陸 珊 朱碧琴

（湖南環(huán)境生物職業(yè)技術學院，湖南 衡陽 421001）

0 引言

油茶作為一種木本油料，主要生長在我國南方，在鼓勵政策的扶持下，我國幾個油茶產區(qū)的發(fā)展均較為迅速。加上農業(yè)科技輔助，集中量產和定產都具有其一定的優(yōu)勢。油茶種植又帶動了周邊產業(yè)的發(fā)展，形成了油茶種植、加工、銷售等產業(yè)鏈條，有效帶動了農村經濟的發(fā)展。規(guī)?；挠筒璁a業(yè)不但形成了輻射周邊的油茶經濟圈，而且可以帶動旅游、環(huán)保等相關產業(yè)，打造成具有濃郁鄉(xiāng)土氣息的油茶經濟帶，造福一方。雖然油茶經濟具有若干的優(yōu)勢，但是并不一定適合全國各地，而且盲目地建設新項目，存在較大的風險，需要專業(yè)的團隊進行細致地調研，提出科學建議。為了深入地分析，科學地評判，大數(shù)據(jù)分析是一種實用、對路的好工具。大數(shù)據(jù)分析是建立在海量數(shù)據(jù)基礎上的分析與評判，兼顧了同業(yè)數(shù)據(jù)、周邊數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、成功案例、失敗教訓等多方面信息，以特定的運算規(guī)則進行深度計算，得出建立在充分數(shù)據(jù)基礎上的可信數(shù)據(jù)，是一種廣泛應用的尖端科技成果。將大數(shù)據(jù)分析應用于油茶產業(yè)的經濟發(fā)展規(guī)劃，可以深度挖掘歷史數(shù)據(jù)，同時匯總類似產地經驗，并在該基礎上得出方向性的建議。大數(shù)據(jù)分析技術代替了農業(yè)專家的調研職能，有助于農業(yè)經濟發(fā)展。

1 基于大數(shù)據(jù)分析的縣域油茶產業(yè)經濟發(fā)展規(guī)劃分析工具設計

1.1 獲取縣域油茶產業(yè)大數(shù)據(jù)

互聯(lián)網(wǎng)信息包羅萬象，其中關于縣域油茶產業(yè)的相關信息才是大數(shù)據(jù)處理分析的有用信息，需要進行刪選和甄別。該文將大數(shù)據(jù)分為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)、感知數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡數(shù)據(jù)。。在傳統(tǒng)的規(guī)劃發(fā)展中，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集合的主力軍，其優(yōu)勢為在時間和空間2 個方面非常準確地表現(xiàn)出一定區(qū)域的特點，但是該優(yōu)勢在實際操作中體現(xiàn)得并不充分。對空間布局說，還要講求視覺審美以及空間構造。數(shù)據(jù)缺乏人的行動能力和空間構造能力。那么，對這種比較靈活的規(guī)劃來說，人的影響因素也是必須要考慮的一部分。

考慮到數(shù)據(jù)分析計算中所使用的油茶產業(yè)數(shù)據(jù)的完整度和準確度，在其產量因素的數(shù)據(jù)收集時，主要采用的是2017—2021 年浙江、江西、廣東、湖南等幾個省份的油茶生產數(shù)據(jù)。經過整理發(fā)現(xiàn)，從2017—2021 年，這幾個省份的油茶產量占全國總產量的絕大部分，因此對這些地區(qū)和時間段數(shù)據(jù)的分析具有代表性，可以真實地反映出縣域油茶產業(yè)經濟發(fā)展的狀況和趨勢。為了能夠綜合評價油茶產業(yè)經濟的增長潛力，在數(shù)據(jù)對象中增加了影響經濟增長規(guī)模的油茶產量數(shù)據(jù)、種植面積、疏林地、灌木林地等數(shù)據(jù)，以便從多個角度統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對油茶產量影響因素進行定量分析。

