基于农业大数据技术优化农产品生产服务研究_刘嘉欣.pdf

2023 年 3 月下69Agricultural Machinery and Agronomy农机与农艺基于农业大数据技术优化农产品生产服务研究*刘嘉欣，刘通（黑龙江八一农垦大学经济管理学院，黑龙江 大庆 163319）摘要：科学应用大数据技术，不仅能够降低农业生产成本，还能够优化农产品生产服务，提高农产品产量，改善农产品质量，为农业发展提供决策支持，全面保障农业生产管理，对农业发展有重要的现实意义。基于农业大数据技术的应用，课题组从农业经营视角展开分析，以农业大数据指导生产，以期提升农业智能化水平，加快推进农业信息化进程，助推农业农村现代化。关键词：农业大数据；技术优化；农产品生产；服务中图分类号：S126 文献标志码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2023.06.020基于大数据技术，能够通过新型设备、平台与农业连接，建立智能化体系，从而对农业生产各个环节进行监管，保障农产品生产质量。农业涵盖内容较多，包含了农作物、水产等，业务环节繁多。对农业管理人员而言，日常管理存在一定难度。利用农业大数据技术，能够对农业生产、经营等环节进行指导，构建完善的服务平台，保证农业生产各流程有序进行，有效增强农业生产决策能力。因此，将大数据更充分地融入农产品生产环节，助推了农业管理创新以及农业信息化发展。1 农业大数据概述1.1 农业大数据概念农业大数据技术是利用大数据对农业信息进行分析，对农业领域的数据整合处理，从而实现技术、管理等多项内容的集成。农业大数据包含农业涉及的所有环节，能够基于大数据理念为农业生产提供指导。利用大数据技术对农业数据进行采集分析，找到问题所在，能为农业生产提供决策支持，保证农业生产活动更加合理。利用农业大数据，有助于管理人员掌握农业动态信息，以便其据实进行农业生产结构调整，带动农业经济增长。1.2 农业大数据特点农业大数据是基于大数据技术，融合农业生产活动信息，有着海量、准确等特点，能够显著提升农业生产效率。农业大数据涵盖的数据更多，并呈现跨地域性特征。农业数据随着农业发展呈爆发式增长，数据来源广泛，存储量十分庞大。但是利用农业大数据技术，能够有效收集整理，无需担心数据过载。随着农业生产活动对网络技术的依赖性增强，农业大数据能够在快速获取数据的同时，保证数据的准确性，通过从海量信息中提取有价值的信息，为农业生产提供指导。农业大数据挖掘出有价值数据后，还能对数据进行分析，尽可能为农业生产提供有价值信息，实现对农业各个领域子行业数据价值的探究，保证数据处理的高效性。在此基础上，农业生产活动容易受到多种因素影响，农业大数据不断发展，通过收集各项数据，以复杂算法的方式，对关联性较大的信息进行分析、检测，为农业生产提供精确指导，提高农情监测水平。2 农业大数据在农业生产中的作用与前景2.1 作用在农业生产与发展过程中，给予科学的决策，有助于农业管理质量提升，保障农产品生产效率，推动农业长效发展。不合理的管理与决策，将会影响农业生产，导致农业经济遭受损失。在信息技术飞速发展的今天，各个行业都积极应用大数据技术。从农业发展现状来看，与大数据技术融合，能够利用大数据技术的优势，为农业生产提供科学决策，探索农业新业态。利用大数据思维，实现农业高产，为农业生产提供技术支撑。在新技术与农业融合的背景下，不断探索新的方法推动农业发展。2.2 前景2.2.1提升系统信息处理能力农业大数据在农业中的应用，表现出多重优势。大数据自身具备的海量数据处理能力以及挖掘有价值信息的能力，都能为农业生产筛选出价值较高的信基金项目：黑龙江八一农垦大学校级大学生创新创业训练计划项目“互联网+环境下基于农业大数据技术优化农产品生产的服务研究”（XC2022013）作者简介：刘嘉欣（2002），女，黑龙江巴彦人，本科，研究方向为财务会计。通信作者：刘通（1991），男，黑龙江富裕人，硕士研究生，助教，研究方向为会计理论与实务。