农业大数据与发展新机遇

　　近期，关于大数据方面的两件事值得重视：一是5月中旬，我校成立农业大数据研究中心。二是6月中旬，国内第一个农业大数据产业技术创新
战略联盟在我校成立。这两件事将对学校下一步发展产生重要影响，也给学科发展带来新的机遇。

　　目前，大数据的研究与应用在国内刚刚起步，农业大数据的相关研究涉足未深，应该说我们学校在这方面抢得了先机。我们一定要珍惜和把握这个机遇，积极开展相关研究，尽快取得成效。

　　一、充分
认识大数据对未来发展的作用和影响

　　什么是大数据？大数据有什么用？这是大多数人
首先要问的问题。大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。大数据的特征，业界常用五个V来表示：一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确度高（Veracity）。

　　
其实，大数据不是单纯指“数字”形式的信息。随着计算机技术、信息技术、网络技术的迅速发展（主要是云计算和现代网络技术的发展），世界各地、各行业、各单位每天都产生包括数字、文字、视频、音频等在内的海量信息，这些海量信息统称为大数据（Big data）。在大数据的海洋中，利用“沙里淘金”的技术把有用数据提炼分拣出来，是大数据应用的重要内容之一。大数据应用技术大致可分为以下步骤：数据库的搜集和挖掘，数据质量的甄别和校正，信息的处理（数学模型的建立和校正），大数据的分析与成果的形成。当然，提出问题是解决问题的先决条件，大数据研究是根据经济社会发展中提出的问题来有目的地建立数据库，而最终分析得到的大数据结果正是为解决经济社会中提出的问题（也可称为客户）服务的。大数据应用研究整个链条需团队式的研究才能完成，起码需要以下要素：客户（提出问题），IT专家，数学家，分析师等。这些步骤（领域）可以连续协同进行，也可单独分段进行，如建立某行业的数据库。

　　大数据的用途可概括为：利用信息技术和计算方法的进步，将不同格式、不同业务领域的海量数据整合成标准统一的数据源，进行分析应用后继而产生巨大的经济社会价值。大数据的更大用途在于根据建立的模型预测未来某一事件的发生，并可据此进行人为干预，使其向着理想的方向发展。就拿天气预报来说，常言道，“天有不测之风云”。现在可以测了，为什么？这就是大数据的作用。大数据首先在气象中使用。现在可以通过大型计算机的运算以及过去60年的气象数据，建立识别天气的模型，然后将这些模型与当前的气候条件进行比较，再运用预测性分析进行天气预报。这种通过过去预测未来的新模式，其预测时间更长、准确度更高，最长可提前40天生成冷热天气概率。在干旱季节，有时阴云密布，各种降雨的要素基本
具备，但就是不下雨，这可能是由于雨滴形成的必要条件——凝结核的缺乏而致，据此可进行人为干预——人工降雨（向云里投放干冰或碘化银）。这个原理现在可用在经济发展的管理决策支持上。我们可根据对与经济相关数据的分析，预测未来经济总量走势情况,并在关键时刻进行正确的人为干预（调控）。例如国家工商总局根据企业登记注册的相关数据，通过一系列研究分析方法生成资本活跃度（CRI）指数，而这个指数与经济总量的重要指标GDP增幅和财政收入变化率都成正相关，且规律性前置于这两个指标几个周期。这对经济总量的科学预测起到了补充验证的积极作用，并为宏观调控的时机和手段提供了科学依据。

　　在当今社会，数据已经成为和自然资源、人力资源一样重要的战略资源。如何利用数据资源发掘知识、提升效益、促进创新，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据技术的追求目标。现在一些国家已经把更多地占有数据，科学地分析提炼数据，视为争夺今后发展制高点的重要机遇。最近，斯诺登曝出的“棱镜”监控丑闻，实际上是美国利用大数据保证其国家利益的案例，充分说明数据战在国防和国家安全领域的斗争愈演愈烈。我们必须具有数据挖掘和保护的意识。我国作为世界人口第一大国，产生的数据量也极为庞大，但真正存储下来的数据仅仅是北美的7%、日本的60%。全国超过半数的数据未得到妥善保护，存在数据外泄风险，需要继续抢救挖掘和保护。近年来，我国对大数据研究利用也高度重视。前不久，科技部、教育部等专门召开大数据研讨会，为今后我国有序开展大数据技术研发、务实推进相关产业发展梳理了思路。可以说，一个以数据为王的大数据时代已经到来。

　　二、开展农业大数据研究，提高科研水平和服务能力

　　农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业领域的实践。农业大数据涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节，是跨行业、跨专业的数据分析与挖掘，对粮食安全和食品安全有着重大意义。

　　农业大数据的特征包括以下几个方面：

　　一是从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（种子、饲料、肥料、农膜、农机、粮油加工、果品蔬菜加工、畜产品加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。

　　二是从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础。

　　三是从粒度来看，不仅包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。

　　四是从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源。如针对粮食安全的耕地保有量、土壤环境保护、市场供求信息等动态监测数据，针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等动态监测数据，甚至包括生物信息学的研究等。

