一、引言
在数字化和智能化技术日益融合的当下，农业大数据已经崛起为推动农业现代化的核心动力。通过对海量农业数据的收集、深入分析和有效应用，我们能够实现对农业生产全过程的精准管理和优化决策，从而显著提升农业生产的效率和产品的质量。然而，在我国，农业大数据资源的整合工作还面临着一系列挑战，例如数据质量不高、数据共享性差、数据利用率低等问题。这些问题的存在，无疑给农业大数据资源的有效利用带来了困难。因此，如何在数智融合的背景下，探索出一条有效的农业大数据资源整合路径，对于推动我国农业现代化进程具有深远的意义。
二、农业大数据资源整合的现状及问题
（一）农业大数据资源整合的现状
近年来，我国农业大数据资源整合取得了显著进展。政府和企业纷纷投入大量资源，建设了一批农业大数据平台和服务系统，为农业生产和管理提供了强有力的数据支持。这些平台的建立不仅促进了农业信息化的发展，还提高了农业生产的效率和质量。首先，农业大数据在精准农业领域的应用取得了显著成效。通过收集和分析大量的农业生产数据，农民可以更准确地了解土壤状况、气象条件、作物生长情况等信息，从而制定更科学的种植方案。这种精准农业的推广使得农作物的产量和品质得到了显著提升，农民的收入也得到了增加。其次，农业大数据在农产品质量安全追溯方面的应用也取得了重要成果。通过建立农产品溯源系统，消费者可以追溯到农产品的生产、加工、运输等各个环节的信息，确保了农产品的质量安全。这种透明度的提升增强了消费者对农产品的信任，促进了农产品市场的健康发展。此外，农业大数据还在农业电子商务领域发挥了重要作用。随着互联网的普及和电商平台的兴起，越来越多的农民开始通过电子商务平台销售农产品。农业大数据的应用使得农民能够更好地了解市场需求、价格波动等信息，从而做出更明智的销售决策。同时，农业电子商务也为消费者提供了更多的选择和便利，推动了农产品的销售和流通。
（二）农业大数据资源整合存在的问题
尽管我国在农业大数据资源整合方面已经取得了一定的进展，但仍然存在一些亟待解决的问题。这些问题主要体现在以下几个方面：
一是数据质量不高，由于农业大数据的来源非常广泛，包括各种传感器、遥感卫星、气象站等，这些数据源的数据格式也各不相同，有的是结构化数据，有的是非结构化数据，还有的是半结构化数据。这种数据的多样性和复杂性，使得数据的质量参差不齐，有的数据准确可靠，有的数据则可能存在误差。这种情况严重影响了农业大数据的准确性和可靠性，使得我们在使用这些数据进行决策时，可能会因为数据的错误而做出错误的决策。二是共享性差，在我国，农业数据的收集和管理主要由不同的部门和地区负责，而这些部门和地区之间的数据共享机制并不完善。这就导致了数据孤岛现象的出现，即各个部门和地区各自为政，数据无法流通和共享。这种现象严重阻碍了数据资源的充分利用，使得我们无法通过整合各方数据，形成全面的、立体的农业大数据视图。三是利用率低，目前，我国的部分农业大数据平台和服务系统的功能还比较单一，操作也相对复杂。这使得农民和农业企业在使用时感到困难，无法满足他们的实际需求。因此，这些数据资源的利用率相对较低，大量的数据被闲置，没有得到有效的利用。
三、数智融合背景下农业大数据资源整合的必要性和意义
（一）必要性
提高农业生产效率：整合农业大数据资源是提升农业生产效率的重要手段。通过对农业生产全过程的精准管理和优化决策，我们能够更有效地利用各种农业资源，从而提高农业生产的效率和质量。这种整合不仅能够帮助我们更好地理解农业生产的实际情况，还能够为我们提供更准确的决策依据，使我们能够在农业生产中做出更合理的选择。
促进农业可持续发展：整合农业大数据资源对于推动农业的可持续发展也具有重要意义。通过对农业资源的优化配置和合理利用，我们可以确保农业资源的可持续利用，从而保障农业的长期发展。这种整合不仅能够帮助我们更好地理解和管理农业资源，还能够为我们提供更有效的资源利用策略，使我们能够在保护农业资源的同时，实现农业的持续发展。
推动农业现代化：整合农业大数据资源是推动农业现代化的关键步骤。通过推动农业信息化、智能化和数字化的发展，我们可以加速农业现代化的进程。这种整合不仅能够帮助我们更好地理解和应用现代科技在农业生产中的应用，还能够为我们提供更有效的农业生产方式，使我们能够在农业生产中实现更高的效率和质量。
（二）意义
农业竞争力的提升：整合农业大数据资源能够显著提高农业生产的效率和质量。通过对大量数据的分析，农民可以更准确地了解土壤、气候等因素对作物生长的影响，从而优化种植方案和施肥策略。这不仅可以提高单产，还能降低因不当管理导致的资源浪费，进而有效降低生产成本。在全球化的市场竞争中，这种成本优势和质量提升将直接转化为农业竞争力的增强。
