农业监测预警：现代农业不可或缺的技术支撑

眼下正是春耕时节，今年该种点什么？种下去后市场价格如何变化？哪些农产品短缺和过剩呢？这些都是农业生产者和经营者最关心的问题。农业监测预警能够通过数据分析研判、风险评估，更科学更准确地帮助他们找到问题的答案。农业农村部市场预警专家委员会秘书长、中国农业科学院农业监测预警团队首席科学家许世卫说：“在市场瞬息万变、国内外联动性不断增强的今天，要想走出农产品市场大起大落的怪圈，必须加强现代农业监测预警技术能力建设，这是我国农业生产不可忽视的重大问题。”

　　及时掌握农情精准研判风险

　　现代农业尽管生产总量在不断增加，生产水平在不断提升，风险不但没有下降，反而因为农业发展新阶段带来的生产要素叠加、产业链拉长、品种联动性增强，使得农业风险更大，管理复杂性急增，以经验为主进行农业管理的方式显然不能适应需要。所谓农业监测预警，就是通过对农产品生产、流通和消费多环节数据获取，实时掌握农情行情，通过数据分析研判，风险评估，准确判别产业状况，及时提出管理与应急措施，从而提高农业产业发展的高效性、稳定性、持续性。许世卫表示，农业监测预警主要任务是：实时掌握农情农况，准确识别风险警情，及时依警管理服务。

　　这项任务看似简单，真正做好却非常难，这要求国家、地方、单位都必须实时掌握不同区域、不同范围的农业态势，包括生产进展、业内动态、市场变化、灾害情况等等，并对未来有充分的分析与预期。

　　目前，我国已经完成了多个信息系统的建设任务，依靠数字技术建立的信息采集系统从无到有，成绩明显，但数据来源多以统计填报方式为主，实时性、标准化、无死角的信息监测能力明显不足。许世卫进一步解释说，如果数据粒度不能满足分析需要，年度类数据多，实时类数据少，将使得农业生产形势分析不准，市场形势判别迟缓。

　　监测预警是现代农业日常管理工作中的有效手段。许世卫说：“关键作用在战时，功夫体现在常日。”农业生产布局、结构调整、重大计划安排、政策措施出台，都应该建立在充分的监测数据分析结论之上。

　　近年来我国主要农产品出现调整和波动的原因是多方面的，而其中缺乏准确的中长期预测预警是一个重要原因。农业监测预警需要建立起强大的分析、反馈、应急、应对系统，就是要在准确研判市场变化的基础上，有效引导市场预期，提前识别并发布预警信息，便于相关主体及时采取应对措施，辅助形成生产对策，化解风险危机，进而促进现代农业发展，提升农业国际影响力和话语权。

　　构建农业监测预警的技术体系

　　许世卫指出，农业监测预警本质上是技术依赖型的现代农业高端管理工具，这其中涉及到物联网技术、大数据技术、人工智能技术等新一代信息技术在农业全产业链的应用，进而构成以农业信息分析学为基础的农业监测预警技术方法。

　　农业监测预警首先要有强大的数据支撑。大量传感器、物联网、高清摄像头等信息感知设备，形成了数值、文字、图像、视频等多类型农情农况大数据，形成了动态和静态相结合的大数据集合，形成了从中央到地方各层级的农业基础数据库。许世卫告诉记者，以农产品供需平衡监测分析为主要目的的农业监测预警，其数据资源包括资源环境数据、生产数据、消费数据、贸易数据、价格数据、库存数据、宏观经济数据等7大类数据库。从农业监测预警长远看，农业数据精准获取技术创新要朝着技术指标先进、使用便捷、应用成本低的方向进行，否则，就难以形成技术优势。

　　我国已经积累了多类型农业大数据，但这些大数据不能自然形成对农业全产业链的分析判断，需要建立数据智能分析技术，才能实现大数据的价值。“要先进的模型分析工具。”许世卫指出，“要突破分析预测预警的数据模型‘卡脖子’技术难题，针对不同农产品品种、不同生产地区、不同生产条件，以及不同分析目标的生产分析、消费分析、价格分析、贸易分析进行分别建模，形成我国农产品监测预警分析技术。”大数据融合分析关键技术也亟待突破，将地面技术数据、遥感技术数据、无人机技术数据融合分析，形成数据力量。要突破智能技术系统建设障碍，针对农业监测预警对象与要求，建立解决复杂问题的信息系统，满足数据智能化分析需要。

　　此外，我国信息发布服务技术也亟待提高。要将监测预警中的信息精、准、快地服务于农业全产业链，从而发挥数据价值。要创新服务模式，创新服务产品，创新服务路径。

　　加快农业监测预警技术在全产业链应用