基于大數據的智慧農業水利數據價值提升探析

　　摘要 針對農業水利數據來源于多個部門、信息孤島現象嚴重、數據價值無法系統性實現其價值等問題，本文分析了國內外智慧水利的研究現狀，探討了基于大數據思維的農業水利數據應用的平臺設計思路，并就如何更好地提升數據價值進行了要點分析。

　　本文源自現代農業科技 2020年22期《現代農業科技》雜志，半月刊，于1972年經國家新聞出版總署批準正式創刊，由安徽省農業科學院主管主辦的學術性刊物，本刊在國內外有廣泛的覆蓋面，題材新穎，信息量大、時效性強，其中主要欄目有：農藝學、園藝學、植物保護學、林業科學、農業工程學、資源與環境科學、動物科學、食品科學、農村經濟學等。

　　關鍵詞 智慧水利;大數據;農業水利;數據價值

　　隨著大數據、云計算、人工智能以及5G技術的快速發展，各領域均大力推進傳統模式與新一代信息技術的深度融合，細化其在各傳統行業的創新。這也成為水利行業未來發展的方向，“智慧水利”是云計算、大數據、物聯網、傳感器等技術的綜合應用，是水利信息化發展的更高級階段[1-2]，可以實現物聯感知[3]、互聯互通、科學決策、智慧管理的多維度跨越。

　　社會服務既是智慧水利建設的主要功能之一，也是水利數據價值實現的主要途徑，但是目前大多數水利信息平臺建設關注信息整合、資源共享，側重于對重點工程汛情、旱情的實時監測和省、市、縣三級的聯動協調和調度[4-6]，面向社會服務的功能受信息技術公眾普及性差、關注率低等因素影響，多處于規劃層面。目前，以精準節水灌溉、精準施肥及遠程監控為特征的現代設施農業在很多灌區得到了大力發展，同時移動互聯技術的普及也加速了現代農民對水利信息的需求，并向個性化、定制化服務的方向發展。因此，開發面向灌區社會服務的智慧水利信息平臺，提升水利信息滿足現代農業發展的功效，最大限度地發揮水利數據價值，助力農民增收，具有較強的社會價值和經濟價值。

　　1 國內外相關研究

　　“智慧水利”是利用物聯網技術，自動、實時地感知水資源、水環境、用水過程及各種水利工程的關鍵數據;通過通信網絡將感知數據傳送到數據庫和云存儲中，利用云計算、數據挖掘、智能決策等技術進行數據處理、建模和推演，能自主或輔助做出科學優化的判斷和決策，并反饋給人或設備。灌區水利社會服務是農村水利管理的主要功能之一，該功能目前主要應用于對“水”的管理，日趨朝著信息化、智能化、高效化方向發展，以實現水資源的合理配置和灌溉系統的優化調度[7-8]。

　　1.1 國外研究與發展

　　國外發達國家，尤其是水資源和土地資源匱乏的國家均比較重視水利信息化建設，以期最大限度地提高灌溉水利用率，實現單位土地經濟效益的最大化[9-10]，經過長期發展，節水、環保、高效、科學的種植與管理理念已經與信息系統實現了有機融合。以色列是一個水資源嚴重緊缺的國家，農業用水量占總供水量的62%。為了提高灌溉水效率，農田均采用了噴灌、滴灌技術和自動控制技術，實現了水量計量、水價政策、灌溉過程的計算機管理和遙控、水肥同步，使灌溉水平均利用率達到90%。在智慧化方面，以色列農業有較高的信息化和數字化基礎，農場可以利用大數據制定符合自身實際的耕種方案。以色列農業技術企業Taranis利用衛星圖像、作物實地生長報告以及當地病蟲害分布等大數據資源建立植物生長模型，隨時采取可視化數據并且預測植物病蟲害風險和氣候變化，農民據此可精確霧化灌溉設備的閾值及方向、肥料及殺蟲劑使用數量等;AKOL公司建立了包含不同區域農民工作習慣和方式在內的龐大農業數據庫，綜合分析區域內土壤狀況、溫度和濕度數據、害蟲指數等，結合當地農民的工作習慣，幫助農民制定更加精細的種植方案。

