧烈波动,“菜贱伤农”、“蛋贱伤农”、“谷贱伤农”等现象屡屡出现,利用现代信息技术,构建基于“互联网+”的农产品电子商务服务,为农业生产者提供全方位的信息服务,让他们及时地、更大范围地了解市场供求状况,实现农民与市场的有效对接,突破现代农业发展中的“市场”瓶颈。

(3)提升我国农业国际竞争力,需要运用大数据加强全球农业数据调查分析,增强在国际市场上的话语权、定价权和影响力。

(4)引导农民生产经营决策,需要运用大数据提升农业综合信息服务能力,让农民共同分享信息化发展成果。

(5)推进政府治理能力现代化,需要运用大数据增强农业农村经济运行信息及时性和准确性,加快实现基于数据的科学决策。

此外,我国高度关注农产品质量安全工作,但农产品质量安全问题仍然存在,农产品质量安全事故时有发生,对社会生活带来很大影响。利用现代信息技术,可以全面感知动植物个体的位置、生产过程、流通过程和各环节责任者信息,对整个供应链的信息进行实时、动态分析,实现对农产品供应链质量安全的透明化监控、智能化分析和自动化控制。

农业大数据可谓是万众期待!

(二)      农业大数据应用困难重重

农业大数据炙手可热,其关键在于数据真实性、数据分类、数据共享和数据决策,最终围绕农业产业链形成闭环,但相比于其他行业,农业农村大数据的采集、发布和应用仍面临着种种亟待化解的困境。

1.     我国农业大数据尚未形成

由于过去不重视数据积累,加之科研机制、政府部门的工作体制存在一定的问题,目前无论是从政府层面来看,还是从企业层面来看,我国的农业大数据“还没有形成”。整体上,农业数据采集和发布还处于初级阶段。

2.     缺乏完整数据体系

目前,农业大数据资产孤岛现象严重,散落在不同的省、市(县)、镇(乡)、村,不同的单位、不同的科室,不利于数据共享,数据的开放和整体利用难度大。由于这种条块管理等原因,各部门间数据不共享,造成了农业大数据的缺乏。现在从政府层面来说,事实上就是在着力打破这种局面,实现资源共享,有了资源共享,才能形成大数据,才能再分析大数据。

同时,目前中国的市场行业尤其是农业领域对大数据的分析需求和使用远不及国外。归根到底,还是需要扎实的、高精确度的、完整的数据体系。

有专家认为,农业数据侧重单品才有可能带来更大的反应,如此也可以快速形成大数据的产业化与集约化发展。但,单品的产业化也存在很多问题,比如马铃薯产业,有种子、化肥、加工、存储、物流、渠道等一系列的产业环节。这些环节不是一家能完成,因此在数据收集过程中存在不对等的情况,无法形成完整数据体系。


三、农业大数据应用前的准备

既然如此,农业大数据又要如何发展?尤其从政府角度,农业大数据发展要按照怎样的步骤推进?农业大数据在实现数据价值之前还需要做什么准备工作?

(一)      农业大数据应用的步调

根据《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》(农市发〔20156号)、农业部等8部门印发的《“互联网+”现代农业三年行动实施方案》(农市发〔20162号)以及农业部办公厅印发《农业农村大数据试点方案》(农办市〔201630号)中的要求,我国农业大数据的发展步调如下所示:



可以看出,作为大数据应用的基础,打破数据孤岛、实现数据共享成为关键。

(二)      农业大数据中心建设

作为推动农业大数据发展和应用的基础,农业部在《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》(农市发〔20156号)中指出,要建设国家农业数据云平台,在此基础上整合构建国家涉农大数据中心。

国家农业数据中心由1个中央平台,种植、畜牧和渔业等产业数据,国际农业、全球遥感、质量安全、科技教育、设施装备、农业要素、资源环境、防灾减灾、疫病防控等数据资源及各省、自治区、直辖市农业数据分中心共同组成,集成农业部各类数据和涉农部门数据。

