當前，從農業的各個環節來說，大數據已應用到對農產品市場的實時引導、食品安全的流程監測、精準布局的生產決策等領域。未來，技術上需加強數據科學與農業的交叉研究，基于現代農業的基礎數據要有新的突破;政策上要加強農業數據的管理，完善治理結構，盡早解決數據開放與共享方面的問題。
一、引言
農業大數據，一般指結合現代信息技術與系統，利用現代信息技術和信息系統為農業產供銷及相關的管理和服務提供有效的信息支持，并提高農業的綜合生產力促進農業結構戰略性調整和經營管理效率的總稱。簡言之，即盡可能地使用信息技術在農業相關的一切領域完成任何工作。農業大數據如今已經不是一個新鮮詞匯，在農業產銷中產生的已不是過去稀少的數據，不再受時間和地點限制，基本走上了農業信息化的路子。
農業大數據是指通過大數據作為基礎，使用大數據的技術以及思維模式來應對農業從種植到生產再到銷售所產生的全部數據，目的是獲取有價值的數據信息用于監測與服務農業從生產到經營再到流通與消費的整個流程。實現農業大數據的過程與信息化密不可分。當今大數據的發展與農業相關學科結合互融，為農業科研的現代化、政府宏觀的戰略決策、涉農企業與世界接軌等領域提供全新的方法與模式。
二、農業大數據的作用
當前我國農業有三個“不”：不足的能效、不強的效益以及不高的效率，各個生產環節缺少耦合導致每個過程銜接不夠緊密，使農業發展相對粗放。長時間以來其代價就是基礎數據很少，數據結構不夠標準，更談不上數據的細節與規范問題。但是隨著云計算的普及、物聯網的推廣等，采集數據能力大大提升，無論是科研院校，還是相關企業，有關數據的分析與挖掘均開展得如火如荼。
1、引導農業市場消費
2014年，我國農民年人均收入9892元，同比增長9.2%。雖然增幅不小，但與城市人均收入相比仍然存在不小的差距。縱觀我國當前的情況，農業依舊大多是一家一戶的傳統經營模式，所以“滯銷”或者“難賣”現象大有存在，產量增加而收入上不去是影響農民收入的首要問題。根本原因就是信息不夠及時，即便面對已有信息也不能有效利用，與市場對接不上。首先，農民不知道消費者的需求，也不了解農產品市場的需求，也沒有認真地思考每年的種植品種是否合適。其次，廣大農民不會利用市場信息。互聯網已經普及，中國目前有3 000多個農業相關的網站，同時農業部、國家發展和改革委員會、商務部陸續都建立了市場價格的監測體系，但并未真正利用起來，農民對以上信息通常是看不懂更不會運用。大數據的迅速發展，使農民能夠即時獲取消費者的需求，把握市場的即時變化，為我國現代化農業發展起到領航作用。
2、指引農業管理戰略
近些年農業的大環境已發生了很大變化，我國農業與世界的聯系日益密切，目前我國已成為農產品凈出口國，然而大量農業信息資源的收集、建設以及分析研究仍然落后，導致農業工作管理缺乏系統性與精準性，戰略不夠宏觀，視角不夠前沿。以農業部為例，截至2015年6月底，有12個司局和9個下屬單位已經展開了農業相關的數據統計監測，再混合行業必要的監測數據，與農業有關的空間地理數據，目前已基本可以形成多元異構的大數據體系。但不能否認的是，有很多消費數據依舊缺失，同時也有很多數據重復，從而無法進行適當匹配，加上數據的開放與共享問題尚未解決，眾多問題累積在一起耽誤了解決當前問題的最佳時機，但也說明農業大數據有進一步發展的空間。大數據環境下，為了獲取更有意義的價值，首先要做到數據的共享與開放，之后再對數據進行分析與挖掘。美國從2012年強調“大數據研究與發展計劃”，2013年強調“從數據到知識再到行動的建立新的伙伴關系”，說明了大數據的方向是數據驅動決策，說到底我國要想發展農業，需要從數據的采集入手，然后將數據進行分析利用，最終建成實現共享的體系結構。
3、聚焦農業產銷
我國是農業大國，所以農業需要強大。2014年，中國糧食生產實現創紀錄的“十一連增”，總產量達到6071億kg。表面上看似產量很宏大，實際上我國農業一線從業者達2.7億人，而勞動生產率僅為世界的64 % ；真正有效的灌溉面積0.63億hm2 ，但農田灌溉水有效利用系數只有0.52，而發達國家平均為0.7-0.8。農藥噴灑為180萬t，實際有效利用率為35%,發達國家平均利用率為45%。施肥折純量達到5900萬t，而實際有效利用率為30%。農機總動力10.7億kW，農作物耕種收綜合水平61 %，科技進步貢獻率55.6%，而發達國家的貢獻率達到75%以上。這些數據說明我國粗放的農業生產模式不符合世界農業發展趨勢。
