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农业现代化、信息化离不开监测预警

发布时间:2016-09-07 点击次数:1386

  非常高兴有这样一个机会在这里就《大数据支撑农业监测预警》这个问题跟大家分享我的一些体会和情况,首先说说农业监测预警当中技术问题,第二个说一下大数据的来源,第三个方面先容一下大家大数据研究工作的实践。
  首先是监测预警。很多的专家、学者乃至于企业界对监测预警已经很熟悉了。监测预警是对生产、流通、市场、消费等进行全产业链的数据采集、信息分析、预测预警与信息发布的过程,应该说监测预警是现代农业管理一个高端的工具,现代化、信息化一定要有监测预警。
  现代化管理的过程实际上就是伴随着与监测相关的工程。现代农业的发展时刻都在监测上,监测好了那农业现代化就完成了,现代农业的管理正在从采前向采后转化,从全产业链转化。决策要的是可靠、准确、及时。
  农业风险的防范过程就是不断预警的过程。在现代农业管应当中,大家要不断的预知未来,现在农业发展中最难的是难以真正快速的了解市场。大家很多情况下不了解现在发生了什么,更不知道未来会怎么样,这是一个难题。现在农业的管理规避风险的需求更加强。 接下来,在现代农业的管应当中有三个方面的难题。首先要数字化发现问题,其次是模型化分析问题,再其次是系统方面的预警,系统方面预警未来也是很难。
  数字化发现问题比较难,模型化分析问题很难,过去做模型是理论驱动,先有理论再去找数据,现实是往往找不到想要的数据。现在是数据驱动,重新来建立适合的东西。过去是理论驱动现在是数据驱动,这是一个趋势,大家要从大量的数据当中识别出适合于大家这个领域的东西。 系统化的预警比较难,预警需要持续化、不间断、系统化的预知未来。由于农业产品的自然性、区域性、脆弱性,进行全天24小时广域性、系统性的预警是比较困难的。
  数据来源问题。在大数据时代需要有新的处理模式,才能够具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力,来适应大家海量、高增长率和多样化的数据资源数量与价值,因此大家建立了以分析对象为中心的农业监测预警大数据体系,包括全要素、全流程的做了专门的数据库。这些数据库包括八个模型,目前有70多项。首先是基准数据,大部分是以一次数据为主,是为模型的研制做出基数的设定。第二是实时数据,第三个是用网络爬虫技术去生产数据、制作数据,这些技术条件产生很充分。这三种方式每一种数据的来源都有特点,这些数据放在一起也联合起来会推进这方面的进步。
  建立数据的分析实践。对于农业自然与社会的复杂背景,常规的模型预测方法响应滞后,分析问题非常笼统,或者不够深刻。实时监测通过分析、鉴析、归纳能够发现一些问题,大数据的问题将从多维度的融合当中能够全面建成。大家的农业监测预警中的大数据分析,目标是点到什么就有什么,点到哪个地区就是哪个区,这个系统能做生产分析,能做消费的分析,还有能做供需平衡表的分析,现在农业部也在尝试着每个月发布平衡表。这看上去是很简单的工作,这实际上是需要有非常强的科技支撑条件才能做好的工作。
  中国农业科学院信息所研究员许世卫

 


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