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一、农艺与大数据融合之背景与意义
随着信息技术的飞速发展，农业领域正迎来一场深刻的数据驱动变革。大数据分析在农业种植中的应用，无疑成为推动农业现代化的关键手段。
农业大数据分析有助于精准了解农作物的生长环境、生长规律和病虫害情况。通过传感器、卫星遥感和农业物联网等技术手段采集气象、土壤、作物生长等多源数据，再利用数据处理技术进行清洗、集成、变换和规约，提取有用信息。例如，根据土壤养分状况制定精准施肥方案，利用物联网技术实时监测土壤水分状况自动调节灌溉系统，避免水资源浪费。这些措施能够显著提高农作物产量和品质。
同时，大数据分析在实现农业资源优化配置方面发挥着重要作用。我国虽然地大物博，但可用于农业生产的资源日益减少。运用大数据等先进技术对农业资源进行优化配置和合理开发势在必行。如通过对农业生产数据的分析，优化农田布局，减少机械作业和运输成本；结合气候预报和作物种植计划，优化水资源调配方案，提高水资源利用效率。
此外，大数据分析有助于促进农业可持续发展。减少化肥和农药的过度使用，降低对环境的污染。通过对历史气象数据、土壤数据和作物生长数据的挖掘和分析，实现对农业灾害的预警和预测，减少灾害对农作物生长的影响，保障农业生产的稳定性。
总之，农艺与大数据的融合为农业发展带来了新的机遇和挑战，对于推动农业现代化、实现资源优化配置和可持续发展具有重要意义。
二、大数据在农艺中的多方位应用
（一）农作物种植全流程覆盖
数据来源广泛，通过传感器等技术采集气象、土壤等数据，经处理后用于挖掘分析，为种植提供决策支持。
在农业种植中，传感器技术如同敏锐的 “触角”，广泛分布在田间地头，实时采集气象数据如温度、湿度、降雨量等，以及土壤数据如养分含量、酸碱度、质地等。这些数据源源不断地传输到数据处理中心，经过清洗、集成、变换和规约等一系列处理后，挖掘出其中蕴含的关键信息。例如，通过分析土壤养分数据，可以精确了解不同地块的肥力状况，为制定个性化的施肥方案提供有力依据。同时，结合气象数据和作物生长周期，能够合理安排灌溉时间和水量，确保农作物在适宜的环境中生长。
在精准农业、作物生长模型、灾害预警和资源优化配置等方面具体应用，实现精准施肥灌溉、揭示生长规律、减少灾害影响和高效利用资源。
在精准农业方面，大数据分析使得施肥和灌溉更加精准。以美国为例，农民通过在每 4 英亩设 1 个取样点，进行土壤分析测试，得到详细的土壤成分数据以及种植不同作物时所需的肥料、水分和未来产量等数据，从而实现精确安排农场生产计划。在作物生长模型的构建中，通过对大量历史数据的分析，可以揭示不同作物的生长规律，为种植决策提供科学依据。例如，了解某种作物在特定土壤和气候条件下的生长周期、最佳播种时间和收获时间等。在灾害预警方面，大数据可以整合气象、土壤和作物生长等多源数据，对可能发生的自然灾害如旱灾、洪灾、病虫害等进行提前预警。例如，利用孢子监测系统对空气中的病原菌进行监测，及时做好病虫害防治工作。在资源优化配置方面，大数据分析可以根据不同地块的土壤肥力、气候条件和作物需求，合理分配水资源、肥料和农药等资源，提高资源利用效率。
（二）精准农业多举措并行
播种决策支持，分析土壤气候等数据，实现精准播种。