农村经济的持续发展：农业大数据的整合为农村产业结构的调整提供了科学依据。通过分析消费趋势、市场需求等数据，可以引导农民种植更具市场竞争力的作物，或是发展特色农业和深加工产业。这种产业结构的优化升级不仅增加了农民的收入，还促进了农村经济的多元化发展，为乡村振兴注入了新的活力。
国家粮食安全的坚实保障：农业大数据资源的整合使得粮食生产管理更加精准高效。通过对播种、生长、收获等各个环节的数据监控和分析，可以实现精细化管理，及时发现并解决生产中的问题。同时，大数据还能辅助决策者进行科学的预测和规划，确保粮食供应的稳定性和可靠性。这种全程的优化决策机制，无疑提高了粮食的整体产量和质量，为国家粮食安全构筑了坚实的防线。
四、农业大数据资源整合的路径探索
（一）建设农业大数据资源整合服务平台
平台总体架构：我们致力于构建一个全面的农业大数据资源整合服务平台，该平台将集成数据采集、存储、处理、分析和应用等多个功能。具体来说，平台将包含以下几个关键模块：
1. 数据采集层：这一层的主要任务是从各种农业相关来源收集数据。这可能包括气象信息、土壤条件、作物生长情况、农机使用状态等。我们将利用物联网技术部署传感器和设备，实时监测农田环境，自动收集这些关键数据。
2. 数据存储层：采集到的数据需要被有效存储以便后续处理。我们将采用云存储解决方案，确保数据的可扩展性、可靠性和易于访问。此外，我们会实施数据备份和恢复策略，以防数据丢失或损坏。
3. 数据处理层：在这一层，我们将对原始数据进行清洗、转换和整合，使其适合进行分析。这可能涉及去除异常值、标准化数据格式以及合并来自不同来源的数据。
4. 数据分析层：经过处理的数据将进入分析阶段，我们将运用大数据技术和人工智能算法来挖掘数据中的模式和趋势。例如，我们可以预测作物产量、优化资源分配或识别病虫害的早期迹象。
5. 应用服务层：最后，我们将开发各种应用程序和服务，使最终用户能够利用分析结果做出更明智的决策。这可能包括为农民提供定制化的种植建议、为政策制定者提供宏观农业趋势报告，或者为科研人员提供数据支持的研究工具。
关键技术：为了实现上述平台的功能，我们将采用一系列前沿技术：
1.云计算：通过云服务提供商的资源，我们可以弹性地扩展计算能力和存储空间，以应对不断变化的工作负载。
2.大数据技术：利用分布式计算框架和数据库管理系统来处理海量数据集，确保高效性和准确性。
3.物联网：部署在农田中的传感器网络将不断收集关键指标，并通过无线网络发送到云端进行处理。
4.人工智能：机器学习和深度学习模型将被训练来识别复杂模式，提供预测分析和自动化决策支持。
同时，我们将非常重视数据安全和隐私保护：
1.加强数据加密措施，确保传输和静态数据的安全。
2.实施严格的访问控制和身份验证机制，限制对敏感数据的访问。
3.遵守相关的法律法规，如通用数据保护条例（GDPR）或其他地区的数据保护法规。
4.定期进行安全审计和风险评估，以及时发现和解决潜在的安全隐患。
通过这些技术和措施的应用，我们的农业大数据资源整合服务平台将为农业生产者、研究人员和决策者提供一个强大而安全的工具，以促进农业的可持续发展和智能化转型。
（二）推进农业数据共享与开放
建立农业数据共享机制，需要加强政府部门之间的协调与沟通。通过建立有效的沟通渠道和协作机制，确保各部门之间能够顺畅地交流和共享农业数据。同时，制定农业数据共享目录和标准，明确数据共享的范围、方式和责任。这有助于规范数据的采集、整理和共享过程，提高数据的准确性和可靠性。
促进农业数据开放是另一个重要方面。政府和企业应该鼓励将农业数据向社会开放，以便更多的人能够访问和利用这些数据。这不仅可以提高农业生产效率，还可以促进农业科研和创新的发展。然而，在推动农业数据资源共享和利用的同时，也需要加强数据开放的安全管理和风险控制。确保数据的安全性和可靠性是非常重要的，以防止数据泄露、滥用或被恶意攻击。因此，建立完善的数据安全管理制度和技术手段是必要的，以保护数据的安全和隐私。
（三）加强农业大数据应用与创新
农业大数据的应用对于精准农业的发展至关重要。通过建立农业大数据平台和服务系统，我们可以实现对农田土壤、气候、作物生长等关键信息的实时监测和分析。这一过程涉及到大量的数据采集和处理，包括土壤湿度、温度、养分含量等参数的实时监测，以及气候变化对农作物生长的影响分析。通过对这些数据的深入分析，我们可以为农民提供精准的生产指导和建议。例如，根据土壤状况和气候变化，我们可以为农民推荐最适合的种植方案和施肥策略，以提高农作物的产量和质量。同时，我们还可以利用大数据分析来预测未来的天气变化，为农民提前做好准备，避免因天气原因导致的损失。