　　美國佛羅里達大學開發的AFSIRS系統，可以根據作物類型、土壤情況、灌溉系統、生長季節、氣候條件和管理方式等變量，估計出對象區域的灌溉需水量。該系統收集了佛羅里達州9個氣象觀測站的長期觀測資料，對當地氣象條件了解較為全面，且應用廣泛。

　　1.2 國內研究與發展

　　國內較為先進和典型的水利信息建設主要集中在政府監控層面。水利部水利信息中心成功搭建了水利部“基礎設施云”，實現了計算、存儲資源的池化管理和按需彈性服務，有力支撐了國家水資源監控能力建設、國家防汛抗旱指揮系統、水利財務管理信息系統等13個項目的快速部署和應用交付。無錫利用物聯網技術，對太湖水質、藍藻、湖泛等進行智能感知，實現了藍藻打撈、運輸車船智能調度，顯著提升了太湖的治理水平。舟山應用大數據、互聯網+，通過公共通信部門提供的手機實時位置信息，及時掌握臺風防御區的人員動態情況，結合水利部門的臺風路徑、影響范圍等有效信息，可以自動通過短信等諸多方式及時發布預警和提醒信息。在灌區信息化管理方面的典型應用有：山西夾馬口灌區建立了水費管理系統，有效減少了農民用水量;黑龍江省水利廳建立了覆蓋全省322處大中型灌區的黑龍江省灌區信息管理系統，實現了遠程數據管理，大幅提高了行業管理水平和效率;新疆建設兵團第二師塔里木灌區針對水資源、水環境、水安全、水功能、水庫大壩安全管理等區域水問題的綜合治理進行了信息化建設。以上信息系統均以政府為主導，服務于政府水務部門，需要充分利用水利大數據進一步研究政府治理與社會化服務有機結合的基層水利服務的模式創新，建立政府牽頭、農民參與、社會資本適當補充的多元投入與多維服務機制。

　　2019年8月，水利部適時印發了《智慧水利總體方案》，方案指出要深度融合遙感、云計算、物聯網、大數據、人工智能等新技術，確定了天空地面一體化水利感知網、高速互聯的水利信息網、智慧水利大腦、創新協同的智能應用、網絡安全體系、保障體系等6項重要任務，明確了應用、數據、網絡與安全、感知等4類10項重點工程，是智慧水利推進的頂層設計。江蘇省作為水利部水利信息資源整合共享省級試點(2015年)，處于長江、淮河下游，是水利大省，在水利信息化建設方面始終走在各省前列，已經完成了對各地域、專業、部門信息應用系統的資源整合和信息共享[11]，在一定程度上解決了信息孤島問題。實現了基于元數據和信息資源目錄的水利數據資源共享管理，完善并建成了全省統一的水文信息采集、地理信息服務、省級視頻監控和動態可配置交換等平臺，為水利管理和社會服務提供了必要的基礎信息和決策支持。目前，江蘇省水利信息建設正處于由“信息化”向“智慧化”過渡的關鍵時期，智慧化帶來新機遇也帶來新挑戰[12-13]，尤其是如何加強對水利大數據的應用，提升數據的服務化和價值化。

　　2 智慧型水利大數據應用平臺設計

　　基于現狀分析，本文平臺設計整體思路如圖1所示。平臺立足于實際水利信息需求，以實現個性化、定制化、智慧化、多平臺為主線進行功能劃分和具體實現。如圖2所示，整個平臺采用四層體系結構，分別為表示層、Web服務層、應用服務層和數據管理層。表示層只負責對數據層中的數據進行分析之后呈現給用戶，用戶可以根據實際需求，按照規定的接口格式，開發符合自己需要的界面表現形式;Web服務層是Apache服務器，用PHP、XML、CSS實現數據顯示和業務邏輯處理;應用服務層主要是實現標準數據與XML文件轉化，能夠提供數據挖掘、數據預測等功能，是實現數據價值提升的主要模塊;數據管理層主要實現存儲數據功能，可以接受來自應用服務層的數據，將其規范化存儲，同時能夠接受應用服務層的獲取數據請求，向其傳輸數據。