播种是农业生产的关键环节之一。通过分析土壤质地、肥力、水分含量以及气候条件等数据，可以为播种决策提供精准支持。例如，在土壤肥沃、水分充足的地块，可以适当增加播种密度，提高产量；而在土壤贫瘠、干旱的地块，则可以选择耐旱、耐贫瘠的品种，并适当降低播种密度，以保证作物的生长质量。此外，结合气候预报数据，可以选择在适宜的时间进行播种，避免因恶劣天气影响种子发芽和生长。
整合传统统计数据管理不同地块种植，定量获取影响因素信息，实现 “精准农业”。
传统的农业统计数据如土壤类型、地形地貌、历年产量等，对于实现精准农业也具有重要价值。通过整合这些数据，可以对不同地块的种植情况进行全面管理。例如，根据土壤类型和地形地貌，选择适合的作物品种和种植方式；通过分析历年产量数据，了解不同地块的生产潜力和存在的问题，针对性地采取改进措施。同时，利用大数据分析技术，可以定量获取影响农作物生长的各种因素信息，如土壤养分、水分、气候、病虫害等，为精准农业提供科学依据。
对空气中病原菌监测，利用孢子监测系统做好防治。
空气中的病原菌是引发农作物病虫害的重要因素之一。利用孢子监测系统，可以实时监测空气中病原菌的种类和数量，为病虫害防治提供预警信息。当监测到病原菌数量超过一定阈值时，可以及时采取防治措施，如喷洒农药、生物防治等，有效控制病虫害的发生和传播。此外，通过对病原菌监测数据的分析，可以了解病原菌的传播规律和影响因素，为制定长期的病虫害防治策略提供参考。
（三）主粮稳产高产新路径探索
在渠县粮油现代农业园区，利用大数据实现种植全过程在线监测和数字化管理，提高生产质量效率。
渠县粮油现代农业园区作为传统农业向智慧农业转型的典范，充分利用大数据技术实现了种植全过程的在线监测和数字化管理。通过在田间每隔 50 米立起气象传感器、数据采集仪、通讯模块等设备检测仪器，实时采集水稻生长全过程所需的水源、气温、湿度、土壤酸碱度、病虫害情况等数据，并传输到 “智能遥感” APP 中。种植户可以随时随地通过手机查看这些数据，了解水稻的生长情况，并根据系统给出的建议与园区企业取得联系，实现智能化管理。这种数字化管理方式不仅提高了管理效率，还能及时发现和解决问题，确保水稻的生长质量，为实现主粮稳产高产奠定了坚实基础。
通过手机 APP 掌握水稻生长情况，实现智能化排水灌溉控制，提高管理效率和粮食产量。
在渠县粮油现代农业园区，手机 APP 成为种植户管理水稻的得力助手。种植户可以通过 “智能遥感” APP 实时掌握水稻生长情况，包括水的深度、温度、湿度、土壤盐碱度等信息。系统还能结合这些数据综合分析水稻长势，并及时给予农作物管理建议。例如，当稻田遭遇病虫害时，种植户可以直接在手机上操作调动无人机喷洒农药，快速有效地进行防治。为解决稻田用水问题，每块稻田都采用了农田智慧排灌系统，通过将数字化管理、智能一体化闸门、水文传感器、土壤数据采集终端等多个系统与农渠系统有机结合，实现智能化排水灌溉控制。种植户可以通过手机 APP 或中央管理室内操作设备的运行和停止，极大地提高了管理效率。这种智能化管理方式不仅减少了人力、时间成本，还提高了粮食单位产量，现在每亩稻田每年稳产不低于 1000 斤稻谷。
在新民村种植 “中稻 + 再生稻”，采用科学种田方式和引智回村，提高土地单位亩产和综合收益。
新民村通过广泛种植 “中稻 + 再生稻”，探索出了一条提高土地单位亩产和综合收益的新路径。为实现一水多用、一田多收，该村在选择优质高产水稻品种的基础上，配套暗化叠盘催芽育秧、全程机械化、氮肥后移、增施叶面肥、高留稻桩、施足粒芽肥、复水补施提苗肥、化学调控等关键核心技术。同时，不断从外面引智回村，邀请四川农业大学马均教授担任技术顾问，市农科院、市农业农村局相关专家长期驻点指导，通过品种筛选、肥料运筹、化学调控等试验，不断研究 “中稻 + 再生稻” 高产栽培模式。今年经过科技攻关后，每处田块预计可达到 750 公斤，再生稻平均亩产 200 公斤，每亩田的稻鱼可达 130 公斤，水稻亩均综合收益 450 元 - 600 元，带动农户户均增收 2000 余元。
