信息化时代农业大数据在农业经济发展中的应用分析

在信息化时代的浪潮下，大数据技术已逐渐成为推动各行各业变革的重要力量。作为国民经济基础的农业，也在这场技术革命中迎来了全新的发展机遇。大数据技术不仅为农业生产提供了精确决策的依据，也为农业经济管理提供了全新的视角和方法。传统农业生产方式在面对资源约束、环境压力和市场波动时，显得力不从心。而农业大数据的应用，正为这一难题提供了解决方案，通过对大数据的挖掘和分析，生产者可以更准确地把握农业生产与市场需求的匹配度，优化资源配置，提高农业生产效率。

一、农业大数据概述

1、定义

农业大数据是指在农业生产、经营、管理和服务过程中产生的海量数据，通过对其进行采集、存储、分析和应用，为农业生产提供精准化、智能化的决策支持和服务。农业大数据涵盖了农业生产各个环节，包括土壤、气象、作物生长、病虫害防治、农资投入、农机作业等方面的数据，同时也包括农产品加工、流通、消费等环节的数据。

2、特点

①农业大数据的数据量巨大，涉及农业生产、经营、管理等各个环节，数据的采集和存储需要大容量、高效率的设施设备。

②农业大数据的来源广泛，包括物联网设备、遥感卫星、无人机、移动应用等，数据的标准化和集成面临挑战。

③农业大数据的类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、视频等，数据的处理和分析需要采用多种技术和工具。

④农业大数据具有时效性强的特点，农业生产对数据的要求往往是实时或准实时的，对数据处理和分析的响应速度提出了较高的要求。

⑤农业大数据还具有空间属性明显、周期性强、不确定性高等特点。农业生产受自然条件影响较大，不同地区、不同时期的数据差异较大，数据的空间属性和周期性需要考虑。同时，农业生产过程中存在许多不确定因素，如天气变化、病虫害发生等，数据的不确定性也给数据分析和决策带来了诸多挑战。

3、类型

农业大数据包含了农业生产、经营、管理和服务等各个环节的海量数据，按照数据的来源、形式和内容，可以将其分为以下几种类型：

①农业物联网数据。物联网技术在农业领域的应用日益广泛，通过各种传感器、监测设备等，可以实时采集农业生产环境、作物生长状况、农机设备运行等方面的数据，形成海量的农业物联网数据。这些数据具有时效性强、空间属性明显等特点，为农业生产提供了重要的数据支撑。

②农业遥感数据。遥感技术可以对农业生产进行宏观监测，获取农作物长势、土壤墒情、灾害发生等方面的数据信息。农业遥感数据具有覆盖范围广、时间序列长等特点，是农业大数据的重要组成部分。

③农业生产管理数据。农业生产涉及种植、养殖、加工、销售等多个环节，在生产经营过程中会产生大量的管理数据，如农资投入、农机作业、农产品产销等数据，这些数据反映了农业生产经营的全过程，对于优化农业生产管理具有重要价值。

④农业科研数据。农业科研机构在开展农业科学研究过程中，会产生大量的试验数据、观测数据、统计数据等。这些数据对于揭示农业生产规律、指导农业生产实践具有重要意义。

⑤农业经济社会数据。农业生产与经济社会发展密切相关，农业经济社会数据包括农产品市场价格、农民收入、农村社会发展等方面的数据，这些数据有助于分析把握农业农村经济社会发展态势，为农业农村政策制定提供依据。

二、农业大数据的发展趋势

1、全面数字化农场

全面数字化农场，即利用大数据、物联网、云计算等现代信息技术手段，实现农业生产环节的智能化、精准化、网络化管理。这一趋势不仅体现了我国农业现代化的必然要求，而且对于提高农业产量、降低生产成本、保护生态环境具有重要意义。全面数字化农场的优势主要体现在以下几个方面：

①智能化生产。通过物联网技术来实现农场各环节的全面感知和数据采集，之后再利用大数据分析技术进行精准决策，实现智能化种植、施肥、灌溉、病虫害防治等，大幅提高农业生产效率。

