农业大数据是指一切与农业相关的数据，涉及农业生产、经营、管理和服务的方方面面。农业是我国的基础产业，正处于近代农业向现代农业全面演进的阶段。农业领域的诸多问题，如土壤治理、病虫害预测与防治、农业结构调整、粮食安全、农副产品消费等等，都可通过大数据的应用进行预测和改善。随着科技技术，尤其是互联网技术、物联网技术与农业技术的组合推进，利用大数据技术建立信息交流模式、提供科学决策已经成为我国农业发展日益迫切的需求，对于加快转变农业发展方式，建设现代农业具有重要的推动作用。

大数据实现农业数据资源共享。农业生产活动和科研每年都在产生大量数据，用大数据技术整合分析农业领域数据，能够改变传统农业生产缺少量化数据支撑的问题。国家大数据发展纲要提出，要建立我国农业耕地、草原、林地、水利设施、水资源、农业设施设备、新型经营主体、农业劳动力、金融资本等资源要素数据监测体系，促进农业环境、气象、生态等信息共享，构建农业资源要素数据共享平台。从数据采集上看，农业大数据可以利用的工具越来越多，包括地理信息系统（gis）、无人机、装备有数据监测和采集设备的农机、滴灌设备农田大棚监控设备等。从数据存储挖掘上看，农业数据具有时空属性，以及多维、动态、非线性等特征，导致传统关系数据库和数据分析技术难以满足农业大数据的需求，建立适合农业体系的大数据系统势在必行。

大数据辅助农业生产决策部署。农业生产过程十分复杂，要受到农作物、土壤类型、病虫害、气候以及人类活动等诸多因素的影响，针对我国农业还存在高度分散、生产规模小、时空变异大、规模化程度差、稳定性和可控程度低等问题，用大数据技术进行挖掘分析，可以监测农作物和养殖类的生长情况、指导施肥灌溉和预估产量等，使得农业生产行为具备一定的前瞻性和针对性，有效降低不利因素对收益的影响。如天津市相关企业研发了河蟹产业大数据应用平台，深度挖掘河蟹养殖环境、养殖质量安全、价格与舆情等数据价值，有助于实现精准化管理与养殖，使河蟹养殖变得更加量化可控，促进河蟹养殖业转型升级。

大数据助力农产品流通创新。利用大数据分析技术，集成农产品的品质控制和种植生产等数据与农产品零售和食品零售的数据交换和追溯，整合农业产业链中下游，有助于解决传统农业商品流通的主要问题。一是可以预测农产品供求平衡关系，并通过信息反馈，指导农业生产者未来生产决策，维持市场供给平衡，即可以防止农产品价格波动过大，又可以防止农业生产者承受巨大损失。二是根据预测，可以按需分配生产资料，通过充分调配避免生产资料的产能过剩或短缺。三是利用大数据技术可以有效的降低农产品跟踪和监测的复杂性，并且可以提高仓存、运输、零售等环节的运营质量。布瑞克公司研发了“中国县级农业大数据应用平台”及“县级智慧农业系统解决方案”，截至2017年，数据库覆盖了全国2500个区县单位以及全球200多个国家或地区，在数据整合的基础上建立挖掘和分析机制，对关键产品的市场供需状况、价格走势等进行监测和预警，为地方农业产业规划、涉农组织经营决策、涉农金融风险分析等提供数据和研究支持。

大数据支撑农业金融服务拓展。我国农业金融发展长期存在供需矛盾，由于融资渠道单一，农业融资难题已成为制约我国农业现代化转型的重大因素。随着互联网技术的发展，金融科技不断发展，拓展至农村金融领域，诸多新型金融平台及模式出现，农业大数据在其中扮演了不可或缺的角色。农业生产逐渐变得集约化、规模化，为供应链金融+大数据应用创造了前提条件。供应链金融是指以供应链上的核心企业为依托，运用自偿性贸易融资的方式，对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。供应链金融与大数据的结合，通过积累农户和企业的交易数据、信用记录，结合商流、物流以及资金流来确定融资方案，不仅能有效地解决农业企业及农户融资难、融资贵的问题，还能有效地降低融资风险，提高相关产业链竞争力。近年农村消费增长明显加快，带动农村消费金融服务起步发展，大数据在金融风控方面发挥重要作用。如拿下分期大数据平台智能风控系统，根据用户具体情况建立不同层次的贷后模型，预测失联和用户还款可能性，排查存量客户的风险，进行及时调整、修改贷后策略，提高效率。（赛迪智库软件产业研究所 杨婉云）

转自：中国电子报

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