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大数据技术在农业生态环境监测中的应用

作者：李慧姝

来源：《计算机应用文摘》2022年第20期

关键词：大数据技术；农业；生态环境；监测应用

概述1

大数据1.1

在新的时代环境下，数据已经成为一种重要的资产，对于企业发展和社会发展而言有着重

要意义和影响。而大数据时代下的数据规模持续扩大，呈现出海量增长的趋势，应当对庞大的

数据信息进行分析，探索数据背后的价值和规律，以对数据进行合理利用。大数据具有容量

大、种类多样、获取速度快、来源复杂的特点，需要对数据的来源与类型进行整理，通过合理

利用分布式数据挖掘模式对海量数据进行提取，大数据时代的到来为我国社会发展提供了新的

动力，充分发挥了数据在社会发展中的作用。

农业生态大数据1.2

在农业生产活动中会产生不同类型的数据，以土壤环境为例，墒情、温度、土地植被比例

都是影响农作物生产效益的重要因素[1]。农业生态大数据是指针对和生态环境相关的数据进

行探讨和分析，了解各个数据之间的具体联系，并将其应用到生态环境治理和修复活动中，以

确保为农业发展提供重要的基础保障。表1为农业生态大数据监测类型。

随着信息化技术的应用，农业生态环境数据的监测模式出现了变化，改变了以往人工监测

模式，开始利用各类信息技术传输数据，这也使得農业生态环境数据向着多样化的方向发展。

大数据技术可以结合收集到的生态环境数据进行分析，筛选有价值的信息，为农业生产活动的

开展提供数据支持，有利于提高农业生产决策的合理性。大数据技术具有独特的应用优势，如

耕地污染问题是农业生产最为常见的污染问题，也是影响农作物生长发育的关键，由于耕地污

染的影响元素较多，大数据技术具有多元数据同化和多尺度数据耦合等各种功能，可以分析污

染物的演变过程，为污染治理工作的开展提供扎实的数据支持。同时，使用分布式数据库、云

计算等技术可以将数据和模型进行深度融合，及时挖掘数据背后的价值。所以，农业生态大数

据在未来农业发展过程中将会有更加广阔的应用前景，相关人员需要正确认识其应用价值和意

义。

农业生态环境监测的意义2

农业生态环境监测已经成为农业发展过程中的重点，具有极强的应用意义，具体表现在以

下4点。

（1）了解农业生态环境质量水平，及时发现存在污染的区域，明确污染物的分布及污染

途径，以此为基础评估未来农业环境的变化情况，完善环保计划，为开展生态环境监测活动提

供合理规划[2]。

（2）根据监测数据分析污染物带来的具体影响，明确不同类型污染物、不同浓度范围给

生态环境及农产品造成的危害。在分析污染物危害后，对生态环境质量标准及农产品安全要求

进行优化和调整，真正做到因地制宜，及时调整农业生产模式。

（3）监测农业污染问题，了解农药、化肥、污泥、粉煤灰等废弃物的分布情况，根据当

地农作物的分布特点和农业污染问题对有关物质的使用方式进行调整，制定科学的施肥策略，

控制化学农药浓度，将有害资源转变为有利用价值的资源，为开展农业生产活动提供助力。

（4）对污染事故问题进行监测，结合大量的生态数据及时发现农业生产活动中出现的生

态问题，有关部门再针对以生态问题为基础产生的纠纷进行仲裁，保证农民的合法权益不会受

到侵害。

大数据3技术在农业生态环境监测中的应用

大数据技术是当前各行各业均较为常用的一种技术，改变了以往数据收集、整理的方式，

有利于提高数据应用价值。在农业生产活动中也开始重视构建标准化、科学化的农业生产体

系，而大数据技术则是不可或缺的关键技术。当前，在农业生态环境监测中已经开始应用大数

据技术，在数据收集和数据分析评价方面应用效果明显。

高效收集3.1生态环境数据

在农业生产过程中，需要重点收集农业生态环境数据，并提高数据收集效率，为开展监测

活动提供重要支持。以往在数据收集的过程中，需要由不同部门将相关数据整合在一起，并且

需要相关人员利用实际调查的方式收集数据，数据收集效率较低、难度较大[3]。但应用大数

据技术，能够在短时间内完成数据收集，并且形成区域生态环境数据互联互通模式，为数据的

传输提供便利和支持，从而构建网格化的环境监控机制。例如，在对大气数据进行收集时，可

以利用数据处理算法以及分析系统针对大气数据的各项指标及时进行测定，让相关人员能够更

好地了解大气数据出现的变化。大数据技术可以针对准确度较低的传感器进行及时报警，减轻

校准工作人员的工作压力，为特殊区域开展生态环境监测活动提供了重要保障。部分农业生产

区域较