充足的林地資源是保障油茶產業(yè)發(fā)展的基礎，因此針對油茶產業(yè)的研究，有針對性地選擇森林資源豐富的省份。根據(jù)《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》，油茶林地資源情況匯總于表1。

表1 縣域油茶林地資源表（單位：hm2）

在該研究中，影響生產的因素一般分為2 類，其中，基本的影響因素主要有自然資源、地理位置、氣候等對生產場合發(fā)生影響的因素；此外，人文環(huán)境也會對油茶產業(yè)經濟發(fā)展造成影響，是潛在的重要影響因素，例如縣域基礎公共設施、農業(yè)專家的技術支持、地區(qū)平均收入水平等，這些因素都會直接或間接，地作用于油茶產業(yè)的發(fā)展狀況。因此在核定大數(shù)據(jù)處理的信息范圍時，需要充分地采集各方面信息，形成多維度、多角度、豐富的數(shù)據(jù)處理基礎。

1.2 建立基于大數(shù)據(jù)的計算功能模塊

完成數(shù)據(jù)采集后，核心功能是對這些數(shù)據(jù)按照設計的算法進行計算。計算功能模塊如圖1 所示。

圖1 計算功能模塊流程圖

數(shù)據(jù)錄入是分析處理的基礎環(huán)節(jié)，在上一步確定的數(shù)據(jù)采集范圍內，設置相應的數(shù)據(jù)導入接口，有序調用數(shù)據(jù)。鑒于多地域歷年數(shù)據(jù)存在形式不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)庫繁雜的情況，需要在數(shù)據(jù)錄入環(huán)節(jié)設計兩種接口：針對歷史孤立數(shù)據(jù)的文件導入接口；針對網(wǎng)絡標準數(shù)據(jù)的平臺數(shù)據(jù)調用接口。數(shù)據(jù)通過錄入環(huán)節(jié)進入大數(shù)據(jù)分析處理的統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)準備，下一步需要對數(shù)據(jù)進行處理。分析過程分為預處理和處理2 個環(huán)節(jié)。其中預處理的目的是在紛雜的海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的數(shù)據(jù)，即去偽存真的過程；處理則是對有用的數(shù)據(jù)按照特定的算法運算，找到其中的規(guī)律性內容。

數(shù)據(jù)預處理采用聚類算法，如公式（1）所示。

式中：為聚類中偏離量；為聚類所有數(shù)據(jù)的均值；為樣本歐氏距離；為該聚類的中心；為樣本數(shù)量。

算法流程如下：對所有數(shù)據(jù)類型分類處理；針對每類計算其平均值；用該平均值替換各聚類中心的數(shù)值；在限定迭代次數(shù)內重復計算，如果該計算結果與聚類中心的值差小于設定閾值，則終止計算并儲存結果，否則繼續(xù)計算。數(shù)據(jù)預處理后，形成了縮減后的數(shù)據(jù)集合。這些數(shù)據(jù)集合從不同的方面體現(xiàn)了油茶產業(yè)經濟發(fā)展的特點與趨勢，作為后續(xù)分析提煉的基礎，因此需要按照設計的格式與順序儲存，以便后續(xù)調用。為保證數(shù)據(jù)集合的有效性，需要對數(shù)據(jù)的空位、唯一性和組合關系進行檢查，保證數(shù)據(jù)正確?？瘴粰z查主要是檢查在一組數(shù)據(jù)中心，是否有某一個屬性數(shù)據(jù)的數(shù)值是無效的，如果出現(xiàn)了空位，就會自動填充。唯一性檢查是檢查這組數(shù)據(jù)的屬性是不是唯一的，如果同組數(shù)據(jù)中有不同屬性的數(shù)據(jù)，那么會自動清除，并補充一個具有相同屬性的數(shù)據(jù)。組合關系檢查的工作主要在于對空間化的數(shù)據(jù)進行關系檢測，偵測數(shù)據(jù)前的鏈接是不是符合軟件的計算標準。完成數(shù)據(jù)有效性檢查后，即進入核心的數(shù)據(jù)分析處理環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)處理主要依靠面板模型。經過檢驗方式選取最恰當?shù)挠嬎惴绞健?/p>