(三)      农业大数据采集

中国农业大学信息与电气工程学院教授李道亮曾在20165月举办的中国大数据产业峰会上指出,农业大数据主要来自四个方面:物联网、生物信息数据、资源环境数据、农业统计数据。

农业大数据资产主要分布在政府部门、涉农企业和合作社、农业高校和科研机构、农业网站等。其中,政府部门涉及的内容包括农、林、牧、副、渔等农业传统领域相关的管理决策数据;涉农企业和合作社涉及的数据包括农、林、牧、副、渔等生产数据和行业管理、经营数据;农业高校和科研机构涉及的数据包括研究农、林、牧、副、渔等生产原理和技术的数据;农业网站涉及的数据包括农产品价格数据、交易数据、气象数据、水文数据等。

如何采集?

可以通过整合多个系统,围绕耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售等各环节,建立交叉、立体、融合的农业大数据采集网络,该网络可包括:基于涉农主题爬虫技术的网络数据采集系统,基于农业物联网技术的农业生产环境数据采集系统,基于卫星技术的农业遥感数据采集系统,基于移动互联的智能数据采集系统等。

(四)      农业大数据共享

要将农业大数据进行共享,需要做的工作较多,一方面需要形成农业农村大数据资源资源目录、共享目录以及开放目录清单,另一方面进行农业数据的采集,实现农业各类统计报表、各类数据调查样本和调查结果、通过遥感等现代信息技术手段获取的数据、各类政府网站形成的文件资料、政府购买的商业性数据等在共享平台中共享共用,此外将可公开的农业数据资源对外公开,发挥数据价值。

亿云信息具有建设省级(如山东省)、市级(如潍坊)统一共享交换平台的经验,可复用经验和技术基础构建以农业为专题的共享交换格局,包括实现农业数据的目录梳理、数据采集、交换共享、数据开放等,能够有助于推进农业大数据更快、更好地应用。

(五)      农业大数据标准

根据农业部《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》(农市发〔20156号)的要求,完善农业数据标准体系:

构建涵盖涉农产品、资源要素、产品交易、农业技术、政府管理等内容在内的数据指标、样本标准、采集方法、分析模型、发布制度等标准体系。

开展农业部门数据开放、指标口径、分类目录、交换接口、访问接口、数据质量、数据交易、技术产品、安全保密等关键共性标准的制定和实施。

构建互联网涉农数据开发利用的标准体系。

可以看出,农业大数据发展所依赖的标准化工作还有很多内容需要完善。


四、农业大数据的应用领域

农业大数据如何应用?可以在哪些领域发挥作用?

中国农业大学信息与电气工程学院教授李道亮曾在20165月举办的中国大数据产业峰会上指出,从应用来看,农业大数据主要在五个方面:第一是基础研究,第二是农业智能生产,第三是农产品市场行情预测与物流,第四是农产品质量安全,第五是农业资源整合共享与服务平台。

本文结合国家、省的政策要求以及业内实践,分析农业大数据的应用方向。

(一)      重大工程级农业大数据应用

重大工程级农业大数据应用主要来自国家政策的引导,以下梳理国家政策中提及的农业大数据工程:

1.     “互联网+”现代农业

2015.07.04

国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见(国发〔201540号)

提升网络化服务水平。

支持互联网企业与农业生产经营主体合作,综合利用大数据、云计算等技术,建立农业信息监测体系,为灾害预警、耕地质量监测、重大动植物疫情防控、市场波动预测、经营科学决策等提供服务。

 

2.     现代农业大数据工程

2015.09.05

国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知(国发〔201550号)

专栏6 现代农业大数据工程

农业农村信息综合服务。建设农产品全球生产、消费、库存、进出口、价格、成本等数据调查分析系统工程,构建面向农业农村的综合信息服务平台,为农业农村农民生产生活提供综合、高效、便捷的信息服务。