②精准化管理。全面数字化农场可以实时监测农场各项指标，并利用大数据分析技术进行精准决策，优化农场的资源配置，提高农场管理的科学性和效率。

③协同化运营。通过农业大数据的共享和分析，全面数字化农场可以实现上下游产业链的深度协同，提高整个产业链的运营效率。

④可视化展示方面。全面数字化农场可以将各种数据以直观的图表、仪表盘等方式展示，方便农场管理者及时了解农场运行状况，做出更加科学的决策。

2、农业金融领域应用

①农业大数据将助力农业金融实现精准扶持。通过收集和分析农业生产、销售等环节的数据，金融机构能够更加准确地评估农业企业和农户的信用状况，降低信贷风险。此外，基于大数据的风控模型有助于金融机构为农业产业提供量身定制的金融产品，进一步满足农业发展的资金需求。

②农业大数据推动农业金融创新。在农业供应链金融领域，大数据技术有助于实现产业链上下游信息的透明化，降低信息不对称，这将为农业金融创新提供新的契机，如基于区块链技术的农产品溯源、供应链金融平台等。此类创新不仅有助于提高农业金融服务的效率，还能为农业产业提供更多元化的融资渠道。

③农业大数据在农业保险领域的应用也日益显现。通过分析气象、土壤、病虫害等数据，保险公司能够更精准地制定农业保险费率，降低赔付风险，同时大数据技术有助于农业保险产品的创新，如开发基于作物生长周期、气候变化等因素的保险产品，为农户提供全方位的风险保障。

④农业大数据在农业金融领域的发展还体现在推动农业产业升级。金融机构可利用大数据技术，对农业产业链进行深度挖掘，发现潜在的投资机会。在此基础上，金融机构可引导资金投向农业科技创新、绿色农业等领域，推动农业产业结构优化。

3、大数据和人工智能融合

①在技术层面，大数据与人工智能的融合将使得农业数据采集、处理和分析更加高效、精准。通过人工智能算法，生产者可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，为农业生产提供科学依据。此外，借助人工智能技术，农业机器人、无人机等智能设备将在农业领域发挥越来越重要的作用，实现农业生产的自动化、智能化。

②在生产环节，大数据与人工智能的融合将推动农业生产方式的变革。通过数据分析，生产者可以精确了解作物生长需求，实现精准施肥、灌溉，提高农业生产效率。同时，人工智能技术还可以预测气候变化、病虫害发生等，帮助农民提前采取措施，降低农业风险。

③在管理环节，大数据与人工智能的融合将有助于实现农业资源的优化配置。通过数据分析，政府部门可以更加科学地进行农业政策制定和调整，促进农业可持续发展，同时企业可以利用大数据和人工智能技术优化供应链管理，降低成本，提高竞争力。

④在营销环节，大数据与人工智能的融合将助力农产品营销模式的创新。借助人工智能技术，农产品电商平台可以实现个性化推荐，提高用户体验，促进农产品销售。同时，大数据分析还可以帮助农民了解市场需求，调整种植结构，提高农产品附加值。

4、开放数据共享平台

①开放数据共享平台能够打破信息孤岛，实现农业数据资源的整合。在农业领域，各类数据分散在政府部门、科研机构、企业及农户手中，缺乏有效的整合与共享机制。而开放数据共享平台为各类数据提供了统一的存储、管理和查询渠道，使得农业数据资源得到最大化利用。此外，通过深度挖掘这些数据，可以发现农业生产的规律和问题，为政策制定、科技研发和生产经营提供有力支持。

②开放数据共享平台有助于推动农业科技创新。在平台基础上，科研人员可以快速获取大量农业数据，开展跨学科研究，提高科研效率。同时，企业可以利用这些数据开发新型农业技术和服务，助力农业现代化。例如，基于大数据的病虫害预测、智能灌溉、精准施肥等技术，将有助于提高农业生产效益和产品质量。