（四）智慧农业系统全周期管理
在盐城步凤镇，3 名 “90 后” 用智慧农业系统管理 5000 亩农田，通过遥感无人机和物联网技术获取全过程数据，实现精准管理。
在江苏盐城步凤镇，3 名 “90 后” 年轻人利用智慧农业系统成功管理着 5000 亩农田。他们通过遥感无人机和物联网技术获取农业生产耕、种、管、收全过程的数据，再经由人工智能 AI 系统进行种植管理。在播种前，管理团队使用遥感无人机对农田进行平地测绘，获得厘米级的高清地图，大大提高了工作效率。基于高清地图，管理人员在每个田块绘制电子围栏，建立作物的条田档案，以地块为单位进行精细化管理。在种植过程中，利用无人机进行基本苗识别，实现精准补种。在管理中，无人机施肥喷药、智能相机监测等技术的应用，有效提高了管理水平。在收获时，农机盒子监管运粮车，确保粮食安全到达积粮场地。
在播种前测绘农田，建立条田档案；种植时识别基本苗，精准补种；管理中用无人机施肥喷药、智能相机监测；收获时用农机盒子监管运粮车。
播种前的农田测绘为后续的种植管理提供了基础。通过遥感无人机飞行 10 分钟，就可以测得 500 亩土地的基本信息，无需人工拿着测绘设备去地里测好几天。建立条田档案后，能够以地块为单位进行精细化管理。在种植时，无人机对水稻进行基本苗识别，AI 识别模型会识别水稻出苗后的图片，统计基本苗的数量。如果基本苗数量不够，就会进行补种，做到哪里缺苗补哪里，实现精准管理。在管理中，无人机施肥喷药代替了人工操作，提高了效率，降低了成本。同时，农田智能相机每隔一个小时就会拍摄一张图片，记录作物的生长变化，及时发现农田漏播、积水等异常情况。在收获时，农机盒子安装到运粮车上，能够记录车辆的轨迹、运粮的时间、速度和里程，每 1 分钟拍摄一张照片，保证粮食安全到达积粮场地。还可以设置行车异常提示，当运粮车中途停留时间过长时，系统会自动发送短信提醒农场管理者，减少损失。
（五）智能农机显身手
在山东潍坊麦田，智能农机按指令作业，通过智慧农场管理平台和大数据分析，提供农事决策建议。
在山东潍坊的麦田里，智能农机按照指令有条不紊地作业。这些智能农机通过与智慧农场管理平台连接，实现了远程控制和自动化操作。智慧农场管理平台利用大数据分析技术，对土壤、气象、作物生长等数据进行综合分析，为农事决策提供科学建议。例如，根据土壤肥力和作物需求，精确计算施肥量和灌溉水量；结合气象预报，合理安排播种、收割时间等。智能农机的应用不仅提高了作业效率，还降低了劳动强度，为农业现代化发展注入了新动力。
无人农机实现自动出入库等功能，自动识别避障，充满科技感；提升机械化程度可增产，高端播种机引关注。
无人农机的出现，让农业生产更加充满科技感。无人农机可以实现自动出入库、自动行驶、自动作业等功能，大大提高了工作效率。同时，无人农机还具备自动识别避障功能，能够在复杂的农田环境中安全作业。例如，美国的智能化农业机械通常安装有卫星导航系统、自动驾驶系统、计算机设备以及必要的传感器，能够 “理解” 大数据分析软件给出的信息，并准确地执行作业任务。提升农业机械化程度不仅可以提高生产效率，还可以增加农作物产量。高端播种机作为智能农机的代表之一，受到了广泛关注。高端播种机可以实现精准播种，单粒播比率可以提高到 99%。农民可以实时监控播种机的准确率，如果出现大面积异常，可以马上停机，检查纠正播种机。通过全流程的精打细算，精准农业可以极大地节约化肥、水、农药等投入，把各种原料的使用量控制在非常准确的程度，实现规模化经营。
