本文主要介绍了农业大数据如何推动农业现代化的过程，以及农业大数据的各种特性和优势，同时指出农业大数据在未来的发展趋势和应用前景。

随着科技的迅速发展，农业行业也逐渐迎来了数字化转型的时代。在这个过程中，农业大数据成为推动农业现代化的关键因素之一。农业大数据的广泛应用不仅有助于提高农业生产效率，还能够减少资源浪费、优化农产品供应链，并推动可持续农业发展。

一、农业大数据

1. 提高产量

农业大数据为农民和农业从业者提供了更多的决策依据。通过收集、整合和分析农业生产过程中的各种数据，如气象数据、土壤信息、作物生长情况等，农民可以及时了解到农作物的生长状况、病虫害风险等重要信息。基于这些数据，他们可以采取相应的措施，如调整灌溉水量、施肥量、农药使用等，以最优化地管理自己的农田。此外，农业大数据还可以帮助农民做出更准确的市场预测，选择合适的种植作物，从而提高产量和经济效益。

2. 信息收集

农业大数据的应用有助于优化农产品的供应链管理。在传统的农产品供应链中，信息流通不畅、信息不对称等问题常常导致农产品供应与需求之间存在较大的差距。而通过农业大数据的应用，可以实现农产品的溯源管理、物流优化和市场监测等一系列功能，提高农产品供应链的透明度和效率。农产品的产地、种植、采摘、加工和运输等环节的各类数据都可以被记录、追踪和共享，消费者可以通过扫描商品上的二维码或查询数据库，了解到农产品的生产过程和质量信息，增加了消费者对农产品的信任。

3. 可持续发展

农业大数据的应用还有助于推动农业的可持续发展。随着全球人口的增长和资源的有限性，农业可持续发展成为当务之急。通过农业大数据的应用，可以实现农产品生产的精准管理，减少农药、化肥等农业投入品的使用量，避免浪费和环境污染。此外，农业大数据还可以帮助农民选择更适合当地气候和土壤条件的作物品种，提高农作物的适应能力，减少自然灾害对农业的影响。

二、农业大数据特性

1. 数据采集和记录

农业大数据系统应能够实时、准确地采集和记录各种与农业生产相关的数据，包括气象数据、土壤信息、作物生长数据等。这些数据需要通过传感器、监测设备等手段进行自动化收集，确保数据的准确性和及时性。

2. 数据存储和管理

农业大数据系统需要提供可靠的数据存储和管理功能，以确保数据的安全和高效获取。数据存储应采用可扩展的架构，支持大规模数据存储和处理，并具备数据备份和灾备恢复的功能。

3. 数据分析和挖掘

农业大数据系统应具备强大的数据分析和挖掘能力，能够从海量数据中提取有价值的信息和实现数据的深度挖掘。数据分析可以包括数据可视化、统计分析、机器学习等方法，以发现数据中的潜在规律和趋势，为农业决策提供科学依据。

4. 决策支持和预测

基于数据分析结果，农业大数据系统应能够提供决策支持和预测功能，为农民和农业从业者提供准确的决策建议。系统可以通过模型预测和场景分析，帮助农民优化农田管理、作物种植、病虫害防治等决策，以最大化农业生产效益。

5. 数据共享和交互

农业大数据系统应支持数据的共享和交互，以促进农业生产各方之间的合作和信息流通。农民、农产品加工企业、供应链管理方等都可以通过数据共享，共同参与农业生产过程，实现信息的共享和优化资源利用。

6. 智能感知和预警

农业大数据系统应能够通过智能感知技术，及时掌握农作物生长情况、气象变化、病虫害风险等信息，并提供相应的预警功能。这样可以帮助农民及时采取措施，避免损失和减少农业风险。

7. 溯源和品质管理

农业大数据系统应具备溯源和品质管理功能，可以追踪和记录农产品的生产过程、来源和质量信息。消费者可以通过扫描商品上的二维码或查询数据库，了解到农产品的生产环节和质量信息，增加对农产品的信任。

三、农业大数据发展趋势

农业大数据在现代农业中的应用前景广阔。通过合理利用和分析农业大数据，可以实现农业生产的智能化、精准化和可持续发展，为推动农业现代化注入新的动力。然而，农业大数据的应用也面临着一些挑战，如数据安全和隐私保护等问题，因此，在推动农业大数据的应用过程中，需要加强相关政策的制定和监管，确保数据的安全和合法使用。只有充分发挥农业大数据的优势，才能够实现农业的可持续发展和精确管理，为全球粮食安全和农民的福祉作出更大贡献。

从全球范围看，“新基建”正推动新一轮信息革命，众多国家纷纷将发展大数据、第五代移动通信（5G）等新一代信息技术和基础设施作为战略部署的优先行动方向；如美国推出了“大数据研究和 发展计划”“国家宽带计划”“连接美国基金”等战略计划，英国推出了“农业技术战略”，德国发布了“工业 4.0”“数字议程（2014—2017）”“数字战略 2025”等，日本推出了“未来投资战略”。近年来，我国高度重视并积极推动农业大数据与信息化基础设施建设工作，先后发布了《“宽带中国” 战略及实施方案》《促进大数据发展行动纲要》《农 业农村大数据试点方案》《数字乡村发展战略纲要》 《数字农业农村发展规划（2019—2025 年》等。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》提出，加快构建全国一体化大数据中心体系，建设若干国家枢纽节点和大数据中心集群，加快发展智慧农业。系列文件和重大决策部署的实施，必将进一步推动我国农业大数据与信息化基础设施的发展。在学术研究方面，国内研究人员在农业大数据关键技术、平台架构、应用实践等方面开展了系列研究。整体来看，我国农业大数据技术与应用发展较快， “天空地”大数据获取、大数据建模分析预测、数据驱动智慧决策等取得较大进展，大数据应用正向农业全产业链全过程覆盖。