③开放数据共享平台有利于促进农业产业链的协同发展。通过数据共享平台，农业产业链上下游企业可以实现信息共享、资源互补，形成紧密的合作关系。在此基础上，农业生产、加工、销售等环节可以实现高效协同，降低成本，提高农业整体竞争力。

三、信息化时代农业大数据在农业经济发展中应用的重要意义

1、农业大数据的应用可以优化农业生产要素配置，提高资源利用效率

通过对土壤、气象、作物生长等数据的分析，可以实现农业生产的精准管理，合理配置种子、肥料、农药等农业投入品，减少资源浪费，降低生产成本。同时，农业大数据还可以指导农业生产布局优化，根据市场需求、资源禀赋等因素，合理规划种植业、养殖业结构，促进农业产业结构调整升级。

2、 农业大数据应用有助于提升农产品质量安全水平，增加农产品附加值

通过农产品生产、加工、流通等环节数据的追溯和监管，可以全面掌握农产品质量安全状况，及时发现和处置农产品质量安全隐患，保障农产品质量安全，同时农业大数据还可以为农产品精深加工、品牌营销等提供数据支撑，挖掘农产品价值，延伸农业产业链，提高农产品附加值和农民收入。

3、 农业大数据应用可以完善农业社会化服务体系，促进农业生产经营模式创新

农业大数据可以为农业生产经营主体提供精准化、个性化的农业信息服务，如农业技术咨询、农产品市场信息、农业政策解读等，提升农业生产经营的专业化、标准化水平。此外，农业大数据还可以促进农业生产经营模式创新，如发展数字农业、智慧农业等新型农业业态，培育农业新动能，为农业经济发展注入新活力。

4、 农业大数据应用可以为农业政策制定提供科学依据，促进农业治理能力现代化

通过对农业生产、农村经济、农民生活等数据的分析挖掘，可以准确把握农业农村发展态势，识别农业农村发展短板，为农业政策制定和调整提供科学决策支持。同时，农业大数据还可以加强农业农村管理的精细化、智能化水平，提高农业治理的针对性和有效性，推进农业治理体系和治理能力现代化。

四、信息化时代农业大数据在农业经济发展中应用的有效策略

1、完善农业大数据采集体系

①需要加强农业生产环节的数据采集。农业生产是农业大数据采集的重点领域。通过物联网、遥感等技术，可以实现对农场的土壤、气候、农机设备运行等各项指标的全面感知和数据采集，这些数据不仅可为精准农业提供基础支持，还有助于发现影响农业生产的关键因素，为优化农业生产决策提供依据。例如，通过监测农田土壤水分、养分等指标，结合当地气候数据，可以为农民提供精准的灌溉和施肥方案，提高农业生产效率。

②推动农业流通环节的数据共享。农产品从生产到销售的流通环节，也是农业大数据采集的重要组成部分。通过对农产品加工、仓储、运输、批发零售等各环节的数据采集和分析，可以优化农产品供给链管理，提高农业经济运行的效率。例如，通过对农产品仓储、运输等环节的数据采集和分析，可以精准预测市场供给，合理安排农产品的调运和储备。同时，对批发零售环节的销售数据进行分析，还可以帮助农产品生产企业及时调整产品结构，满足消费者需求。

③加强农业消费环节的数据采集。通过对消费者的购买习惯、偏好等进行数据采集和分析，可以为农产品开发、营销策略等提供依据，提高农业经济的市场响应能力。例如，通过对电商平台的消费数据进行分析，可以发现不同地区、不同消费群体的农产品需求特点，为农产品生产企业的产品结构优化提供参考。

2、培养复合型农业大数据分析人才

复合型农业大数据分析人才应具备深厚的农业背景知识，以便能够深入理解农业生产、管理和市场的各个环节。在此基础上，他们需要掌握大数据的采集、存储、处理和分析等技术，将农业数据转化为有价值的信息。同时，统计学和人工智能等方法的运用，将有助于挖掘农业大数据中的规律和趋势，为农业决策提供科学依据。