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浅谈农业大数据

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    1. 大数据的起源是什么
    “大数据”一词,最早由阿尔文•托夫勒在1980年发表的《第三次浪潮》中提过。其后,随着物联网、云计算、移动互联、智能终端等技术的发展,大数据才迅速进入人们的视野。《Nature》和《Science》杂志先后对大数据做了专题性介绍,美国等国家纷纷提出大数据研究与发展计划以及相关战略,我国也于2012年多次以大数据为主题召开会议,大数据一夜之间成为广泛关注的焦点。
    2. 什么是农业大数据
    农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值,并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。它保留了大数据自身具有的规模巨大(volume)、类型多样(variety)、价值密度低(value)、处理速度快(velocity)、精确度高(veracity)和复杂度高(complexity)等基本特征,并使农业内部的信息流得到了延展和深化。
    3. 农业大数据类型有哪些
    根据农业的产业链条划分,目前农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。
    (1)农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。
    (2)农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。其中,种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息;养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。
    (3)农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润、流通市场和国际市场信息等。
    (4)农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。
    4. 农业大数据技术是什么
    如果将农业大数据的应用比作“汽车”,支撑起这些“汽车”运行的“公路”就是云计算。云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑,使得农业大数据彰显出巨大的价值。
    根据大数据处理的生命周期,大数据的技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。
    随着海量信息的爆发,农业跨步迈入大数据时代。统一数据标准和规范,构建农业基准数据(即以农业信息的标准和规范为基础,以现代信息技术为手段,收集并整理的产前、产中、产后各环节的基础精准数据),推动数据标准化,并综合使用农业大数据的相关技术,建设农业大数据平台,对农业大数据进行分析、处理和展示,并将所得结果应用到农业的各个环节,才能更好的推动我国传统农业向现代农业的转型,助力我国农业信息化和农业现代化的融合。(通讯员 王瑀)
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