李慧姝

關鍵詞：大數據技術；農業(yè)；生態(tài)環(huán)境；監(jiān)測應用

1概述

1.1大數據

在新的時代環(huán)境下，數據已經成為一種重要的資產，對于企業(yè)發(fā)展和社會發(fā)展而言有著重要意義和影響。而大數據時代下的數據規(guī)模持續(xù)擴大，呈現出海量增長的趨勢，應當對龐大的數據信息進行分析，探索數據背后的價值和規(guī)律，以對數據進行合理利用。大數據具有容量大、種類多樣、獲取速度快、來源復雜的特點，需要對數據的來源與類型進行整理，通過合理利用分布式數據挖掘模式對海量數據進行提取，大數據時代的到來為我國社會發(fā)展提供了新的動力，充分發(fā)揮了數據在社會發(fā)展中的作用。

1.2農業(yè)生態(tài)大數據

在農業(yè)生產活動中會產生不同類型的數據，以土壤環(huán)境為例，墑情、溫度、土地植被比例都是影響農作物生產效益的重要因素[1]。農業(yè)生態(tài)大數據是指針對和生態(tài)環(huán)境相關的數據進行探討和分析，了解各個數據之間的具體聯系，并將其應用到生態(tài)環(huán)境治理和修復活動中，以確保為農業(yè)發(fā)展提供重要的基礎保障。表1為農業(yè)生態(tài)大數據監(jiān)測類型。

隨著信息化技術的應用，農業(yè)生態(tài)環(huán)境數據的監(jiān)測模式出現了變化，改變了以往人工監(jiān)測模式，開始利用各類信息技術傳輸數據，這也使得農業(yè)生態(tài)環(huán)境數據向著多樣化的方向發(fā)展。大數據技術可以結合收集到的生態(tài)環(huán)境數據進行分析，篩選有價值的信息，為農業(yè)生產活動的開展提供數據支持，有利于提高農業(yè)生產決策的合理性。大數據技術具有獨特的應用優(yōu)勢，如耕地污染問題是農業(yè)生產最為常見的污染問題，也是影響農作物生長發(fā)育的關鍵，由于耕地污染的影響元素較多，大數據技術具有多元數據同化和多尺度數據耦合等各種功能，可以分析污染物的演變過程，為污染治理工作的開展提供扎實的數據支持。同時，使用分布式數據庫、云計算等技術可以將數據和模型進行深度融合，及時挖掘數據背后的價值。所以，農業(yè)生態(tài)大數據在未來農業(yè)發(fā)展過程中將會有更加廣闊的應用前景，相關人員需要正確認識其應用價值和意義。

2農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測的意義

農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測已經成為農業(yè)發(fā)展過程中的重點，具有極強的應用意義，具體表現在以下4點。

（1）了解農業(yè)生態(tài)環(huán)境質量水平，及時發(fā)現存在污染的區(qū)域，明確污染物的分布及污染途徑，以此為基礎評估未來農業(yè)環(huán)境的變化情況，完善環(huán)保計劃，為開展生態(tài)環(huán)境監(jiān)測活動提供合理規(guī)劃[2]。

（2）根據監(jiān)測數據分析污染物帶來的具體影響，明確不同類型污染物、不同濃度范圍給生態(tài)環(huán)境及農產品造成的危害。在分析污染物危害后，對生態(tài)環(huán)境質量標準及農產品安全要求進行優(yōu)化和調整，真正做到因地制宜，及時調整農業(yè)生產模式。

（3）監(jiān)測農業(yè)污染問題，了解農藥、化肥、污泥、粉煤灰等廢棄物的分布情況，根據當地農作物的分布特點和農業(yè)污染問題對有關物質的使用方式進行調整，制定科學的施肥策略，控制化學農藥濃度，將有害資源轉變?yōu)橛欣脙r值的資源，為開展農業(yè)生產活動提供助力。

（4）對污染事故問題進行監(jiān)測，結合大量的生態(tài)數據及時發(fā)現農業(yè)生產活動中出現的生態(tài)問題，有關部門再針對以生態(tài)問題為基礎產生的糾紛進行仲裁，保證農民的合法權益不會受到侵害。