农业资源要素数据共享。建立我国农业耕地、草原、林地、水利设施、水资源、农业设施设备、新型经营主体、农业劳动力、金融资本等资源要素数据监测体系,构建农业资源要素数据共享平台,提供农业资源数据查询服务。

农产品质量安全信息服务。建立农产品生产的生态环境、生产资料、生产过程、市场流通、加工储藏、检验检测等数据共享机制,推进数据实现自动化采集、网络化传输、标准化处理和可视化运用,提高数据的真实性、准确性、及时性和关联性,与农产品电子商务等交易平台互联共享,实现各环节信息可查询、来源可追溯、去向可跟踪、责任可追究,推进实现种子、农药、化肥等重要生产资料信息可追溯,为生产者、消费者、监管者提供农产品质量安全信息服务,促进农产品消费安全。

 

3.     互联网+”农业农村大数据

2016.05.10

农业部等8部门关于印发《“互联网+”现代农业三年行动实施方案》的通知(农市发〔20162号)

加强农业农村经济大数据建设,建立数据采集、处理、应用、服务体系。

建设全球农业数据调查分析系统,推进国家农业数据中心云化升级,整合构建国家农业农村大数据中心,建立省级分中心,实现系统互联互通、资源共建共享、业务协作协同。

重点推进粮食和重要农产品、动植物疫病虫害防控、重要农业生产资料、农业资源环境、农村经营管理、农业科技推广培训、现代农作物种业、农机应用管理、渔业渔政管理、农垦经济社会及农业标准的数据资源整合开发应用,全面提升农业政务信息化能力和水平。

建立农业走出去政策信息库、重点项目库及高端人才数据库,构建农业走出去公共信息服务平台

 

4.     农业农村大数据试点

2016.10.18

农业部办公厅关于印发《农业农村大数据试点方案》的通知  (农办市〔201630号)

单品种大数据建设

2016年起在北京等21个省(区、市)开展农业农村大数据试点,建设生猪、柑橘、花生、马铃薯、大蒜、绿叶菜、大闸蟹、普洱茶等8类农产品单品种大数据。

农业农村大数据应用

结合农业物联网、信息进村入户和农产品电子商务等工作,在测土配方施肥、动植物疫病防控、农机作业、农产品质量安全监管、农业生态环境保护等领域,研发一批有效支撑智慧农业建设的大数据应用系统。

(二)      重点领域级农业大数据应用

根据农业产业链各个环节的特点,梳理重点领域农业大数据应用,信息来自政策要求、行业热门等。

1.     国家重点:

(1)农业生产智能化

农业生产进度智能监测、农业物联网大数据、农机应用大数据;

(2)农业资源环境精准检测

构建农业资源环境本底数据库、构建国家农林资源环境大数据实时监测网络、农业资源环境数据公开;

(3)农业自然灾害预测预报

重大灾害应急响应、趋势监测预警、建立农业灾害基础数据库;

(4)动物疫病和植物病虫害监测预警

建立健全国家动物疫病和植物病虫害信息数据库体系、全国重大动物疫病和植物病虫害防控指挥调度系统;

(5)农产品质量安全全程追溯

建设国家农产品质量安全追溯管理信息平台、重要生产资料信息服务;

(6)农作物种业全产业链信息查询

建立农作物种业大数据信息系统;

(7)农产品产销信息监测预警

农产品全产业链数据监测体系、全球农业数据调查分析;

(8)农业经营服务

建设农村集体资产监管数据库、建立全国农村土地承包经营权确权登记颁证数据库;

(9)农业科技创新数据资源共享

建立国家农业科技服务云平台、建设育种大数据;

(10)      农业管理

农业部门政府数据开放共享、行政审批流程优化、事中事后监管;

(11)      高标准农田建设工程

2016.10.20

国务院关于印发全国农业现代化规划(20162020年)的通知(国发〔201658号)

2020年确保建成8亿亩、力争完成10亿亩集中连片、旱涝保收、稳产高产、生态友好的高标准农田,建设国家耕地质量调查监测网络,建立耕地质量大数据平台

 