檢驗方式如公式（2）所示。

式中：P為第種影響因素的影響效果；x為該因素的發(fā)生概率；λ為該因素影響效果的加權因子；n代表該因素的影響頻次；γ代表該因素的影響因子；代表影響因素的總數(shù)量，即有效數(shù)據(jù)集合的總數(shù)。

通過計算每種影響因素所形成的的影響效果，加之影響因子的正向或負向定義，綜合考慮了各參與因素對發(fā)展規(guī)劃的作用與影響，形成具有綜合指導意義的影響效果集合{P}，在該集合中代入待規(guī)劃縣的現(xiàn)實數(shù)據(jù)，并對各影響因素的結果按照降序排列，即可得到大數(shù)據(jù)計算結果。

1.3 精細優(yōu)化策略工具箱實現(xiàn)規(guī)劃分析

上步獲得的計算結果是建立在同業(yè)縣的歷史數(shù)據(jù)基礎上的分析判斷結果，直接用于指導待規(guī)劃縣的未來發(fā)展狀況有失偏頗，需要對數(shù)據(jù)進行動態(tài)修正。建立精細優(yōu)化策略工具箱為大數(shù)據(jù)算法提供參考。精細優(yōu)化工具箱是一個紐帶，它將遇到的問題、中期的分析以及所采取的應對措施連接為一個整體。優(yōu)化策略工具箱有4 種功能：初期數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)庫提取、數(shù)值評價與策略優(yōu)化。其中初期數(shù)據(jù)分析是對問題進行數(shù)據(jù)挖掘，分析角度設定為對油茶產量的4 個基本要素，從主要方面到次要方面，從屬性到數(shù)量進行全方位分析，包括設定位置林地的面積、空間形態(tài)以及土質狀態(tài)。針對一個地方的優(yōu)化策略，由于基礎不同，其初期對應的問題不盡相同，因此必須進行優(yōu)化。

在數(shù)據(jù)庫提取的工作過程中，初期的問題分析已經將方案問題屬性傳送過來，根據(jù)當前的數(shù)據(jù)庫儲存量，從數(shù)據(jù)庫中選擇足夠解決問題的相對應數(shù)據(jù)，并提取出來，打包送往下一部分處理。前文提及關于縣域油茶的數(shù)據(jù)，主要分為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)、感知數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)主體為各縣統(tǒng)計部門的歷史記錄，以及農業(yè)部門的檔案信息；感知數(shù)據(jù)主體為通過調查、收集整理到的樣本量數(shù)據(jù)，是調查取樣和走訪獲取到的相關產業(yè)的運營數(shù)據(jù)，需要經過分析整理才能使用；網(wǎng)絡數(shù)據(jù)主要為相關產業(yè)線上銷售的關聯(lián)數(shù)據(jù)，以及客戶的評價信息。為了提高分析結果的精準性，需要不斷完善數(shù)據(jù)庫。

