王偉全

(黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院 大豆研究所，哈爾濱 150086)

0 引言

隨著我國科學(xué)技術(shù)進(jìn)步與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到廣泛推廣與應(yīng)用。在農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展進(jìn)程中，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)方式，解決傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)機(jī)械生產(chǎn)中的不足，全面推進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)，構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”“大數(shù)據(jù)+農(nóng)業(yè)機(jī)械化”“信息化+農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)”等生產(chǎn)新模式，促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備升級(jí)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)方式由傳統(tǒng)農(nóng)機(jī)化向智慧農(nóng)機(jī)化的方向轉(zhuǎn)變[1-3]。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)(Big data)是一種具有海量、多樣化及高增長率的戰(zhàn)略性信息資源，大數(shù)據(jù)技術(shù)是利用大數(shù)據(jù)信息資源，通過計(jì)算機(jī)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算等專業(yè)化數(shù)據(jù)處理方法，從海量的、多樣化的數(shù)據(jù)中，對(duì)具有“實(shí)際價(jià)值”的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息采集、分析、處理與深度挖掘，實(shí)現(xiàn)實(shí)際問題的科學(xué)分析與合理解決。我國在2015年發(fā)布了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，明確指出大數(shù)據(jù)發(fā)展的必要性及行動(dòng)指南，在2016年發(fā)布的“十三五”規(guī)劃與2018年國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)機(jī)裝備產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的指導(dǎo)意見》明確指出促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的應(yīng)用，全面推進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展，構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”“大數(shù)據(jù)+農(nóng)業(yè)機(jī)械化”“信息化+農(nóng)機(jī)化生產(chǎn)”等模式，充分說明大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的應(yīng)用具有十分重要的意義和價(jià)值[4-7]。其中，大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的應(yīng)用主要表現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前期、過程和后期應(yīng)用三個(gè)方面(圖1)。

圖1 大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的應(yīng)用

1.1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前期應(yīng)用

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前期，通過采集生產(chǎn)種植區(qū)的每年氣候變化、土壤條件、水質(zhì)情況、種植作物品種及產(chǎn)量、自然災(zāi)害及病蟲害等原始信息數(shù)據(jù)，結(jié)合當(dāng)?shù)剞r(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)需求、國家及地方農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)惠政策和歷年農(nóng)產(chǎn)品銷售價(jià)格等其他信息數(shù)據(jù)。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過計(jì)算機(jī)技術(shù)與人工智能技術(shù)，建立耕種前預(yù)測(cè)模型，利用預(yù)測(cè)模型確定當(dāng)?shù)刈钸m宜種植的農(nóng)作物品種，預(yù)測(cè)最佳的種植時(shí)間，推理種植的農(nóng)作物產(chǎn)量、收益份額、市場(chǎng)需求及病蟲草害等信息，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前，做好前期的準(zhǔn)備工作；應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過深度分析種植農(nóng)作物種子實(shí)際活力，確定種植前種子是否經(jīng)過其他處理工作，預(yù)測(cè)種子發(fā)芽率、抗逆性及抗病蟲害能力等，幫助農(nóng)民合理確定種植作物品種，科學(xué)選擇優(yōu)質(zhì)種子，提高種植區(qū)作物的質(zhì)量與產(chǎn)量；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，土壤環(huán)境是影響農(nóng)作物生長的重要條件，合理的農(nóng)作物種植是保持農(nóng)田土壤平衡的關(guān)鍵因素，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過采集生產(chǎn)種植區(qū)的農(nóng)田土壤相關(guān)信息，建立農(nóng)田土壤及農(nóng)作物生長情況數(shù)據(jù)庫，以種植區(qū)土壤改良或土壤最佳為生產(chǎn)目標(biāo)。針對(duì)不同土壤類型、氣候條件及肥力需求、農(nóng)作物品種等，采取精準(zhǔn)施肥策略，避免盲目施肥和無效施肥，在保證土壤養(yǎng)分和農(nóng)作物需求的前提下，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，合理平衡農(nóng)田土壤有機(jī)質(zhì)含量，科學(xué)改良農(nóng)田土壤，促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在現(xiàn)代化綠色農(nóng)業(yè)耕種前預(yù)測(cè)、優(yōu)質(zhì)選種、土壤改良等方面的應(yīng)用發(fā)展。