3大數據技術在農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的應用

大數據技術是當前各行各業(yè)均較為常用的一種技術，改變了以往數據收集、整理的方式，有利于提高數據應用價值。在農業(yè)生產活動中也開始重視構建標準化、科學化的農業(yè)生產體系，而大數據技術則是不可或缺的關鍵技術。當前，在農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中已經開始應用大數據技術，在數據收集和數據分析評價方面應用效果明顯。

3.1高效收集生態(tài)環(huán)境數據

在農業(yè)生產過程中，需要重點收集農業(yè)生態(tài)環(huán)境數據，并提高數據收集效率，為開展監(jiān)測活動提供重要支持。以往在數據收集的過程中，需要由不同部門將相關數據整合在一起，并且需要相關人員利用實際調查的方式收集數據，數據收集效率較低、難度較大[3]。但應用大數據技術，能夠在短時間內完成數據收集，并且形成區(qū)域生態(tài)環(huán)境數據互聯互通模式，為數據的傳輸提供便利和支持，從而構建網格化的環(huán)境監(jiān)控機制。例如，在對大氣數據進行收集時，可以利用數據處理算法以及分析系統(tǒng)針對大氣數據的各項指標及時進行測定，讓相關人員能夠更好地了解大氣數據出現的變化。大數據技術可以針對準確度較低的傳感器進行及時報警，減輕校準工作人員的工作壓力，為特殊區(qū)域開展生態(tài)環(huán)境監(jiān)測活動提供了重要保障。部分農業(yè)生產區(qū)域較為偏遠，在野外長期進行監(jiān)測作業(yè)所需成本較高，大數據技術則可以在野外形成長期的動態(tài)化監(jiān)測模式，將數據實時傳輸給后臺系統(tǒng)，快速讀取復雜的環(huán)境情況，包括氣候參數、水文水質參數、生態(tài)參數以及景觀數據等。

3.2數據分析評價應用

數據分析處理功能是大數據技術的重要優(yōu)勢功能，能夠自動針對數據類型進行精準劃分，通過分類整合后分析其內部所蘊含的規(guī)律和價值，從而結合數據分析評價結果對農業(yè)生態(tài)環(huán)境治理或者管理策略進行優(yōu)化[4]。比如，大數據技術可以針對農業(yè)生態(tài)環(huán)境中的污染數據進行收集和整合，明確不同污染源的分布特征，分析污染源的嚴重程度，并預估未來污染源的發(fā)展趨勢，以針對農業(yè)生態(tài)污染問題進行預警和診斷。大數據技術和其他現代化技術的融合應用能夠進一步提高數據分析評價的準確性與合理性，如將大數據技術和人工智能技術進行融合，可以完善大數據處理架構，形成實時數據診斷評價模式，以人的思維模式為基礎智能化制定污染處理方案。除了對收集到的數據進行評價外，大數據技術還可以對生態(tài)環(huán)境質量水平進行跟蹤性評價，了解不同地區(qū)農業(yè)生態(tài)環(huán)境所出現的變化。跟蹤性評價可以收集農業(yè)生產過程中生態(tài)環(huán)境數據的變化情況，并將其以可視化的方式展示出來，讓相關人員能夠更加直觀地了解生態(tài)環(huán)境出現的改變，為農業(yè)生態(tài)環(huán)境管理提供數據支持。

4農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中大數據技術應用問題

農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測是當前農業(yè)發(fā)展關注的重點，但是由于我國長期沿用傳統(tǒng)的農業(yè)生產理念，對于生態(tài)環(huán)境監(jiān)測的研究尚不深入，大數據技術應用仍然面臨較多的問題和挑戰(zhàn)，影響了大數據技術應用效果，難以充分發(fā)揮大數據技術的應用優(yōu)勢。因此，相關部門需要正確認識大數據技術應用問題，能夠結合大數據技術應用現狀制定合適的發(fā)展策略，深化農業(yè)生態(tài)大數據的應用。

