摘要：较详细地阐述了大数据技术的工作原理和应用，并分析了大数据技术在我国农业信息化过程中的扮演的角色和作用。通过对大数据技术在农产品检测预警、农业信息透明度等方面作用的探讨，对我国农业发展大数据技术提出一些建议。
关键词：大数据；农业信息化
随着信息技术的飞速发展，农业信息化水平越来越多地被用作成一种衡量一个国家农业现代化水平的指标。农业信息化所涵盖的数据类型很多，包含了装备、气象、市场、农资等，加上农业区域化、多样化、动态化等影响，农业生产过程中需要的数据面临着不断更新、挖掘、处理、应用等问题。但在云计算、大数据、物联网等技术大放异彩的时代，这些问题将迎刃而解，大数据支持下的农业信息化将对推动我国现代农业发展发挥重要作用。
1大数据在农业信息化中的应用现状
随着传感器、互联网、无线通信等技术的迅猛发展，我们获取信息的方式和途径也越来越多，成本也越来越低。大数据作为一种数据分析技术，可以从大量形式各异的原始数据中，按照我们事先设定的要求，筛选出符合条件的关键数据。当前大数据在许多领域已经有了成功应用的案例。如日本已经利用摄像头、各类传感器等终端申报采集农产品的各项数据，并将数据汇接到国家中心数据库进行管理和监测。我国虽然起步较晚，但许多城市也开始了基于大数据技术的“智慧农业”工程。如开展土壤抽样分析，通过大量的数据配合实验模型，确定化肥投入量的问题，通过农业大数据分析帮助农民提高收成，降低成本。如开展生产情况预测分析，大数据从各类数据库中调用本地区畜牧饲养情况，通过分析技术将支离破碎的信息组合联动，帮助企业制定有针对性的生产计划。
2农业信息化中有哪些我们关心的数据
在农业产业链前端，以农业种植为例，我们需要全面掌握农业种植使用土地的范围，需要实时了解各地区的土壤状态，并将大气环境、病虫害等综合因素通过差异性分析形成管理模板，用于指导农业生产。在农业产业链的产中阶段，以生产流通为例，我们需要对农产品品质认证、加工信息、检测报告、物流环节等信息进行收集加工，方便管理者对农产品质量进行溯源和质量把控。在农业生产的后端，我们需要将农产品的供求信息、价格趋势等信息进行分析，为企业开展精准营销提供帮助。
3大数据在农业信息化中的应用模式
大数据可以改善和优化农业生产中的决策环节，大数据的大不仅仅体现在数据由少变到多，由单一变成全面，而是通过挖掘数据和数据间的内在联系，根据决策者关心的重点，将数据进行重新筛选、组合，挖掘出其中最有价值的部分。分布在各个节点的物理设备按照农业信息化的要求，将许多不同的表现形式的信息，统一转换为格式的数据，而大数据则运用模板分析等手段从海量数据中得到我们需要的信息，从而为农业生产经营、农产品流通以及消费做出科学化指导。
4大数据在农业信息化中的应用探讨
大数据在很大程度上改善了农业企业生存发展的大环境，它可以优化整个农业生产链条的结构，可以提升农业产品生产管理的效率，可以提升农产品安全的保证水平，可以促进农业资源的合理利用和开发，可以为农业市场提供监测预测数据。
4.1开展农产品监测预警
农产品监测需要对农产品的生产、消费需求、市场情况、进出口贸易、供需平衡等情况进行全面的数据采集。然后通过数据分析、对比、建模后对生产进行宏观指导。在大数据技术的推动下，我们获取的数据将更加全面、更加细化，数据分析技术将更加的个性化、精准化，而检测预警的周期也将大大缩短。
4.2提高农业信息的透明度
在市场经济的大环境下，市场数据对企业的影响日益增大，如何在激烈的市场竞争中获取高附加值的信息，已经成了各个企业的争相研究的课题。以往企业获取信息主要靠市场调研等方式开展，不仅成本高，还有滞后性。但在大数据技术的带动下，通过广泛地对农产品生产、流通、消费等各个环节的数据采集、存储、共享，可以大大提高市场相关信息的透明度，使得各个企业可以精确地把握市场信息对自己的生产做出更加合理的决策。同时还可以根据气候、市场经济环境等因素的变化趋势，提前做好各种防范风险预案，为企业的生产经营保驾护航。
5结论
大数据技术已经为许多行业注入了新的活力，所以在我国农业信息化建设过程中，我们要大力发展大数据技术，制定出确实有效的战略规划。一是硬件建设上要跟进，在各个节点多部署建立数据采集网，尽可能地全面掌握各类信息。二是要注重提升核心能力，加大力度构建功能齐全的数据分析模型系统，进一步丰富算法工具，不断提升数据管理和分析能力，为农业生产提供精确地指导。三是要加大人才培养，特别是要提升农业科技人员的信息化水平，让大数据技术真正地为农业所用，为农业增效做出贡献。
参考文献
[1]孙忠富.大数据在智慧农业中研究与应用展望[J].中国行政管理论文农业科技导报，2013，15（6）：63-71.
[2]李到亮.物联网与智慧农业[J].农业工程，2012，2（1）：1-6.
作者：林羽 刘斌琼 单位：福建省农业科学院畜牧兽医研究所
