农业大数据平台构建的成本效益分析

江艳军

摘要：农业大数据是解决我国耕地利用、区域协调发展和脱贫致富的重要方法与途径。本文基于耕地共享视角介绍我国农业大数据平台的机构建设和国家政策，剖析构建及利用农业大数据平台的理论研究，分析大数据平台建设的成本构成与收益前景，并提出相应的政策与建议。

关键词：农业大数据；耕地共享；成本；收益

中图分类号：F303 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2018）021-0287-01

一、研究背景

2017年农业部下发农业农村大数据发展实施意见，农业大数据的建设将会解除资源和环境的束缚，打破成本“地板”和价格“天花板”的制约，进一步促进耕地的需求和供给侧改革，实现农业生产资料的数据化、自动化和智能化。大数据服务平台能够对农具的购买、播种、农药、植保、施肥、除草等数据进行实时跟踪监控和存储，为农业经营者进行管理和资源要素分配提供数据支撑，加强远程耕地质量检测和农机优化配置，实现农业生产的产业链、价值链、供应链的网络联通，使得所有的农业生产与防范措施都能够通过大数据平台进行分析和高效管理，进而使耕地利用效率最大化。

二、大数据平台构建的成本效益分析

1.大数据平台建设的成本构成

（1）数据源采集、清洗及加工成本

建立大数据平台首要任务是采集可靠数据源，需要对生产、培育、流通、交易等各个环节产生的数据进行收集，首先就是对采集器械的收集，例如，环境感知设备、温度和湿度传感器、土壤传感器、气体传感器等设备对基础数据进行有效采集，现在更多的数据都是利用手机APP、遥感和各种高科技影像终端设备进行及时在线采集，这些过程无论从时间还是空间上都会产生数据采集总成本。对采集的数据源首先要输入到终端机制，这就需要采购数据网络传送设备，目前主要由WIFI、Zig Bee网络等构成，该类设备主要负责数据源采集信息和控制命令的传达，建立以云计算为主的决策中心，大数据不能用一台计算机直接进行运算与操作，必须通过云计算等技术对数据源进行清洗、处理、储存和分析，负责对整个大数据系统进行智能决策，所以需要采购和建立云计算相关技术设备构成数据加工成本。

（2）大数据平台搭建与数据更新成本

无论对数据源的采集、加工、传送和智能决策分析，都需要建立相应的大数据系统，为保证数据的真实可信以及责任溯源，在乡村、城镇、省和全国都必须建立大数据储存和处理系统，确保数据的及时运行和储存，大数据平台的构建也需要与阿里巴巴、腾讯等互联网公司合作，这也将增加大数据建造成本。对大数据系统的数据进行及时更新，这需要建立网络更新系统，实现与大数据系统互联互通，保证只要数据源进行更改就会使得其他所有数据及时得到更新，并且对更新数据进行备案标注，使得所有数据都能够有“档案”可查。

2.大数据平台构建的效益分析

（1）土壤质量鉴别

借助化学和生物学技术鉴别各类土壤性能，耕地本身的提供性能是农作物生长的首要条件，也是提高耕地利用效率的决定因素，因此土壤坚定非常重要，通过GPS定位系统收集并使用大数据，基于不同类型土壤的近红外光谱，并采用美国ASD公司最新研制的held Field Spec型光谱仪进行测定鉴别，所有测定光谱范围必须达到800mn为合格。运用BP神经网络模型对土壤性能和类别鉴定结果进行分析，对不同土壤鉴定结果将与耕地所有权者通过大数据平台进行联合对接，对土地的转让、性能、有机物含量、适宜耕种农作物种类以及所有权实现信息统一。

（2）培育良种及农作物生长周期检测

良种的培育需要大数据的支持，培育土壤的熟化、解冻、深翻、消毒和病虫害检测都需要来自全国各地成功经验的总结，每一个环节需要有相应的数据支撑，对不同类别种子的培育还要对数据根据当地的风向、湿度、光照和需求进行分析和转换，种子饱满度的量化、发芽率高低、部分种子的雪藏等，这些种子的处理过程需要进行大数据系统跟踪检测，并进行有效预测，进而提高种子的发芽率。在育苗技术领域开创大数据改良信息记载，促进新时代育苗技术的创新。在大数据技术支持下通过对各类农作物发芽、生根、出叶、开花、结果、成熟等生长周期以及相应的变化范围都会有相应大数据统计，借助大数据利用云计算处理考察标准化差植被指数（NDVI）与比值植被指数（RVI），在时间和空间上把握农作物生长周期精确性。

（3）精准种植，加强耕地流转

目前全国大部分地区耕地撂荒严重且耕地流转管理较为困难，可利用农业大数据预测分析出各类农作物最佳种植区域，建立网上耕地流转交易，特别是对于广大外出打工者而言，可以节约来回谈判交易成本，进而实现远程交易操作。同时可以随时查阅监督土地的利用管理情况，提高土地利用效率、激发农户进行耕地流转，既保障了广大农户的收入，同时也保护好了生态环境及维护了当地生物多样性，有利于当地其他农户发展农家乐等旅游产业，从而推动当地及相邻县域的农业食品加工厂等制造业的发展，实现一、二、三产业融合发展，这反过来又会推动农村基础设施的建设与完善，更好地推动农业规模化生产。

三、结语

本文基于耕地共享视角分析农业大数据平台的构建框架，探讨构建农业大数据的成本及带来的收益情况。农业大数据的构建成本主要包括：数据源采集、数据源清洗及加工、大数据平台搭建与大数据的更新。而建立农业大数据的主要收益及应用前景主要包括：土壤质量鉴别、培育良种、配套间种、农作物生长周期检测、降雨量与光照预测、精准种植，加强耕地流转等。因此，我國应加速建设和完善农业大数据平台，并结合农村基础设施实现农业精准投资。结合当地实际情况制定合理利用农业大数据的相关政策法规，通过建立地方和国家大数据平台，利用真实有效数据及建立相关计量预测模型，利用网络云计算系统测算农业产业结构优化程度及空间溢出效益，结合当地经济发展条件、农业生产方式与生产环境设计最优农业大数据构架平台及完善方案，实现对农业生产的精准投资。