三、农艺与大数据融合之跨学科探索
（一）跨学科融合必要性
农业系统涵盖生物学、气候学、生态学、经济学和社会学等广泛因素，单一学科视角难以充分理解其复杂性。跨学科融合能够促进不同学科领域的专家共同合作，从而获得对农业系统整体的更全面的理解。例如，计算机科学家与农艺学家合作，利用大数据分析技术和人工智能算法，对农作物生长环境、生长规律和病虫害情况进行精准预测和管理，提高农作物产量和品质。
跨学科融合有助于解决数据整合和分析挑战，优化农业实践，培养复合型人才，应对全球挑战。农业大数据来自各种来源，包括传感器、遥感和农场管理系统，数据通常结构化程度低、异构且体积庞大。跨学科融合汇集了来自数据科学、统计学和计算机科学领域的专业知识，以开发整合和分析这些复杂数据集的有效方法。同时，通过将不同学科的见解结合起来，可以优化种植、灌溉、施肥和病虫害管理等农业实践。例如，气象学家和农学家共同合作，开发预警系统，帮助农民提前预测极端天气事件的影响，及时调整农业生产计划，减少损失。此外，跨学科融合促进学者和从业者的培训，让他们具备在农业系统中应用多种分析技术和方法的能力，为农业部门培养未来领导者，推动创新和可持续发展。面对全球人口不断增长和气候变化等挑战，跨学科融合对于开发创新解决方案至关重要。例如，跨学科研究可以整合来自气候学、经济学和社会学的知识，开发适应力强的粮食系统，以应对气候变化的不利影响。
（二）与生命科学交叉创新
利用大数据技术筛选鉴别优良基因，整合多组学信息，应用机器学习算法，助力作物改良。大数据技术能够高效筛选和鉴别农作物优良基因，例如华中农大严建兵团队在综述中提到的谷物作物育种研究，通过整合多层次的组学数据，解释生物体的复杂性，助力耐逆性、高产性品种选育。同时，大数据平台可以整合多组学信息，辅助作物基因组组装、注释和变异分析。机器学习算法也被应用于基因型 - 表型关联研究，识别与重要农艺性状相关的遗传位点。例如，沈阳农业大学农学院孙健教授在《大数据时代下的水稻种质资源创新》报告中提到，在基因组大数据加持下，农艺性状功能基因发掘方法得到革新。
解析表观遗传修饰，预测作物表型，调控表观遗传状态，优化作物性状。大数据技术助推表观遗传修饰的全面解析，揭示环境因子对农作物生长发育的影响。利用表观遗传组学数据可以预测农作物表型，实现精准施肥和病虫害防控。发展表观遗传编辑技术，能够调控农作物表观遗传状态，优化作物性状。例如，功能基因组学研究表明，重复序列等基因组区域在塑造基因表达模式和决定产量、适应性等农艺性状方面至关重要。
驱动土壤微生物组研究，建立数据库和预测模型，开发调控技术，增强土壤健康和作物抗逆性。大数据技术驱动土壤微生物组研究，探索其与作物生产力、土壤肥力之间的关系。建立微生物组数据库和预测模型，如南京农业大学教授沈其荣团队整合全世界各地 1500 多个镰刀菌枯萎病相关土壤测序样本，构建细菌和真菌模型，为寻找关键微生物、生物防控土传枯萎病提供理论支持。应用生物信息学工具分析微生物组结构和功能，开发微生物组调控技术，增强土壤健康和作物抗逆性。例如，土壤微生物组在物质分解、元素生物地球化学循环、植物生产力和生物健康中扮演着关键角色。
