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农业展望:从大数据里读懂“十年”

更新时间:2019-05-07    点击次数:3476次    文章来源:河南科技报


种什么对?卖什么贵?对农业生产者来说,这或是决定一年收成的关键问题。相比于盲目跟风或罔顾需求,近几年,一份于每年春末出炉的未来十年中国农业展望报告或能给生产者的决策提供重要信息引导。
展望报告的技术支撑
对于粮、棉、油、肉、糖等18种重要农产品,展望未来十年的生产、消费、贸易、价格走势,《中国农业展望报告(2019~2028年)》(以下简称展望报告)到底是怎样做到的?
农业农村部市场预警专家委员会秘书长、中国农科院农业信息研究所农业监测预警团队首席科学家许世卫介绍,要经过分析框架设定、基期数据确定、模型参数更新、模型运算分析、专家会商等多个环节,才能得出展望报告。
据悉,展望报告中使用了宏观经济、资源环境、生产、库存、价格、消费、贸易等多方面数据。针对数据,分析人员进行了数据的集中程度、离散程度、分布状态以及主要变量关系的分析,用多种统计学方法对相关数据进行处理与校验。
为对未来中国农产品市场供需形势作出预测,分析人员基于许世卫团队研制的中国农产品监测预警系统构建了十几个模型,比如差异化消费预测模型、价格长短时记忆智能分析预测模型等。同时,以监测预警系统为支撑的智能化预测,也解决了多模型管理、模型多参数调用、平衡表编制等问题。
农业监测预警进入大数据时代
在许世卫看来,农业监测预警是基于信息流特征,对农业生产及其农产品市场全产业链过程中的环境因素、生物本体等进行信息特征提取、数据变化观测、信息流向追踪,并对未来进行态势分析、发布预告、采取应对措施、防范和化解农业风险的过程。
据了解,几十年来,国内的农业监测预警主要经历了以传统计数与统计为基础的起步阶段、以计算机辅助为特征的成长阶段、以信息感知与智能分析为特征的成熟阶段。
许世卫表示:“随着数据来源更为广泛,类型更为丰富,结构更加复杂,监测信息将从样本向总体延伸,分析对象和研究内容将变得更加细化,监测过程将从农业单一环节向全产业链、全过程、全生命周期扩展,预警周期也将由中长期向短期扩展,预警区域将从全国、省域向市域、县域、镇域,甚至是田块级别覆盖。”
农业大数据的“七十二变”
农业大数据具有体量大、复杂性强、潜在价值大的特征。据估算,一株苹果树能产生包含生物信息、株型信息、环境信息、管理信息、品质信息等在内至少1TB的数据量。
“农业数据量呈爆炸式增长,这些数据的集成、挖掘、使用,对于现代农业发展将会发挥极其重要的作用。”国家农业信息化工程技术研究中心主任、中国工程院院士赵春江介绍。
赵春江院士介绍,农业大数据的来源与获取相对复杂,农业生产、生产资料供给、农产品流通、市场需求以及与农业关联的气象、土壤、水文数据等搜集难、处理难、分析难、应用难,存在数据不共享、信息不连通的问题。
同时,在大数据识别和筛选过程中,缺乏基点调查、信息员队伍、数据分析师队伍等来保障大规模数据的采集、筛选和归纳分析,海量的数据也可能产生向异性信息,得到与事实完全相反的结论,数据挖掘和深度学习的难度较大。
赵春江院士表示,急需建立以需求为导向的实时化信息采集技术,形成标准规范的农业基准数据库,构建多市场、多场景智能模型分析系统,形成可视化的预警服务表达和应用。
(中 科)