在評價環(huán)節(jié)中，針對縣域油茶產業(yè)進行分析。工具箱最終給出的評估內容主要包括林地選址、勞動力規(guī)劃、交通情況、氣候條件以及產品供需關系等。在該環(huán)節(jié)中，通過對比其他省市縣級單位的油茶產業(yè)數(shù)據(jù)，查找本縣的實現(xiàn)情況與成功案例之間的差異，并在結果中對差異點逐項進行對比，在該縣開展油茶生產，以及相關配套產業(yè)的開發(fā)中，有多少資源可以聯(lián)合利用，又有什么方面會形成沖突，造成該縣的油茶產業(yè)不利的發(fā)展條件，都在評價環(huán)節(jié)中綜合評判。并且，任何事情不是一成不變的，在歷史時期能夠促進油茶產業(yè)發(fā)展的要素中的數(shù)據(jù)時利好要素，相關的行業(yè)背景、市場飽和度都會對判斷結果產生影響。因此，需要在判斷與評價中，充分利用大數(shù)據(jù)分析的全面性，結合各方面要素，并對該縣的實際情況各項背景信息加權處理，留出適當?shù)脑６?，使評價結果在限定的合理區(qū)間內具有自由度，評價結果才有現(xiàn)實意義。最后，在顯示端給出具體的結果評估文件，正式提出優(yōu)化策略。經過大數(shù)據(jù)采集準備、數(shù)據(jù)計算分析和策略修正，完成了縣域油茶產業(yè)經濟發(fā)展規(guī)劃分析，取得了結合該縣實際情況的油茶產業(yè)經濟發(fā)展規(guī)劃建議，完成了發(fā)展規(guī)劃分析。

2 對比試驗

2.1 試驗準備

為了證明所設計的縣域油茶產業(yè)經濟發(fā)展規(guī)劃分析工具能夠計算出正確的結果，對縣域經濟發(fā)展起到推動作用，通過代入實際數(shù)據(jù)加以驗證。

歷史數(shù)據(jù)集如公式（3）所示。

本縣油茶產業(yè)的對應數(shù)據(jù)集如公式（4）所示。

殘差數(shù)列如公式（5）所示。

則絕對關聯(lián)度如公式（6）所示。

相對誤差序列如公式（7）所示。

式中：() 代表第項數(shù)據(jù)的原始值。

小誤差概率如公式（8）所示。

式中：代表計算過程。

均方差比值如公式（9）所示。

式中：是原始數(shù)列的方差，是殘差數(shù)列的方差。當上述參數(shù)數(shù)值都＞0 且＜表2 中的數(shù)據(jù)時，則分析工具的結果收斂，具有指導意義。

表2 精度參照表

設置該文的分析工具為實驗組，傳統(tǒng)分析方法為對照組，從表1 中隨機抽取數(shù)據(jù)進行對比計算。

2.2 試驗結果

對照組和試驗組的三次精度計算結果見表3。

由表3 可知，試驗組的三次計算結果精度等級都是1，并且其4 項參數(shù)的數(shù)值都比對照組的參數(shù)值更優(yōu)秀。證明所設計的基于大數(shù)據(jù)的縣域油茶產業(yè)經濟發(fā)展規(guī)劃分析工具在計算中形成了收斂的計算結果，與真實情況更為接近，表明該方法所分析的經濟發(fā)展規(guī)劃更符合實際情況，對規(guī)劃的預測是有效的。

表3 試驗結果表

3 結語

縣級單位作為我國經濟發(fā)展的基層單元，面臨著資源少、特色不明顯、外部競爭激烈等很多難題，因此，在經濟發(fā)展的規(guī)劃中常常受到許多因素制約。通過采用先進的技術手段，對自身條件進行精準地分析，同時借鑒同等級其他縣城的成功經驗或失敗原因，可以少走彎路，更快速地帶領全縣人民脫貧致富。大數(shù)據(jù)分析處理技術作為一種新型的網(wǎng)絡化分析模式，具有強大的運算功能，能夠在海量數(shù)據(jù)中逐一排查并發(fā)現(xiàn)有價值信息，并通過設計合理的計算模型，方便快捷地找到復雜問題的解決途徑，有助于助力地區(qū)經濟的發(fā)展，形成別具一格的經濟發(fā)展路徑。該文從油茶產業(yè)經濟的角度嘗試了大數(shù)據(jù)分析的規(guī)劃指引能力，實現(xiàn)了第一階段的目標。后續(xù)還將深入研究，尋找更為準確的算法模型，并將其應用于地區(qū)發(fā)展的其他領域，指導規(guī)劃發(fā)展決策，為科學策劃提供一種高技術工具。