4.1數據共享難度大

若要挖掘大數據背后的潛在價值，實現數據共享是前提和關鍵，可以對收集到的多樣化數據進行資源共享，為各個部門開展相關生態(tài)環(huán)境決策活動提供全面的數據支持，然而，農業(yè)生態(tài)環(huán)境大數據的類型和格式具有復雜性和多樣性，會通過圖片、文字、視頻等多種不同形式展示出來。并且，農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測數據分別來自農業(yè)氣象、農田水利、國土資源等不同部門。每個部門在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測活動中提出的要求和規(guī)范是不同的，監(jiān)測指標也會有所差異，缺少統(tǒng)一的標準規(guī)范和數據平臺，因此會給后續(xù)數據的整合和統(tǒng)一帶來一定的難度。當前，雖然各個部門在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測過程中均開始使用信息化技術，但是其數據管理系統(tǒng)之間存在嚴重的壁壘問題，不同部門之間的同類數據形成“數據孤島”，很難整合，共享難度增加，影響了數據的有效利用?？梢?，“數據孤島”問題已經成為生態(tài)環(huán)境監(jiān)測過程中需要重點解決的問題之一，如果不能將各個部門之間的數據進行有效共享，就難以發(fā)揮各個部門在農業(yè)生態(tài)環(huán)境治理過程中的作用，影響環(huán)境治理效果。

4.2技術創(chuàng)新程度不足

如何將多源異構的農業(yè)生態(tài)環(huán)境大數據轉換成合適的格式和類型，并在存儲和處理前對采集的數據進行“清洗”，是我國目前面臨的一大技術挑戰(zhàn)[6]。雖然大數據技術的應用已經得到了創(chuàng)新，但是我國農業(yè)發(fā)展速度較快，農業(yè)生產面積持續(xù)擴大，在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中收集的數據規(guī)模也有所增加，因此提高了對于大數據技術應用的要求。如果數據技術創(chuàng)新度不夠，就會影響大數據技術應用的效果，給農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測活動的開展帶來制約和影響。同時，專門研發(fā)適合多種計算模型的通用架構，是農業(yè)生態(tài)環(huán)境大數據建設和發(fā)展的迫切需求。在當前的大數據計算過程中，計算只是停留在數據簡單核算層面，或者部分計算模型無法適合多種形式數據的計算需求，這也會影響計算效率。

4.3缺少專業(yè)大數據人才

人才在21世紀是一種極其重要的優(yōu)質資源，對于各行各業(yè)的發(fā)展而言，都有著重要意義和影響，而且農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測也需要專業(yè)性人才的支持才能夠持續(xù)推進。因此，在大數據技術廣泛應用的環(huán)境下，需要重點培育專業(yè)的大數據人才，才能符合未來的農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測工作需求。但農業(yè)生態(tài)環(huán)境大數據涉及的學科眾多，既包括環(huán)境、氣象、水文、土壤等自然學科，也包括數學、統(tǒng)計、人工智能等工程技術，因此需要大量復合型專業(yè)人才。然而，目前我國的農業(yè)高校和科研院所鮮有設置大數據相關專業(yè)和課程，也缺少對當前急需的農業(yè)生態(tài)大數據人才的針對性培養(yǎng)機制，難以源源不斷地提供優(yōu)質人才資源。目前，負責農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測工作的人才通常只是對農業(yè)領域的知識有詳細了解，缺少良好的大數據意識，不能主動利用大數據技術對農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測工作模式進行創(chuàng)新[7]。

5農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中大數據應用優(yōu)化策略

農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測面臨嚴重的制約和影響，由于各種污染問題頻發(fā)，影響的范圍也持續(xù)擴大，降低了農業(yè)生產效益。上文針對大數據技術的應用問題進行了分析，為了能夠解決農業(yè)生態(tài)環(huán)境問題，促進農業(yè)持續(xù)發(fā)展，需要對大數據技術的應用方式進行優(yōu)化，將大數據技術和農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測緊密融合。下文提出了大數據技術的應用優(yōu)化方式，力求為今后大數據技術在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的應用提供參考。

