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大数据时代下农业如何转型升级?我国智慧农业

时间:2021-08-16 14:33 作者:admin

  农业作为中国的基础产业,面临着农产品需求不断增加、资源紧缺、生态安全脆弱、 生物多样性持续下降等挑战,亟需转型升级、优化结构和提质增效。2018 年中央一号文件指出,要“大力 发展数字农业,实施智慧农业林业水利工程”。农业信息化和智慧农业建设,是农业未来的发展趋势,而大数据是能够真正支撑现代农业稳定长足发展的关键。

  农业大数据通过用模型、参数和算法来组合和优化多维 海量数据,助力农业全产业链智能化、精准化。

  当前常见的农业大数据可分为关系型结构化数据和半结构及非结构化农业数据。农业 生产数据主要通过 GIS 技术、传感器技术、射频识别技术及无线检测技术获得。利用以上多重技术手段,农业人员可以对作物生长的不同阶段进行监测预警。对农业资源、生态环境和自然灾害的评估主要利用遥感影像技术获得。对农产品库存、流通 及消费的数据检测及收集主要通过二维码技术、射频识别技术及经验模型获得,并通过移动终端、电脑显示器等方式予以呈现。

  智慧农业是农业发展的高级阶段,是依托大数据驱动以实 现农业全产业链智能化、精准化的高级农业形式。围绕“大数 据”这一实现手段,智慧农业的核心研究领域包括层次递进的 感知、传输、分析、决策及应用5个方面。

  大数据在农业资源和环境管理、精准农业生产、调节农 产品供需、农产品和食品安全管理中发挥重要作用。

  一是大数据在改善农田污染中的应用。需要利用大数据技术对农田污染进行多元素融合处理,分析不同污染过程中污染物的演变规律,统筹规划治理方案。

  二是大数据在改善耕地退化中的应用。目前,大数据技术可以有效提取隐藏在海量数据背后的有效信息和有用价值,预测生态环境变化趋势,为改善耕地质量,预防和治理耕地退化提供决策依据。

  现代农业的发展可以远程规划作物种植适宜区,预测气候、自然灾害、病虫害、土壤墒情等环境因素,实时监测农作物长势,精准控制灌溉和施肥,预估农产品产量,精细化管理每块土地的投入和产出。同时大数据技术的系统化、智能化等特性,可帮助农户有效利用农业上游、中游及下游信息,为农业精准生产和精细管理提供帮助。

  依托大数据采集平台以及大数据技术的分析与预测能力,根据产业动态、供需关系状况、市场经济数据、质量管理数据等信息,运用先进的人工智能交互系统,进行农产品预测和风险预警,并及时对外公布消费者需求报告、农产品价格信息,以积极引领市场健康发展,有效推动农产品供给侧改革。

  借鉴国际先进经验,培育农村高素质人才,构建全国性 数据交流平台,提升农业现代化水平。

  一是我国智慧农业发展的整体战略。我国智慧农业的发展应充分借鉴国际先进经验,整合我国现有资源,探索适合我国国情的智慧农业发展模式。应在充分考虑我国基本国情及区域间的差异性的基础上,制定我国智慧农业发展的整体战略。如在我国东部发达地区,可借鉴美国的高级精准农业模式,大力推进农业机械化,推动设施农业发展。在干旱缺水的西北地区,可借鉴以色列的节水灌溉技术和温室技术,着力实现节水、灌溉和施肥的统一化。

  二是我国智慧农业发展的人才战略。首先,各级政府应充分调动农民在智慧农业中的主观能动性,鼓励农民学习农业信息知识,主动融入现代农业潮流。其次,依托《“十三五” 全国新型职业农民培育发展规划》,积极推动新型职业农民培训和教育,打造一批具有创新精神和创业意识的新型职业农民队伍,依托新型职业农民力量在全国范围普及和推广智慧 农业理论和技术。

  三是我国智慧农业发展的科技战略。政府应强化顶层设计责任,加强农业科技研发、生产、应用及推广部门的协同,简化科研项目审批流程,强化集成创新,统筹兼顾智慧农业发展所需的各项技术投入。其次,政府应直接支持设立智慧农业和大数据产学研专项基金和创业基金,引导社会资本参与核心技术的研发和突破,加强对农业科研体系的资金支持。最后,在科技信息共享层面,政府应带头建立全国性的智慧农业数据交流平台,鼓励在充分尊重知识产权的前提下积极交流农业技术问题,为农业科研技术应用提供反馈,共同完善农业科技成果。

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