近10年農村勞動力銳減8000多萬人，誰繼續在農田一線勞作?農產品收購價格問題在國內外市場都是一個棘手的問題，那么誰來改變這個現狀?我國乃至世界農業當今而對的是一個精準定位的問題，如果將我國農業比喻成一架航大飛機，外殼以及機翼的硬件已完善，但是“精準”的內在軟件仍亟待開發。大數據的出現以及廣泛應用，正好能改變當下這些瓶頸問題。有了海量數據，進一步的數據挖掘便可以在已有資源中展現潛力，進一步的數據分析便可精準地算出如何優化農業資源的配置，最終實現農業從種植到產銷各個環節的一體化。依托于大數據的馭動，逐步使粗放農業轉為精準的效益與數量、質量并行的現代化農業模式。
三、農業大數據的進展
縱觀領先企業的大數據處理環節，大致可按階段劃分為獲取、儲存、挖掘分析、最終應用與服務等步驟。農產品從生產加工到市場流通的全過程都屬于大數據處理的步驟。
農業大數據來源廣泛，空天地網都可以獲取海量的農業數據，一般可以分為生產階段的數據、貯存階段的數據以及市場流通的過程數據。目前，獲取技術仍在不斷發展，但使用較多的是：來自移動采集技術的各類智能終端以及應用程序(APP )，來自傳感技術的如無人機、遙感技術以及最為普遍的傳感器，來自智能識別技術的光譜掃描以及無線射頻識別(RFID)。
傳統的技術獲取數據過于單一，譬如只能監測到光照、溫度、二氧化碳、氧氣等數據，隨著物聯網的推廣與應用，傳感器已經發展到由固態材料構成，從而具有結構更為小巧和智能、模塊分區更加集成化的優勢;監測數據精度更細準，量程更寬闊，性能更穩定，抗干擾性更強，使用壽命更久。未來我國農業大數據在現有基礎上改進將是融合農業信息技術與作物生產過程以及與農產品市場變化行情并行，在農業大數據獲得方面爭取早日突破精度、深度、廣度、速度4個“度”。
在農業大數據背景下，數據海量攀升，其挖掘以及可視化需求前所未有地高漲，與之前的小數據處理有很大區別。海量數據的處理核心是發掘內在關聯并可以進行分析得出結論。如GOOGLE公司研發的流行病學的預測、國家大型購物超市WAL -MARTSTORE研發的搭配銷售模式、AMAZON研發的產品推薦系統等，均運用了相關性分析產生的結果。在農業大數據處理方面，數字化果園、數字化育種已經運用了各類模型和算法，并取得了一定的進展與成就。
縱觀農業發展，生產的過程是發散式的，生產的主體是紛繁多樣的，各類層次的用戶需求是變化多端的，相對于互聯網大數據的發展，尤其針對農業大數據的多元異構，發展空間依舊很大，未來將是信息挖掘分析技術緊密融合農業生產重點時期以及農產品市場變化的重要階段。
農業大數據，面對農產品生產的各個環節，設計相關的智能決策模塊進行分析；面對百姓所關心的食品安全問題，設計相關的大數據追溯技術，搭載移動互聯網平臺，讓人們可以在手機上看到食品的來源；面對廣大農民“只聞風聲不見雨”所謂看不到的問題，可應用相關的大數據可視化技術解決其難題。隨著“信息進村入戶”工程的推進以及國家農業云平臺的開展，我國針對大數據的農業信息服務已初見雛形，“三農”對數據資源的需要更加緊迫。發達國家關于農業信息服務技術的研究主要集中在農業專家決策、農村綜合服務平臺和農業移動服務信息終端、農業信息資源與增值服務技術以及信息可視化等方面。
四、農業大數據的成效
大數據實則可洞悉內在事實與數據樣本的特征，從另一個角度來說明依據數據之間的聯系，以幫助宏觀決策，提高預見性。
1、實時引導農產市場
當前，我國農業信息與相關數據的實時監測發布為引導農產品市場的發展取得了初步成績，2003年以來，針對農產品市場經濟的問題，農業部建立了逐年發布《農業部經濟信息發布日歷》制度。2014年至今，我國每年連續召開中國農業展望大會，同時發布《中國農業展望報告》，就此打開了引導農產品市場、緊跟世界農業變化的大門。
當然，相對于世界領先國家，我國還有很大的上升空間。19世紀中期，為了應對農產品市場出現的信息錯誤，美國農業部(USDA)啟用了近10萬名工作人員專門監測農產品市場信息，工作看似普通但卻形成了一個密集的農業行情監測體系，定時發布農產品價格的浮動信息，免費提供給一線農場人員。50年過去了，如今美國已然擁有了世界一流的農產品市場信息體系，定期發布各類報告，成為了各國農情監測展望體系的領頭羊。當前USDA依舊在農業大數據的開發與共享上不斷加大力度，建立了www. data. gov原始網站，為非政府官員的廣大個體數據開發者、研究者利用、挖掘、分析數據提供便利。