702023 年 3 月下Agricultural Machinery and Agronomy农机与农艺息，用于决策中。大数据技术的支持，使得农业大数据随着现代化农业不断发展和更新。现阶段农业大数据已经发展到一定水平，处于快速成长阶段。未来发展过程中，数据信息还会不断增加，数据挖掘对时效性的要求会更高。不断优化农业大数据，是未来的必然趋势。只有不断提升农业大数据的功能，才能为农业发展提供动力和有效支撑，助推农业长效发展1。2.2.2优化农业配套服务农业大数据在农业服务中的应用，拓展了服务功能。首先，农业大数据提升了土地资源利用率，促进农业生产规模化发展。当前国内土地流转工作不够完善，导致监控不力，部分地区土地流转不充分，出现资源浪费、资源匮乏等现象，直接降低了土地配置效率。大数据技术的应用，能够推动土地资源规范化发展，保障资源实际利用效率。其次，农业大数据能够促进农业经营主体进行信息采集工作，帮助解决农业资金问题，为金融机构提供征信信息，根据征信情况，综合给出放款决策。农户获得资金后，将其投入生产中。2.2.3促进公共服务延伸依靠大数据技术，能够更准确地把握消费者需求，为农业生产提供有效信息。农户可以据此种植有辨识度的农产品，树立专有品牌。通过定位拓展营销渠道，重视网络化营销，带动农产品销售，提高农产品认知度，保障农产品质量安全，提高农产品销量。还能够与政府部门对接，建立联合机制，搭建网络、创建电商平台，线上销售农产品，可转变农产品销售服务模式，为平台用户提供便利。农村在“互联网+”智慧农业的带领下，能够搭建综合服务信息化管理平台，盘活村内土地资源，创新农村交易形式，获取更高的农作物收益，为乡村振兴发展夯实基础。3 农业大数据生产服务优化措施3.1 建立信息采集平台3.1.1信息采集大数据技术的存在，能够为农业生产提供指导。应根据当前农业发展实际情况，搭建大数据平台，建立系统性的农业大数据框架，推动各项工作开展。农业大数据汇集了种植业、养殖业等多种类型的数据，也是村落集体经济发展的根本。基于农业大数据，建立完善的数据库和平台，对农产品生产环节进行监管，可实现周边地区数据传输共享，形成协同作业的局面。利用农业大数据为农户提供准确信息，将信息导入到平台中，用户可以有效查询各地农业生产实际情况，方便用户修改反馈结果2。3.1.2数据交换共享农业大数据能够对信息进行加工，满足多个单位的数据交换需求。实现跨层级、跨地域的数据传输与交换，将收集的数据存入数据库中，打破“数据壁垒”，挖掘数据价值。采取多平台对接形式，建立各平台数据联通体系，获取准确实时的数据，实现上下级数据对接。3.2 建立监测体系3.2.1种植环境监测天气转凉后，部分农产品需要使用大棚种植，农业大数据能够对农作物进行监管，避免人为或失误现象发生。监测系统通过传感器采集温室内的温度、湿度等环境数据，并将其传输至数据中心。利用大数据分析模型，对数据进行精确分析，模拟农作物生长环境，与收集的环境数据进行对比，为大棚种植提供生产指导。例如，生产过程中，传感器监测发现有数据出现偏差，系统会发出指令，调控自动化设备工作，保证农作物处于预设的环境下。通过环境数据优化，能够合理优化资源，实现农业生产自动化管理，达到提质增效的目的3。3.2.2病虫害防治农业智能化决策，能够保障农作物健康生长。融合专家推理与数据分析，对种植农作物的生长情况进行监控分析，为农户提供基因改良技术，强化农作物抵抗力，预防病虫害发生。视觉处理技术能够对烦琐数据进行标准化处理，以特定形式呈现给用户。用户获得处理后的数据，应用在农业生产中，能够节约人力成本，保障农作物正常生长。在农作物发育不良或遇到病虫害后，视觉处理技术能够为农户提供数据支撑，实现精准化管理，指导农户科学应对，及时补充营养、有效除虫，保证农作物产量4。3.2.3灾害预警灾害预警预测，能够对农作物生长期间存在的病虫害、气候灾害进行预测分析。例如，由于南北方气候差异，不同区域会存在干旱、洪涝等灾害以及常见的病虫害，这些都会影响农作物生长。