1.2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程應(yīng)用

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)與人工智能技術(shù)等相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用，改變傳統(tǒng)人工種植方式的勞動(dòng)效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、勞動(dòng)力短缺等弊端，實(shí)施農(nóng)業(yè)機(jī)械化的精準(zhǔn)作業(yè)。針對(duì)大棚種植的農(nóng)作物，通過合理布置多種溫度傳感器、濕度傳感器、光敏傳感器、視覺傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)大棚內(nèi)環(huán)境及農(nóng)作物的動(dòng)態(tài)變化，采集相關(guān)的動(dòng)態(tài)信息，并根據(jù)農(nóng)作物生長情況適時(shí)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)及人工智能等相關(guān)技術(shù)，結(jié)合“線上+線下”現(xiàn)代農(nóng)業(yè)管理模式，對(duì)各種種植環(huán)境及農(nóng)作物生長情況進(jìn)行分析與處理，科學(xué)合理利用溫度、濕度及光照等環(huán)境條件開展農(nóng)田灌溉、病蟲草害防治及相關(guān)狀態(tài)監(jiān)測(cè)等植保調(diào)節(jié)與田間管理。構(gòu)建適宜不同地區(qū)、不同季節(jié)、不同農(nóng)作物生產(chǎn)的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)體系，提升農(nóng)業(yè)種植效率和農(nóng)作物產(chǎn)量、降低相關(guān)農(nóng)業(yè)成本和農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，積極推動(dòng)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展；應(yīng)用大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)，結(jié)合農(nóng)業(yè)植保無人機(jī)及相關(guān)視覺監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物當(dāng)前的生長狀況及周圍外界環(huán)境變化情況，幫助農(nóng)戶及時(shí)了解農(nóng)作生長情況，適時(shí)合理地做好農(nóng)業(yè)植保與預(yù)防工作，科學(xué)調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析實(shí)施精準(zhǔn)施藥策略，避免化學(xué)藥劑資源浪費(fèi)，降低病蟲草害對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量及質(zhì)量的影響，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)外界環(huán)境變化，降低自然災(zāi)害等外界不確定性因素對(duì)農(nóng)作物可能造成的損失，全面構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”“大數(shù)據(jù)+農(nóng)業(yè)機(jī)械化”“信息化+農(nóng)機(jī)化生產(chǎn)”等模式，進(jìn)一步促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在保證農(nóng)作物健康生長及農(nóng)民切身利益方面的應(yīng)用發(fā)展。

1.3 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)后期應(yīng)用

為全面提升農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量和合理優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)后期應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行全程追蹤及問題溯源。通過對(duì)農(nóng)產(chǎn)品機(jī)械化深加工過程粘貼電子標(biāo)簽(生成對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品二維碼)，建立農(nóng)產(chǎn)品的子數(shù)據(jù)單元，結(jié)合產(chǎn)品數(shù)據(jù)分類，構(gòu)建相關(guān)農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫，采用標(biāo)簽掃描記錄農(nóng)產(chǎn)品從生產(chǎn)至消費(fèi)各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)信息，實(shí)時(shí)更新農(nóng)產(chǎn)品種植、加工、包裝、物流、消費(fèi)等各個(gè)質(zhì)量環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，及時(shí)、全面地獲取農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)動(dòng)態(tài)信息，提出對(duì)應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品全程追蹤及問題溯源，保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程安全性與可靠性；應(yīng)用大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)，結(jié)合不同地區(qū)、不同季節(jié)、不同產(chǎn)品動(dòng)態(tài)變化的生產(chǎn)信息、滯銷信息和市場(chǎng)需求信息等，建立多渠道農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)銷預(yù)警機(jī)制，幫助農(nóng)戶合理調(diào)節(jié)產(chǎn)品供給安排，平衡產(chǎn)品市場(chǎng)需求，減少產(chǎn)品庫存積壓，統(tǒng)籌與整合有限的農(nóng)業(yè)資源，實(shí)施滿足消費(fèi)需求、適應(yīng)市場(chǎng)供給、避免農(nóng)資浪費(fèi)、農(nóng)戶收益可觀的營銷策略。實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)營銷的目標(biāo)，進(jìn)一步促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與市場(chǎng)運(yùn)行健康及農(nóng)民收益方面的應(yīng)用發(fā)展。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)機(jī)化生產(chǎn)應(yīng)用的必要性

