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    農業大數據技術在農業生產中應用

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    農業大數據技術在農業生產中應用

    要想推進農業健康發展,就必須采取科學的農業生產方式。近年來,科學技術發展迅猛,大數據技術已在各個領域內廣泛應用,推動了各個行業的快速發展。在農業生產過程中,應用農業大數據技術,可顯著提升農業生產效率,改善農作物產量及質量。

    1農業大數據在農業生產前的應用

    1.1種植前大數據應用

    近年來,科技進步助推電子商務、互聯網的發展,二者在農村地區應用范圍日漸擴大,農民開始通過互聯網查詢農業種植相關知識,掌握不同農產品市場狀況,甚至通過電商平臺選購種子,農民可通過互聯網獲取其所需要的各項知識信息[1]。但是,互聯網信息數量極為龐大,各個網站內其數據是否準確亦有待商榷,網絡上甚至存在著一些錯誤信息,農民經常被誤導,導致其互聯網利用效率并不高。大數據技術的應用可實現種植區域內氣候、水質、土壤、農作物品種、自然災害、高發病蟲害等各項信息的采集,同時可獲取不同農產品市場需求情況,掌握各農產品銷售價格,通過科學的預處理及分析,確定當地最適宜種植的農作物,明確最佳播種量及種植時間。另外,還可對目前市面上主要推薦的農作物種子檢測,通過分析試驗數據以掌握種子實際活力,明確其是否經過了殺蟲及除霉等處理工作[2]。一般而言,農作物種子具備越高的活力,其出苗率則越高,抗逆性及抗病蟲害能力越強,農作物產量及質量均更高。由此可見,大數據技術的應用可幫助農民明確農作物種類,確定最佳的優良品種。

    1.2土壤改良大數據應用

    在農作物種植過程中,種植環境尤其是土壤環境是尤為重要的影響因素,基于此,對土壤環境進行改良非常重要。相關主管部門可針對土壤情況構建數據庫,收集土壤類型、水分及肥力等各種信息[3]。針對不同農作物,分別為農民提供最佳的精準施肥策略,以確保土壤養分滿足農作物需求。為實現大數據技術在土壤改良方面的有效應用,可構建土壤改良智能化平臺,并為其連接移動終端。通過平臺APP,農民可快速查詢土壤情況,設置土壤施肥參數,通過無線網絡將確定的施肥參數傳輸至施肥機械芯片內,以實現智能化及精細化施肥,避免盲目施肥,保障土壤內肥力充足[4]。

    2農業大數據在農業生產中的應用

    2.1精準種植大數據應用

    近年來,越來越多的農村人口外出務工,導致農業人口數量日漸減少。在農業種植過程中,若采取傳統的種植方式需要大量人力及物力。而將大數據、物聯網等相關技術應用于農業生產中,農業種植效率將顯著提升[5]。例如,在大棚內種植蔬菜前,可通過精準種植物聯網系統制定適宜的種植關鍵技術方案。種植中,可通過溫度、濕度傳感器實時監測大棚內環境狀況,并對其分析處理。根據處理結果,系統將結合農作物生長情況適時為農民推送相關農事提醒,與此同時通過移動終端設備農民亦可明確相關監測數據及農作物實際生長狀況[6]。此外,在無線網絡作用下,可實現APP軟件及大棚內相關設備的有效連接,便于農民遠程控制各種機械設備,落實耕種、溫度控制及灌溉等各項工作。在大棚內,一旦環境出現異常,系統將立即報警。

    2.2災情防治大數據應用

    自然災害及有害生物會影響農作物產量及質量。在感染病蟲害后,農民主要根據經驗作出判斷并自行處理,因農民知識不全面,防治技術落后,導致防治效果并不理想,甚至因盲目用藥而造成了嚴重的資源浪費。而通過應用大數據技術,可構建一個專業的實時監測平臺以實時監測農作物生長情況,識別各種農作物病蟲害,為農民推送科學防治知識及技術措施[7]。氣象災害也是農業生產的一項重要影響因素。可利用大數據技術構建氣象格點數據,以精準預測天氣,在此基礎上農民可及時調整各項農事活動,降低惡劣天氣可能造成的損失。

    3大數據技術在農業生產后的應用

    3.1農產品品質溯源大數據應用

    為確保農產品生產質量,可利用大數據技術對農產品銷售過程進行追蹤。在農產品上張貼RFID電子標簽,亦可為各個農產品生成對應的二維碼。通過對RFID標簽掃描,同時在農作物從生產至消費各個環節對相關數據添加并更新,可實現全程追蹤。通過傳感器或農事信息采集系統對信息實時采集并上傳,從而構建一個安全追溯的平臺數據庫。在購買時,消費者可利用短信、上網或掃描二維碼等多種方式以獲取農產品相關信息,進而了解農產品質量。

    3.2農產品精準營銷大數據應用

    由于市場信息不對稱,影響農產品資源分布,為避免農產品滯銷,可在數據庫內存儲不同區域農產品生產、滯銷、市場需求等相關信息。在大數據技術作用下,對農產品生產數據及市場數據深入分析,實現農業生產及市場信息的有效對接,有效平衡各地農產品供求數量,幫助農民合理安排供給計劃,減少庫存積壓,進而實現農資平衡[8]。另外,也可以通過QQ、微信、微博、電商等各個渠道對農產品消費群體相關原始信息進行采集,分析并挖掘所采集數據,從而構建消費者偏好模型及農產品需求模型,利用模型掌握不同消費者偏好,進而預測在將來特定階段市場對農產品的需求量[9]。同時可結合預測結果對農產品進行定價及包裝,針對性地為特定消費群體推送相關農產品信息。綜上所述,在全新的時代背景下,將大數據技術應用于農業管理中勢在必行,可顯著提升工作效率,推動農業健康發展。基于此,相關部門需高度重視農業大數據技術,充分發揮其時效性,從而為中國農業長遠發展提供動力。

    作者:張紅 單位:山東省濱州市博興縣農業農村局

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