2.     山东省重点

(1)农业数据共享开放

构建山东农业大数据云平台,到2018年,实现种植业、经管、畜牧、农机、农村“三资”管理等信息系统通过统一共享平台进行数据共享和交换。到2020年,建成“山东省农业大数据交换管理中心”,形成政府数据统一开放平台。

(2)精准农业

水田物联网应用示范、建立和完善病虫害在线监测系统、建立省级测土配方数据库;

(3)农业电子商务

综合性农产品大市场建设网上交易平台、开展“网上农产品直销”和“时令农产品预订”

(4)农产品质量安全追溯

加强省级农产品质量追溯平台建设;

(5)农村信息服务

建立预警信息数据库、到2017年,全省农村土地流转信息平台全面建成应用、开展农产品市场监测预警、农村土地流转、生态环境监测等农村信息服务大数据应用;

(6)农情田间监测

应用基于物联网技术的农业环境监控系统和病虫害在线监测系统,提高山东农情田间监测水平。

(7)“扶贫云”示范工程

依托山东农业大数据云平台整合提取民政等部门的扶贫数据,精准识别贫困人口,全程管理脱贫路径,有效监管扶贫资金,及时评估扶贫效果,为精准扶贫提供大数据支撑服务。

3.     其他行业重点

(1)生态环境

包括气象、水文、土壤和病虫害、动物疫情数据。这些数据是农业日常经营调整农业用水、农业产品投入的主要依据,准确掌握这些数据将有助于做到精准种植、养殖,减少资源浪费和成本投入。

(2)农业技术及农资流通

掌握农业技术能保障农产品高效、丰产,而基于农资流通数据的分析,则为农业经营者选择农资产品提供判断依据。种子、种苗的流通数据,亦可判断某个品类农产品的生产规模,为调整规模的依据。

(3)土地流转

通过土地流转供求双方信息的对接,促使流转更高效率,减少一方撂荒、一方找地的情况出现。

(4)精准农业

运用大数据的理念、技术和方法手段,利用GPS定位、农田遥感监测、智能农机具等采集监测的多类型异质、海量数据综合处理与分析,能够实现设施农业生产各个环节的精准管理。

(5)农情监测与预警

将农作物生长信息数据等上传到云端,进行存储,再将数据进行可视化处理,形成农业知识库,运用大数据分析技术进行农情监测、灾情预报、灾情分析、辅助就在决策、应急联动等,并面向全国各地政府部门、科研机构提供客观可靠、快速及时的农业生产决策指导服务。

(6)农产品价格、流通及质量安全监管

价格方面,生产规模的调节、生产品类的调整,必须要事前获知农产品价格和各主产区的产销情况。另外,通过B2BB2C电子商务平台促使农产品供求信息对接,能拓展销售市场,提高农产品价格。

流通方面,农产品加工、包装、存储、运输、配送等整个环节数据的及时反馈,通过整合各环节数据,利用数据进行智能分析,进行实时调节管控,可以实现农产品物流运输统筹、农产品仓储统筹、农产品物流配送优化等。

农产品质量安全监管方面,利用移动通信、智能终端等信息技术,建立覆盖部与省厅两级农业行政管理部门、部级农产品质量安全监测机构和固定风险监测点三方面的农产品质量安全监测信息管理平台,基于大数据理论审计农产品质量安全风险预警与评估方法,对农产品质量安全事件按行业类别、信息来源、涉及范围、危害程度等内容进行初步识别,对重大农产品质量安全事件早预警、早发现、早汇报。

(7)农业经营者征信

将农业相关数据可纳入银行、农村信用社以及保险机构的征信系统,作为发放贷款、设置农业保险的信用依据,以此推动金融和农业的融合。

(8)农业科研

建立基于权限的全国科研资源的大数据服务中心,将农业相关的各种数据集中到农业大数据服务中心,整合各类科研数据资源,为科研育种、农业试验、模型研究、资源共享提供支撑。

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