为病害研究提供数据，应用机器学习算法识别诊断病害，指导抗病品种选育和药物研发。大数据技术为病害谱调查和流行病学研究提供海量数据，帮助预测疾病风险和制定防控策略。机器学习算法应用于病害图像识别和诊断，实现自动化病害检测和预警。利用大数据技术识别病原菌的新基因型和突变，指导抗病品种选育和药物研发。例如，利用孢子监测系统对空气中的病原菌进行监测，及时做好病虫害防治工作。
（三）精准农业与管理优化
大数据技术整合多源数据，实现实时监测和精准预报，为决策支持系统提供数据基础，优化田间管理措施。大数据技术可以整合来自传感器、卫星遥感、天气预报、社交媒体等多种渠道的数据，实现农业环境和作物生长的实时监测和精准预报。例如，在渠县粮油现代农业园区，通过在田间每隔 50 米立起气象传感器、数据采集仪、通讯模块等设备检测仪器，实时采集水稻生长全过程所需的水源、气温、湿度、土壤酸碱度、病虫害情况等数据，并传输到 “智能遥感” APP 中。种植户可以随时随地通过手机查看这些数据，了解水稻的生长情况，并根据系统给出的建议与园区企业取得联系，实现智能化管理。大数据技术为决策支持系统提供数据基础，优化田间管理措施，提高农业生产效率。例如，根据土壤养分状况制定精准施肥方案，利用物联网技术实时监测土壤水分状况自动调节灌溉系统，避免水资源浪费。
四、大数据与农艺深度融合之现实意义
大数据与农业的深度融合具有多方面的现实意义，为农业发展带来了新的机遇和变革。
首先，大数据与农业的深度融合能够充分发挥云计算、物联网、人工智能等科技技术在农业生产发展中的应用优势。以贵州贵阳清镇骆家桥蔬菜保供基地为例，通过 “智慧农事” 系统的智能化管理平台，以蔬菜基地生产运营管理为核心、物联网数据采集设备为基础，搭建出蔬菜基地的智能化管理平台。自今年年初 “智慧农事” 系统试运行以来，与 2023 年同期相比，这家蔬菜基地直接生产亩投入减少 0.25 万元，降幅 21.93%。这充分展示了大数据技术在降低农业生产成本方面的显著成效。
以大数据为基础不断探究农业经济增长的新路子、新方法。当前我国已经建立了以大数据为中心的农业经济发展框架，构建了完善的电子贸易平台、农产品经销模式。例如，农业产业互联网的发展与 “智能农业大数据 + B2B 互联网电子商务平台 + 品牌农业电子商务” 的 “大数据 + 互联网” 系统网络的建设，通过电子商务平台连接生产和销售，可以分析农业销售公司的购买行为数据建立购买的资料，以确定其购买需求和习惯，精确对接和匹配农产品的生产销售，实现农业经济的增长。
大数据与农业的深度融合为农业经济发展注入新活力。大数据技术能够高效筛选和鉴别农作物优良基因，助力作物改良。例如，华中农大严建兵团队通过整合多层次的组学数据，解释生物体的复杂性，助力耐逆性、高产性品种选育。同时，大数据平台可以整合多组学信息，辅助作物基因组组装、注释和变异分析。机器学习算法也被应用于基因型 - 表型关联研究，识别与重要农艺性状相关的遗传位点，为农业经济发展注入科技活力。
大数据与农业的深度融合推动农业信息化建设不断前进。农业大数据助力现代农业高质量发展，通过创建大数据为基础的农业服务平台，整合各种农业生产资源为现代农业生产奠定良好的基础。例如，广东移动与梅州大埔县政府签署农业大数据服务项目合作协议，在大埔建设大型农业数据平台，并结合 5G 互联网技术，使大埔的农业发展更加科学、准确、便捷，推动农业信息化建设。
综上，大数据与农业的深度融合具有极强的现实意义，为农业发展插上科技的翅膀，推动农业现代化、实现资源优化配置和可持续发展。