　　我们在多年农业生产和科研中产生了
大量的数据。这些数据的集成和未来的挖掘、使用，对于现代农业的发展将会发挥极其重要的作用。当前农业领域存在诸多问题，如粮食安全、土壤治理、病虫害预测与防治、动植物育种、农业结构调整、农产品价格、农副产品消费、小城镇建设等领域，都可通过大数据的应用研究进行预测和干预。大数据的应用与农业领域的相关科学研究相结合，可以为农业科研、政府决策、涉农企业发展等提供新方法、新思路。

　　作为高等农业院校，开展农业大数据研究具有广阔的前景。我们在长期的办学实践和科学研究过程中积累了大量的数据，政府部门多年来也保留了关于农业方面普查、统计数据。而这些数据大多沉寂在资料库里，没有发挥它应有的作用。如果把这些资料用大数据技术加以开发利用，就会在指导生产、科学研究等方面发挥不可估量的作用。我们要结合学校的办学特点，大力开展大数据研究。要充分发挥联盟的优势和学校的学科优势、人才优势，在研究上形成特色、提高水平。当前，应着重在以下几方面做好工作。

　　第一，当好政府的智囊。为生产发展提供指导、为政府决策当好参谋，这是高校的重要职能。过去决策许多是凭经验，“跟着感觉走”，而用农业大数据来指导，将为生产发展和政府决策提供科学、准确的依据。比如，菜贱伤农的事件近年来屡屡发生，严重影响了农民的收入，挫伤了生产积极性。由于信息不灵、缺乏指导，市场上什么东西畅销，农民就种什么，等发现供过于求、产品滞销时已经来不及了。如能整合天气信息、食品安全、消费需求、生产成本、市场摊位等数据并进行科学分析，就能更有效地预测农产品价格走势，帮助农民提前预判，也帮助政府出台引导措施。再比如粮食安全问题，涉及耕地数量、农田质量、气候、作物品种、栽培技术、平均单产、产业结构调整、农资价格、农机、生产成本、生产方式、食品加工、国际市场粮价等多种因素，如果能对这些数据加以分析，建立模型，就可以对粮食产量做出判断，及时预警，帮助政府采取应对措施。开展大数据的研究和应用，我们要首先成为山东省农业方面的智库，今后随着研究的不断深入，还要成为全国农业发展的智囊。我们的联盟中有
6个省直部门，几乎包含了涉农的各个方面，可以提供与农业相关的大量数据和其他支持。我们要把对大数据的研究与生产发展、市场销售、新农村建设等密切结合，加强基础数据建设，完善数据采集体系，建立数据监测系统，持续不断地收集相关数据，并针对特定主题建立数学模型，预测某个方面的发展趋势，为政府制定政策、宏观调控提供依据。只有在社会服务中不断有所贡献和建树，才能提升学校的影响力。

　　第二，为企业提供支撑。政、产、学、研结合，是农业大数据产业技术创新联盟的重要特色，为企业服务也是我们开展研究的重要目的。一个企业的产品，什么时候需要升级换代，产品市场什么时候达到饱和，如何调整市场结构等等，都可以用大数据的手段加以分析预测，为企业提供咨询指导。比如肥料生产，预测到有机肥的需求在什么时候会超过化肥，企业就可以提前准备转型，培育有机肥产业。大数据的优势就在于：发现机会并优化实施，辅助决策，推动业务持续发展，并做到风险的评估。这样的分析、预测和评估，在养殖、种业、食品加工、植物保护等行业都可以开展。再比如，通过对天气、作物生长、农药使用、天敌情况等数据进行分析，可以对病虫害的发生做出预测预报，同时也可以引导农药企业的生产。这些分析都是带有战略性的，对企业决策发展有重要指导意义。我们联盟内有一批知名企业，涉及种子、肥料、食品加工、养殖等行业，相关专业的专家要走出校门，了解企业的需求，加强与企业的合作，在合作中开阔视野，提升服务社会的水平和能力。