　　3 智慧型水利大數據價值挖掘要點分析

　　3.1 重視灌區社會服務的水利信息需求

　　針對現代農業，以國內外比較研究和實地調研為主要需求分析途徑，以助力灌區農民實現精準灌溉、精準施肥、科學種植、墑情監測及遠程監控等，為水利數據價值提升的突破口，深度融合新一代信息技術，進行水利信息需求分析，為信息平臺的功能設計做好初步規劃。

　　3.2 整合好政府主導和農民主動參與協同作用下的水利信息資源

　　一方面，將水利各級部門已經整合的水利數據資源根據灌區農民的需求進行梳理，研究信息共享的途徑和技術實現;另一方面，需要深入研究如何根據農民的個性化需求，對主要信息來源如4G/5G模式下的各信息感知終端進行信息接入方式研究。另外，對于區域內的小型水利工程(例如水庫、水閘、泵站、氣象站)，可以借助平臺實現信息化管理，例如通過二維碼電子名片方式實現信息錄入、修改、查詢等諸多功能。

　　3.3 合理規劃灌區水利信息平臺

　　智慧水利在微觀層面上服務于個體。一方面，個體的需求存在不同程度的差異，如耕作區域不同、種植作物不同、需水規律不同、灌溉設施不同;另一方面，在數據表現方面又存在趨同性，如各土壤溫濕度傳感器、環境檢測傳感器等，同時農民的田間耕作具有較強的時變性。因此，通過政府對個性化的需求進行信息推送服務具有準確性差、實時性差等問題，必須轉變服務模式，以農民通過PC端、移動端自行構建定制化信息服務為主要途徑，實現基于信息平臺的數據定制化服務。

　　3.4 以系統思維探索多維服務模式下水利數據的價值提升途徑及方法

　　水利數據涉及防汛、抗旱等多個部門，需要以系統的觀點從多維角度進行價值提升的路徑探索。一方面，需要利用水利部門的數據進行信息接入(在數據開放的前提下)，實現旱情、汛情、墑情的區域可定制;另一方面，農民自行構建的種植感知信息可以實現信息上傳，充分借助平臺的數據分析功能，在PC、移動端實現數據的實時及歷史趨勢曲線顯示、部分數據的統計分析功能，輔助農民做出科學決策，同時這一部分數據可以根據農民授權情況作為政府指導決策的參考。

　　3.5 創新智慧水利在灌區社會服務中的模式

　　技術進步為各領域帶來應用模型的創新機會。一方面，要積極研究水利數據價值提升與智慧化有機結合的突破點，個性化的種植過程數據為科學種植提供了差異化的、豐富的數據來源，這部分數據在服務于個體的同時，也為“智慧化”的實現提供了可能，是以人為本，將種植理論與實踐有機結合的最佳結合途徑，理論指導實踐，實踐修正理論，通過對這一部分數據的知識挖掘，“智慧”指導農民制定更加精細的種植方案，實現農民利益的最大化。另一方面，需要積極探索人工智能在農業水利應用的落腳點，人工智能技術日新月異，產生的社會價值與日俱增，尤其是新冠病毒疫情期間更是為疫情防控效率和效果作出了巨大的貢獻，相關領域的應用都可以為農業水利提供借鑒，進行創新性技術轉移，甚至進一步創新，實現良性循環。

　　4 結語

　　大數據的普遍應用已經為農業水利的價值提升帶來了新的途徑。然而，在實現過程中，從系統思維如何實現各信息孤島的整合成為關鍵，這種整合不僅是數據的引入和流出，同時也要挖掘數據背后的真正價值所在，如分析數據之間的關聯性、因果關系，應用人工智能做好數據預測，精準指導農業實現科學種植，為政府防汛抗旱、節能減排提供決策依據。隨著5G時代的到來，數據傳輸速度、傳輸方式已經不再是制約信息技術應用的瓶頸，可以預見的是未來以大數據應用為載體的人工智能技術將深入到農業水利的各個角落。

　　5 參考文獻

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