耕地污染、耕地退化、極端氣候事件增加、外來生物入侵……當(dāng)前，我國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展勢頭正勁，生態(tài)文明成為美麗鄉(xiāng)村建設(shè)行動指南，但同時在農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境上也存在著諸多問題，這些問題往往涉及時空尺度大、過程復(fù)雜、驅(qū)動因素眾多，因而成為研究和治理的難題。而在我國剛剛起步的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)技術(shù)為解決以上問題提供了新的機(jī)遇，未來可謂大有可為。
“空天地一體”的農(nóng)業(yè)生態(tài)數(shù)據(jù)
土壤墑情、土壤溫度、農(nóng)區(qū)土地與植被的比例……在農(nóng)業(yè)的全產(chǎn)業(yè)鏈中，每個環(huán)節(jié)都產(chǎn)生出大量的數(shù)據(jù)。隨著我國衛(wèi)星遙感、雷達(dá)和農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，目前有關(guān)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的數(shù)據(jù)不僅來源于傳統(tǒng)的人工監(jiān)測，也有來自航空航天和地面監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，可謂“空天地一體”化，由此產(chǎn)生了海量而多樣的數(shù)據(jù)信息?？茖W(xué)家利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從這些農(nóng)業(yè)生態(tài)數(shù)據(jù)中挖掘、篩選出最有用的信息，為農(nóng)業(yè)抗災(zāi)減損、清潔生產(chǎn)和廢棄物資源化高效利用提供科學(xué)依據(jù)，并能對未來農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境存在的重大風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測和規(guī)避，給決策者和終端用戶提供科學(xué)依據(jù)。
因此，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)就是對各類農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行集聚并深入分析或關(guān)聯(lián)分析其他相關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，也是大數(shù)據(jù)技術(shù)、理念、思維在農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用。
在解決農(nóng)業(yè)生態(tài)問題的具體應(yīng)用上，大數(shù)據(jù)技術(shù)有其獨特優(yōu)勢。比如成因復(fù)雜的耕地污染，長期以來，僅靠傳統(tǒng)單因素治理污染的方式不能解決根本問題。此時，引入云計算、多元數(shù)據(jù)同化、多尺度數(shù)據(jù)耦合等大數(shù)據(jù)技術(shù)，有利于明確分析出農(nóng)田不同污染過程中污染物的演變規(guī)律，由此統(tǒng)籌規(guī)劃治理方案，分步推進(jìn)和重點突破污染治理，以保證我國農(nóng)業(yè)清潔生產(chǎn)。
而對于同樣涉及土壤、農(nóng)學(xué)、環(huán)境和生物等多學(xué)科復(fù)雜成因的耕地退化問題，如今利用分布式數(shù)據(jù)庫、云計算等大數(shù)據(jù)技術(shù)，并結(jié)合算法庫、模型庫和知識庫實現(xiàn)數(shù)據(jù)與模型的融合，科學(xué)家完全可以挖掘隱藏在這些多學(xué)科海量數(shù)據(jù)背后的各種信息，為治理和預(yù)防耕地退化提供正確的科學(xué)決策。
此外，針對全球變暖所導(dǎo)致的極端氣候事件頻率增加、水資源短缺加重、農(nóng)業(yè)病蟲害頻度與強(qiáng)度加劇等現(xiàn)象，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以使溫室氣體、氣候等大量實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和與之相關(guān)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的獲取成為可能，從而為編制實時溫室氣體清單和預(yù)測未來溫度變化幅度、制訂相應(yīng)的減排措施提供有力的科技手段。
農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)面臨諸多挑戰(zhàn)
當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)與移動通信技術(shù)高速融合，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，然而，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的大規(guī)模應(yīng)用在我國才剛剛起步，還沒有成熟的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)推廣模式，面臨著諸多挑戰(zhàn)。
一是缺乏數(shù)據(jù)共享機(jī)制。要想挖掘大數(shù)據(jù)背后的潛在價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享是前提和關(guān)鍵。然而，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的類型和格式具有復(fù)雜多樣性，分別來自農(nóng)業(yè)氣象、農(nóng)田水利、國土資源等不同部門，缺少統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和數(shù)據(jù)平臺，不同部門之間的同類數(shù)據(jù)形成“數(shù)據(jù)孤島”，很難整合。
二是缺乏技術(shù)創(chuàng)新。如何將多源異構(gòu)的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成合適的格式和類型，并在存儲和處理前對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行“清洗”，是我國目前面臨的一大技術(shù)挑戰(zhàn)。同時，專門研發(fā)適合多種計算模型的通用架構(gòu)，是農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設(shè)和發(fā)展的迫切需求。
三是缺乏大數(shù)據(jù)專業(yè)人才。農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)涉及的學(xué)科眾多，既包括環(huán)境、氣象、水文、土壤，也需要數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、人工智能等工程技術(shù)，因此需要大量復(fù)合型專業(yè)人才。目前我國的農(nóng)業(yè)高校和科研院所鮮有設(shè)置大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)和課程，也缺少對當(dāng)前急需的農(nóng)業(yè)生態(tài)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)。
大數(shù)據(jù)時代，在破解農(nóng)業(yè)生態(tài)難題中引入大數(shù)據(jù)技術(shù)是加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、實現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的必經(jīng)過程。筆者建議，應(yīng)不斷加強(qiáng)大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)應(yīng)用，增強(qiáng)資金投入、復(fù)合型人才培養(yǎng)、數(shù)據(jù)開放共享和國際交流，使我國的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與國際接軌，最終實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境決策管理定量化、精細(xì)化，服務(wù)多樣化、專業(yè)化和智能化，為我國綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略奠定堅實有力的基礎(chǔ)。