5.1集成多領域生態(tài)監(jiān)測數據

在農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測過程中需要重視對多個領域的數據進行集成處理，將其匯總到一起，這才能對農業(yè)生態(tài)環(huán)境指標進行細化[8]。在監(jiān)測工作中涉及的部門包括氣象部門、水利部門、國土部門、農業(yè)部門、交通部門等，部門和部門之間應當針對生態(tài)環(huán)境監(jiān)測指標進行統(tǒng)一規(guī)范和要求，保證格式與計算方法的統(tǒng)一性，為后續(xù)的使用提供便利。污染問題的產生會受到各種因素的影響，是生態(tài)環(huán)境要素在共同作用下產生的。通過集成監(jiān)測數據能夠打通數據互通機制，真正形成大數據體系，為后續(xù)大數據分析、模擬計算以及污染問題溯源提供便利。

5.2強化大數據技術處理能力

處理能力是大數據技術的優(yōu)勢之一，需要重視對其進行強化，充分發(fā)揮大數據技術在農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測過程中的功能和作用[9]。特別是現階段氣候環(huán)境出現了較多的變化，經常會產生各種災害天氣，生態(tài)環(huán)境因素處于波動狀態(tài)，只有重視大數據技術的創(chuàng)新，才能夠對生態(tài)環(huán)境問題進行精準預測，及時對農業(yè)生產過程中的風險問題進行預報，為農業(yè)生產活動的有序開展提供質量保障。因此，相關人員需要結合地區(qū)的自然環(huán)境變化規(guī)律來開發(fā)軟件，對大數據技術平臺的功能模塊進行合理拓展，以提高大數據技術的處理能力，形成全流程精準預測模式。同時，將機器學習技術、人工智能技術和大數據技術進行融合，對大數據技術的應用模式進行創(chuàng)新，充分發(fā)揮大數據技術的功能和優(yōu)勢。

5.3培養(yǎng)專業(yè)優(yōu)質人才

相關部門需要重視培養(yǎng)優(yōu)質人才，要求其在掌握農業(yè)專業(yè)知識的同時了解大數據技術，并形成大數據思維模式，合理利用大數據技術完成生態(tài)環(huán)境監(jiān)測工作。對生態(tài)環(huán)境監(jiān)測工作人員進行培訓，為其講解大數據技術在農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的具體應用，并提出未來大數據技術應用的發(fā)展趨勢，使其能夠改變傳統(tǒng)的工作理念。同時，重視招聘復合型人才，可以和高校進行合作，利用在學校舉行招聘會的方式和人才進行一對一溝通，要求人才了解生態(tài)環(huán)境監(jiān)測相關知識，并且能夠熟練使用大數據技術。高校也應當對人才培養(yǎng)體系進行優(yōu)化和完善，結合當前社會對于人才的需求特點制定合適的培養(yǎng)策略，將復合型人才作為主要的人才培養(yǎng)目標[10]。

6結束語

農業(yè)是我國社會發(fā)展的重要基礎，只有農業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，才能夠為社會發(fā)展提供源源不斷的動力。在農業(yè)生產過程中，生態(tài)環(huán)境是影響農作物質量的主要因素，通過對生態(tài)環(huán)境進行調查和監(jiān)測可以了解農業(yè)生產給生態(tài)環(huán)境帶來的變化，及時采取有效措施進行治理。傳統(tǒng)生態(tài)環(huán)境數據存在無序性和孤立性的特點，難以進行有效整合，在大數據技術的推動下構建信息化的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測體系，提高了環(huán)境監(jiān)測工作效率和質量。但是，農業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中大數據技術的應用仍然面臨較多問題，包括數據共享難度大、技術創(chuàng)新不足、缺少專業(yè)大數據人才等。因此，相關部門應集成多領域生態(tài)監(jiān)測數據，強化大數據技術處理能力，培養(yǎng)專業(yè)優(yōu)質人才，為合理應用大數據技術提供支持和幫助。