農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，在現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中，農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)發(fā)揮重要作用。隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化全面普及與推廣，與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)信息的數(shù)據(jù)量增大、復(fù)雜性增強(qiáng)和數(shù)據(jù)利用難度增加，在一定程度上限制了傳統(tǒng)人工數(shù)據(jù)分析在農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)中的運(yùn)用與發(fā)展。同時(shí)，現(xiàn)代化的農(nóng)機(jī)生產(chǎn)過程中存在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源分配不合理、農(nóng)業(yè)植保技術(shù)不智能、農(nóng)機(jī)作業(yè)技術(shù)精度低、農(nóng)業(yè)資信渠道不全面等問題，制約了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)的科學(xué)發(fā)展。大數(shù)據(jù)技術(shù)是利用海量、多樣化、高增長率的戰(zhàn)略性信息資源，通過計(jì)算機(jī)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度挖掘及云計(jì)算等專業(yè)化數(shù)據(jù)分析處理方法，從海量且多樣化的數(shù)據(jù)中，對(duì)具有實(shí)際價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息采集、分析、處理及深度挖掘，結(jié)合傳統(tǒng)農(nóng)機(jī)裝備先進(jìn)設(shè)計(jì)與制造技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)械化生產(chǎn)過程實(shí)際問題科學(xué)分析與合理解決。在農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)過程中，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)農(nóng)機(jī)裝備數(shù)據(jù)、工作環(huán)境數(shù)據(jù)、農(nóng)作物生長數(shù)據(jù)及其他生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)等眾多數(shù)據(jù)融合分析與數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、合理分配、科學(xué)決策及病蟲草害防控；應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)協(xié)調(diào)和優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，進(jìn)一步提升傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備的智能化控制水平、高精度及高可靠性作業(yè)能力等，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)由傳統(tǒng)人工經(jīng)驗(yàn)識(shí)別、手動(dòng)作業(yè)向現(xiàn)代智能識(shí)別、智慧控制、機(jī)械作業(yè)的工作模式轉(zhuǎn)變；應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)非農(nóng)作物(地理、氣候、人文及地方政策等)信息進(jìn)行綜合數(shù)據(jù)分析與處理，并基于農(nóng)作物生長最佳目標(biāo)模型，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)提供農(nóng)業(yè)管理決策建議，避免經(jīng)濟(jì)損失，進(jìn)一步保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)性和安全性。近年來，我國農(nóng)機(jī)化生產(chǎn)中積極推廣并應(yīng)用了大數(shù)據(jù)技術(shù)，取得了階段性成果，推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)的進(jìn)步。但是農(nóng)業(yè)機(jī)械化數(shù)據(jù)數(shù)量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、動(dòng)態(tài)干擾因素較多，且大數(shù)據(jù)技術(shù)屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域中的新技術(shù)，需要進(jìn)一步完善大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系，建立數(shù)據(jù)管理共享機(jī)制，結(jié)合信息融合技術(shù)，解決傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)機(jī)械生產(chǎn)中的問題，推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)向智慧農(nóng)業(yè)的方向發(fā)展，促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)的轉(zhuǎn)型升級(jí)[8-11]。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)機(jī)化生產(chǎn)的優(yōu)化運(yùn)用

大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、種類多及高增長率的特性，大數(shù)據(jù)技術(shù)融合多種信息資源，通過人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算及深度挖掘等技術(shù)，對(duì)具有實(shí)際價(jià)值的信息進(jìn)行采集、分析、處理和深度挖掘，以獲取數(shù)據(jù)內(nèi)在之間的深層邏輯關(guān)系，從而更科學(xué)合理地分析與解決實(shí)際問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)機(jī)化生產(chǎn)的優(yōu)化運(yùn)用表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。首先，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，在農(nóng)機(jī)作業(yè)環(huán)境信息的采集和處理方面優(yōu)化運(yùn)用，通過現(xiàn)代化大數(shù)據(jù)系統(tǒng)(遙感、光譜、傳感等技術(shù))采集多種農(nóng)作物及外界環(huán)境等信息，結(jié)合農(nóng)機(jī)數(shù)據(jù)共享與生長數(shù)據(jù)分析對(duì)農(nóng)機(jī)日常作業(yè)進(jìn)行合理分配和優(yōu)化操作，運(yùn)用科學(xué)施策、精準(zhǔn)種植、變量植保等優(yōu)化手段，為農(nóng)戶選擇合適的農(nóng)機(jī)裝備及種植、植保技術(shù)提供參考，避免資源浪費(fèi)、降低生產(chǎn)能耗、節(jié)約勞動(dòng)成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量；其次，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，在農(nóng)機(jī)作業(yè)信息的監(jiān)測(cè)和統(tǒng)計(jì)方面優(yōu)化運(yùn)用，通過智慧農(nóng)機(jī)系統(tǒng)優(yōu)化建設(shè)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、統(tǒng)計(jì)和控制農(nóng)機(jī)裝備的相關(guān)數(shù)據(jù)信息，利用智慧農(nóng)機(jī)系統(tǒng)數(shù)據(jù)反饋環(huán)節(jié)，在保證農(nóng)機(jī)裝備機(jī)械化、自動(dòng)化和高精度的基礎(chǔ)上，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，考核農(nóng)機(jī)裝備作業(yè)效率與作業(yè)質(zhì)量，實(shí)時(shí)對(duì)農(nóng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化和調(diào)整，提高農(nóng)機(jī)裝備運(yùn)作效率、合理配置農(nóng)機(jī)裝備資源、優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程、實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)裝備運(yùn)行的智能化和規(guī)范化；最后，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，在農(nóng)機(jī)運(yùn)行信息的交互和決策方面優(yōu)化運(yùn)用，通過智慧農(nóng)機(jī)系統(tǒng)優(yōu)化和大數(shù)據(jù)技術(shù)持續(xù)利用，及時(shí)了解農(nóng)機(jī)裝備的市場(chǎng)價(jià)格、地方政策、運(yùn)作信息和歷史記錄，保證農(nóng)機(jī)供求平衡、促進(jìn)農(nóng)機(jī)推廣，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)機(jī)故障預(yù)測(cè)和在線維修，提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[12-14]。

4 結(jié)論

通過分析大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的應(yīng)用，深入討論大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)機(jī)化生產(chǎn)方面的應(yīng)用必要性和優(yōu)化運(yùn)用的策略，對(duì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備升級(jí)，全面推進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)，構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)”“大數(shù)據(jù)”“信息化”現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)體系具有參考價(jià)值。