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1、农业环境监测的任务?
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
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