　　第三，为学科提升和转型提供平台。大数据可大幅度提升各个学科的学术水平。这里指的“学术”内涵，在以前的文章中我已做了表述。我常提的“育人为本，学术至上”，是对我们教职工的要求。不管教学、科研还是社会服务，都需要我们有真本事，真本领，真学术。不善于学习、接受和运用新知识的人不能算是有真本领。我们不但要把大数据的知识用于科学研究中，还要用于教学中。现在看来，“学好数理化，走遍天下都不怕”的说法还是很有眼光的。我们学校大多数学科的基础就是数理化，没有这个基础，我们的学科便会受到发展的制约。我们一直在强调用信息科学和生命科学提升传统学科。在用生命科学提升传统学科方面，我们取得了进步，现在涉农学科的研究都可以做到分子水平；但在用信息科学提升传统学科方面尚未破题，没有找到结合的方法。而大数据恰恰为信息科学与传统学科的结合带来巨大的机会和潜力。数据爆炸式增长为科学研究发现带来新的方法、新的视野。就像4个世纪之前人类发明的显微镜一样，显微镜把人类对自然界的观察和测量水平推进到 “细胞”的级别，给人类社会带来了历史性的进步和革命。而大数据，将成为我们下一个观察和检测大自然的“显微镜”。这个新的显微镜，将再一次扩大人类科学探索的范围，提升创新的水平。我们在过去的研究中积累了大量的数据，这些数据的价值在论文中远远没有表现出来，因为我们没有认识到它的其他价值。但如果用大数据的方法把这些数据和其他类似研究收集的资料作为
整体研究，就很有可能发现或预测某些规律，在这种预测的指导下开展更深入的研究。比方说通过农业部、发改委和海关相关数据整合而成的数据分析库，我校对近期奶牛的数量变化进行分析研究，发现成年母牛的出售数据与牛肉的成本利润率极具相关性，后者总是前置前者两个分析周期。这对相关奶牛、肉牛养殖政策的制定和宏观调控起到了很好的辅助作用。

　　第四，为提高管理水平提供手段。大数据的研究和应用，不仅在科学研究和社会服务方面有重要价值，在管理和其他方面也大有用武之地。我们的管理决策，人为的因素占很大程度，很多是靠经验，有的是凭感觉，很少建立在科学的数据和模型基础上，因而难免片面、失误，也容易出现政策的不连续性。要做到科学决策，就应当把管理建立在数据分析基础上。我国在过去20年的信息化建设中，沉淀了大量的宝贵数据。这些数据是整个社会经济活动的数字化记录，是不可或缺的管理和决策的依据。一旦实施“数据驱动的决策方法”，我们的管理将更有效率、更开放、更负责，数据分析能够有效监控政策实施情况，及时纠正偏差和失误。我们每个管理部门都应该结合大数据的应用，制定本部门相关的管理方案。比方说，在人才培养方面，可以制定教学质量评价体系；在人力资源管理方面，可以对新招聘人才的发展潜力进行预测评估，可以对教职工的绩效做更科学的评价；在财务管理方面，可以优化投资方案，建立风险预警；在科研管理，可以探索我校及各个学院各种科研经费和成果的规律性，为科研规划服务；在校友工作中，可建立校友资料库并对校友的成长成才规律进行分析，为学校教学育人改革提供依据，等等。我们的教师、管理人员，只要对某一方面的管理感兴趣、愿意深入研究，都可以与相关的专业人员结合，用大数据的手段进行深入分析。在大数据的研究与应用方面，我们每个人都站在同一条起跑线上，只要你愿意潜心研究，每个人都有出彩的机会，每个人都可以成为某一方面的专家，每个人的价值都能得到充分发挥。

　　三、加强协同创新 提高农业大数据研究水平

　　农业大数据研究应用的整个链条，靠单枪匹马是不能完成的，必须组建多学科的团队。对某一问题的研究，首先要由相关专业的人员提出问题，然后与计算机、数学建模等方面的专家开展联合，进行数据的挖掘、整理、甄别，建立数据库和数学模型，再进行验证。这就像我们找水引水。有了用水的需求，就要找水源（可比作数据源和数据质量甄别与校正）、建水库（可比作建数据库），然后规划最佳引水路线，修建水渠（可比作数据分析和建模）。在这个过程中要由若干方面的人员参与，团队成员要各司其职，互相协作才能完成项目。当然，在具体工作中这个链条也分开进行，如建立数据库或数学模型等，每一项研究都可出重大成果。我们新组建的农业大数据产业技术创新联盟是一个开放的平台，对我校每一个学科开放，也可以与联盟内的科研单位、企业的人员合作共同申报、完成项目。

　　为促进农业大数据的发展，抢占先机，学校正在多方筹措资金，设立农业大数据研究专项资金，主要用于农业大数据研究的软件、硬件和数据库的建设，研究项目的资助，实验室建设等，现在已经购买了11个数据库，今后还要不断充实完善。现在平台已经搭建起来，需要我们积极开动脑筋，结合本领域、本专业、本部门的工作，充分利用好农业大数据这个平台，开展创新研究。无论教师还是管理人员，都要了解大数据的相关知识，增强大数据的意识，与大数据结为密友，用大数据的观点来思考我们的工作。我们还要树立数据沉淀和收集、数据应用及数据共享的意识，抓紧开展相关研究，推出农业大数据应用成果。要用扎扎实实的工作来证明我们的农业大数据平台是有实力和内涵的，是值得托付和信赖的。

　　尽管我们目前在农业大数据的研究方面处在领跑的位置，但依然要增强紧迫感，要开阔研究思路，加大研究力度；要加强与政府部门、企业、科研单位、兄弟高校的协作，发挥各自优势协同攻关；我们还要培养和引进一批大数据研发的高水平人才，建设研究团队，不断提升研究实力，尽快产出研究成果，为现代农业的发展提供更多的智力和成果支撑，为提升学校的办学水平做出更大贡献。