促进农业大数据在农产品质量安全追溯中的应用：
农产品质量安全是消费者关注的焦点，也是农业发展的重要保障。为了确保农产品的质量安全，我们需要建立一套完善的农产品质量安全追溯系统。这个系统将利用农业大数据技术，实现对农产品生产、加工、流通等环节的全程监管和追溯。
在生产过程中，我们可以利用传感器和监控设备收集农产品的生长数据，包括施肥、灌溉、病虫害防治等信息。这些数据将被上传到大数据平台进行分析和存储，以便在需要时进行追溯和查询。同时，在加工和流通环节，我们也可以通过二维码或射频识别等技术，记录农产品的来源、加工过程和运输信息，确保农产品的质量安全可追溯。
鼓励农业大数据在农业电子商务中的应用：
随着互联网的普及和电子商务的快速发展，农业电子商务逐渐成为农产品销售的重要渠道。为了推动农业电子商务的发展，我们需要充分利用农业大数据为农产品销售提供精准的市场分析和营销策略。
通过收集和分析消费者的购买行为、偏好和评价等数据，我们可以了解市场需求和趋势，为农产品的销售提供有针对性的市场定位和推广策略。同时，我们还可以利用大数据分析来优化供应链管理，提高农产品的配送效率和客户满意度。此外，农业大数据还可以帮助我们预测市场供需变化，为农民提供及时的市场信息和价格指导，帮助他们做出更准确的生产和销售决策。
（四）加强政策引导与支持
在国家发展战略和农业实际需求的基础上，制定农业大数据发展规划是至关重要的。这一规划应明确发展目标、重点任务和保障措施，以确保农业大数据资源的整合和利用能够有效地促进农业生产和农村经济的发展。首先，制定农业大数据发展规划需要紧密结合国家发展战略。国家发展战略为农业大数据提供了宏观指导和方向，确保农业大数据的发展与国家战略保持一致。同时，结合农业实际需求，考虑到农业的特殊性和复杂性，制定符合农业特点的大数据发展规划，以满足农业生产和农村经济的需求。其次，加大资金投入对于农业大数据资源整合至关重要。政府应加大对农业大数据领域的财政支持，鼓励社会资本的参与，形成多元化的投资格局。通过增加资金投入，可以推动农业大数据的研发和应用，提升农业大数据的技术水平和服务质量。同时，加强对资金使用情况的监管和评估，确保资金的有效使用，防止浪费和滥用现象的发生。此外，加强人才培养是农业大数据发展的关键。农业大数据领域需要具备专业知识和技能的人才来推动其发展。因此，应加强农业大数据领域的人才培养和引进工作，提高人才的专业水平和创新能力。同时，加强与国际先进水平的交流与合作，借鉴国际先进经验和技术，不断提升农业大数据的专业化水平。
五、结论
在数智融合的背景下，农业大数据资源整合是推动农业现代化的重要途径。通过建设农业大数据资源整合服务平台、推进农业数据共享与开放、加强农业大数据应用与创新以及加强政策引导与支持等措施，可以实现对农业大数据资源的有效整合和利用，推动农业生产的精准化和智能化发展。未来随着技术的不断进步和应用的不断深化，农业大数据资源整合将在农业现代化中发挥越来越重要的作用。
参考文献：
[1]邵峻青,魏霖静.数智融合背景下农业大数据资源整合的路径探索[J].经济研究导刊, 2023(21):59-62.
[2]赵健,陈宏,邱荣洲,等.基于大数据和物联网的智慧农业关键技术研发与应用[J].中国科技成果, 2018(21):2.DOI:10.3772/j.issn.1009-5659.2018.21.030.
[3]李伟嘉,苏昕.数字乡村背景下智慧农业的场景,效应与路径[J].科学管理研究, 2023, 41(3):140-150.
[4]李启平,李晏新闻.农业装备数智化提升粮食安全的机理及经济效果[J].西北农林科技大学学报:社会科学版, 2023, 23(6):76-83.
[5]蒋尚志,秦洁,江玲."互联网+"背景下计算机网络技术赋能智慧农业的教学实践[J].广西农业机械化, 2022(5):48-49.
[6]金庆岗,王洁,陈娟,成牧轩.刍议大数据背景下智慧水务数字化应用的 探索和实践[J].电脑采购, 2022(22):1-3.
[7]郑甲成,舒英杰,胡能兵,等.大数据平台下农科教协同创新人才培养模式探索[J].安徽农业科学, 2023, 51(2):280-282.
[8]赵嫦花,米春桥.大数据时代基于本体的农业信息融合方法研究[J].怀化学院学报, 2017, 36(5):5.DOI:CNKI:SUN:HUAI.0.2017-05-009.
[9]陈菁,刘靖永,钱炜.基于5G和物联网的智慧农业大数据管理平台[J].张江科技评论, 2022(1):71-73.