1. 适农信息监测技术、传输技术、计算技术水平显著提升，农业信息化基础设施不断完善

随着“宽带乡村”等战略的深入实施，我国农业信息化基础设施在数据获取能力、数据资源建设、数据算力、农业农村网络通信、应用终端等方面的 发展取得重要成就。

农业“新基建”拉开序幕。农业农村大数据中心等新型基础设施建设加快推进，数字农业新技术、 新产品、新业态不断涌现，北斗、5G、物联网、农业专用传感器、智能装备加速在农村应用布局，推动智慧农业加速发展。5G 发展进入全面深入落实阶段，各地开始重视 5G 在农业领域的融合创 新与应用发展，涌现了基于 5G 的智慧农业示范园建设运营模式创新实践；如陕西省杨凌示范区积极 推动 5G 信息化建设，依托5G 技术建成农业大数据管控中心、基于物联网下的农业生产运营管控体 系；江苏省南京国家农业高新技术产业示范区与 中国移动通信集团有限公司江苏分公司合作，计划3 年内实现区域内“5G+4G”全覆盖，为农业技术 创新注入数字新动能。5G赋能信息进村入户，“5G+” 益农云电商直播、“5G+”智慧养殖、“5G+”智慧种植、5G智慧农机等亮点内容频现。此外，乡村传统基础设施数字化转型加速，农村电网、智慧水利、 农村物流、农机装备等加快数字化改造升级，全国 水利一张图、全国农村公路基础属性和电子地图数据库建成，农机装备数字化步伐提速，北斗终端应用不断扩展。

2. 农业信息标准化、获取、分析处理、管理等技术取得突破，农业大数据建设成效显著

我国农业大数据正处于长期持续增长的历史阶段，农业资源（如大气、土壤、水、生物质等）、 农业环境（如气象、水文、土壤水分、温湿度等）、 农业作物（如作物长势、产量、病虫害等）、农业 过程（如育种、施肥、收割、运输、销售等）等诸多方面正在持续产生海量数据资源。

一是建立了完整的大数据标准化框架。

标准和规范化是大数据快速分析应用的基础保证，也是 农业进入大数据时代的必然选择。2014 年，全 国信息技术标准化技术委员会成立了大数据标准工作组，负责制定、修改和完善大数据标准规范体系；提出该体系应该包括基础标准、数据标准、技术标准、平台 / 工具标准、管理标准、安全标准、行业 应用标准等 7 个类别。中国农业科学院在广泛调研的基础上，分析了当前我国农业大数据规范化和标准化的实际情况及需求，形成了农业大数据标 准化框架建议。据统计，农村农业部发布的相关标准和规范累计达到 6575 项，涉及农业基础、农业机械、工艺技术、环境要求、产品 标准、等级规格、食品安全、质量检测、疾病防控、标签标志等类别，为农业大数据获取、分析和应用过程。

二是发展了有效的数据管理规范和多级农业农村大数据中心。

自 1994 年金农工程启动建设以来，经过多年发展和完善，我国已初步形成多级农业大 数据体系。农业农村部会同有关部门扎实推进农业 大数据发展，围绕农业资源环境、农业生产、农产 品加工、市场运行等，先后建立了 23 套统计调查 制度（合计报表 300 多张，指标 5×104 个）；建设 形成以主要农产品产量、价格、进出口、成本收益 等为主题的 18 个数据集市，日更新量约为 3×105条。目前农业农村部正在组织建设农业农村大数据中心和全国平台。中国种业大数据平台整合集成 了国家、省、地（市）、县四级种业管理数据，同 步汇集了品种审定、登记、保护、推广等行业数据。中国农技推广信息平台集合了全国基层农业技术员 2.4×105 名，平台总请求量超过3×109 条。贵州 省农业农村厅组织建设了农业大数据统一管理平台， 上线运行动物疫病监测、土壤资源管理、农产品质量溯源、农情调度、农机购置等农业信息服务系统 20 余个。渤海粮仓科技示范工程大数据平台具有海量数据来源多样性、多因子综合分析决策等功能， 有效指导项目区的粮食生产管理和决策过程，覆盖 30 个县、1.5×107 亩粮田。中国农业科学院农业信息研究所研建了中国农产品市场监测预警系统，涵盖重要农产品生产、流通、 市场全产业链的大数据资源，支撑农业市场监测预警工作，逐年发布《中国农业展望报告》。

三是形成了系列农业大数据技术应用模式。

农业大数据与互联网、云计算、AI 等信息技术融合，改变传统农业模式，促进智慧农业发展。在农业高 效育种方面，应用大数据挖掘、人工神经网络、深 度学习等 AI 技术与现代生物技术的深度融合应用，发掘优异基因，加快育种全链自主创新。在农业生产管理方面，对生产过程中采集的环境因子、动植物生长等大量数据进行分析处理，实施科学精准控制，优化农业生产，达到提高效率、增加收益的目标。在农产品市场监测方面，大数据支撑的农产品全产业链信息的采集、分析、发布、服务技术体系， 为农业生产经营主体提供了有效的市场信息服务， 促进农产品的产销精准对接。在乡村管理服务方面， 农业大数据与共享经济结合，通过“互联网 +”大数据平台实现资源的整合、交换，将农村资源与乡村旅游消费需求进行最大化、最优化精准匹配，促进休闲农业和乡村旅游的高质量发展。此外，智能决策系统、信息推送服务、移动智能终端等数据服务软硬件载体和相关大数据服务应用，在农业领域逐渐深入推广。