2、監測食品安全流程
食品安全關系到人民健康，已經成為我國從政府到百姓都很關心的第一大安全問題。如何保障吃得安全是當今最重要的問題。大數據是一種多維度數據，可從任意角度捕捉到想要的資源。依托技術層面，針對農產品從選地、種植、生產、采收、貯存、收購、流通到市場、消費的全過程，物聯網技術結合大數據可視化技術，可讓消費者看到和了解相關信息。2015年7月1日我國頒布了《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，強調專門針對農產品建立追溯體系，實現來源實時可查詢、去向實時可追蹤、責任實時可落地的切切實實為百姓健康安全負責的監管。
3、精準匹配農產品
以往的農業更多地注重產量，在解決了大多數人吃得飽的問題之后，當今農業結合大數據正一步步與網絡市場接軌，電商的發展有效促進了農產品生產與市場流通過程的匹配，也為廣大農業生產者帶來了新的發展良機。截至2016年8月，統計在冊的全國淘寶鎮有135個、淘寶村1311個，大數據與電商的快速發展正讓中國農村的景象發生著積極的改變。今后，不僅農產品數據可以實時追溯匹配，而且結合我國居民的營養數據以及分年齡段的健康數據，大數據與農產品、民生情況的精準匹配也將不斷完善。
五、農業現代化進程中的大數據關切點
雖然我國農業大數據已經開始發展，并對農業現代化進程有了促進作用，但隨著我國農業現代化進程的不斷推進，其對農業大數據的要求必將越來越高。總體來看，目前我國農業大數據依舊處于起步階段。而對數據的多元性、異構性、不完整性等，農業大數據與大數據技術所面臨的問題可以說大體相同，略有不同的是農業大數據對數據本身的隱私性以及安全性并不是特別在意，而挖掘數據的主要目的就是為了農業產銷過程中有據可循、有數據可參考。
1、農業大數據的實時性
實時性是大數據數據處理必須要涉及的問題，因為隨著時間的推移，數據的價值往往隨之降低。如監測大氣的數據如果不能實時分析反饋給農民，那么很有可能無法使農業災害損失有效降低。海量的數據能否在可接受的時間內得到分析處理也是權衡大數據分析方法的一個要素。
2、農業大數據的多元異構性
由于大數據的來源和形態不同，使得以往以結構化數據為主要類型的農業大數據漸漸地變成非結構化、半結構化以及完全結構化相結合的數據。如何做好多元異構型數據的存儲，然后進行分析、挖掘、利用，是未來一段時期值得深究的問題。
3、農業大數據的新算法處理
農業數據類型豐富，基于多元異構的特性使得以往的數據分析方法不再適合農業大數據。之前的算法主要面對的是小數據集，如今面對大數據集難免會產生誤差甚至很嚴重的錯誤。云計算是目前處理大數據的主要方法，需要將實時性與準確性共同看待，在兩個重點問題中取得均衡。因此，處理小數據集的算法可以改進，如何將小數據算法在云計算中發揮運用也是未來科研的一個問題和方向。
六、發展思路
農業大數據如今已是一種戰略資源，以數據馭動農業信息化與現代化的發展，經過與其他要素的融合，可以提升農業生產力。隨著農業信息化的加速發展，數據將成為重要的生產力，也可以說是原動力。縱觀當下，農業大數據依舊前景廣闊，并已在增強資源效益、監管監測農產品安全體系、指導市場競爭等方而體現了前所未有的能力。未來，農業信息化與現代化并行發展，農業大數據時代將全面來臨，必須加強農業大數據挖掘，并盡可能地發揮大數據對農業現代化的推動作用。
當然，海量數據的爆炸局而也而臨著新的挑戰，因此開展農業大數據的相關工作必將成為重中之重。首先，關于大數據多元異構的標準界定，對于播種育種、施肥耕地、儲存加工以及銷售等環節;對于圖形數字、音頻視頻等格式類型不同的大量數據的產生，需盡早規整為同一個標準下的數據源。其次，要完成海量數據的存儲、檢索以及日常形態管理，盡早做到易于存儲、快速檢索，增強可調用性，并實現使用者的更方便使用。最后，深入研究農業大數據的挖掘算法，建立各類數據模型，圍繞空大地網數據源建立現代化宏觀決策模型，盡早將農業大數據的挖掘成果切實用到實處。
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