结合农作物生长环境进行分析，根据气象指标明确防治手段，有效预测灾害，能够减少农业生产损失5。3.3 农业综合服务指挥决策3.3.1页面展示利用大数据可视化操作的功能，借助空间地理2023 年 3 月下71Agricultural Machinery and Agronomy农机与农艺位置系统，动态获取定位信息，对农村整体种植情况进行监管。设定农业产值、产量等主题，通过系统分析，汇总数据，出具生产报告，便于做出结构调整、落实政策，真正实现智能化管理以及动态监管。可视化操作，便于通过平台进行连级查询，满足不同业务需求，为用户提供完整数据与分析依据。展示页面中，能够显示不同农作物种植区域与检测设备的情况，根据检测重点用不同颜色区分，两侧为各项数据的柱状图，显示实时数据，实现动态化监管，能够在问题发生时，及时发出警报提示监测人员处理，从而对农产品生产进行全程管控6。3.3.2决策分析决策能够保障农产品的质量与产量，提高农业经济效益。结合农业生产，面向农作物数据优化，拓展决策功能。利用大数据开启专题决策，对各个主题数据进行挖掘和分析，从而实现多角度管控7。1）地图大数据。将农业信息与GIS结合，建立地图大数据，利用定位系统、传感器等设备，对土壤资源、土地利用、农产品种植等多方面数据进行监管。地理信息系统能够基于热力学按照区域色值分布，提供不同层次数据分析结果，将数据结果以柱状图、等值线图等形式展示，便于生产人员对农作物生长情况进行动态监测，有效掌握农作物生长规律8。2）大数据分析模型。大数据分析模型是通过对农产品分析，提供可靠数据，整合了预警预测、生长趋势分析等多项功能，为农户提供精确的指导。农产品生产是保障农业发展的重要基础，农产品价格会左右农业发展质量。对此，根据农产品市场价格走向，建立价格风险测评模型，通过对比市场价格，整理历史数据，根据季节性波动因素，为政府调控提供决策信息。采用模型分析，结合市场价格走势实现多方联动9。建立预警预测分析模型，能够有效对农产品市场进行监测，根据市场价格，及时调整农业生产，推进农业供给侧结构性改革，提高政策干预力与预判力，从而为农产品种植生产提供精准决策。3.4 创新农业新业态3.4.1塑造农产品品牌品牌塑造是在保障农产品质量的基础上，拓展市场份额的重要手段。品牌塑造能够改变农产品从种植到销售的各个环节，精准把控市场需求，促使农产品品牌做大做强。利用互联网建立“网络+农产品”的模式，通过构建信息网络，强化各环节服务，建立贯穿全产业链的质量安全体系。通过大数据技术，实现全景监测、问题追溯，提高产品质量安全，保障农产品信誉度。利用云服务平台，促进信息技术与农林渔牧产业深度融合，打造品牌农业，从而推动农业经济发展10。3.4.2农产品精准营销农业市场存在信息不对称现象，严重影响农产品销售。在大数据技术的支撑下，能够实现市场数据与当地农作物历史销售信息的有效对接，建立分析模型，平衡区域内农产品供给数量，帮助农户合理制定供给计划。还能够通过微信、抖音等渠道获取消费群体信息，掌握不同消费者的喜好，预测未来消费者对农产品的需求。在大数据技术的支撑下，还可以通过“大数据+农业订单”的方式，支持企业开发农业新业态、新模式，以订单种植方式对接农业资源，实现农作物生产、畜禽养殖等对接服务，减少资源浪费，带动农户增收。4 结论综上所述，应用大数据技术，实现了“互联网+农业”的智慧化生产模式，有利于构建现代化农业生产经营体系，助力乡村振兴。应用大数据技术，能够及时掌握农业动态信息，为农业生产、销售提供决策依据，针对性地为农户提供指导，助推农业农村现代化。参考文献：1 刘政伟.孟津县农业示范区大数据技术应用问题研究D.郑州：河南农业大学，2021.2 孙九林，李灯华，许世卫，等.农业大数据与信息化基础设施发展战略研究J.中国工程科学，2021，23(4)：10-18.3 易加斌，李霄，杨小平，等.创新生态系统理论视角下的农业数字化转型：驱动因素、战略框架与实施路径J.农业经济问题，2