基于大数据的智慧农业水利数据价值提升探析

　　摘要 针对农业水利数据来源于多个部门、信息孤岛现象严重、数据价值无法系统性实现其价值等问题，本文分析了国内外智慧水利的研究现状，探讨了基于大数据思维的农业水利数据应用的平台设计思路，并就如何更好地提升数据价值进行了要点分析。

　　本文源自现代农业科技 2020年22期《现代农业科技》杂志，半月刊，于1972年经国家新闻出版总署批准正式创刊，由安徽省农业科学院主管主办的学术性刊物，本刊在国内外有广泛的覆盖面，题材新颖，信息量大、时效性强，其中主要栏目有：农艺学、园艺学、植物保护学、林业科学、农业工程学、资源与环境科学、动物科学、食品科学、农村经济学等。

　　关键词 智慧水利;大数据;农业水利;数据价值

　　随着大数据、云计算、人工智能以及5G技术的快速发展，各领域均大力推进传统模式与新一代信息技术的深度融合，细化其在各传统行业的创新。这也成为水利行业未来发展的方向，“智慧水利”是云计算、大数据、物联网、传感器等技术的综合应用，是水利信息化发展的更高级阶段[1-2]，可以实现物联感知[3]、互联互通、科学决策、智慧管理的多维度跨越。

　　社会服务既是智慧水利建设的主要功能之一，也是水利数据价值实现的主要途径，但是目前大多数水利信息平台建设关注信息整合、资源共享，侧重于对重点工程汛情、旱情的实时监测和省、市、县三级的联动协调和调度[4-6]，面向社会服务的功能受信息技术公众普及性差、关注率低等因素影响，多处于规划层面。目前，以精准节水灌溉、精准施肥及远程监控为特征的现代设施农业在很多灌区得到了大力发展，同时移动互联技术的普及也加速了现代农民对水利信息的需求，并向个性化、定制化服务的方向发展。因此，开发面向灌区社会服务的智慧水利信息平台，提升水利信息满足现代农业发展的功效，最大限度地发挥水利数据价值，助力农民增收，具有较强的社会价值和经济价值。

　　1 国内外相关研究

　　“智慧水利”是利用物联网技术，自动、实时地感知水资源、水环境、用水过程及各种水利工程的关键数据;通过通信网络将感知数据传送到数据库和云存储中，利用云计算、数据挖掘、智能决策等技术进行数据处理、建模和推演，能自主或辅助做出科学优化的判断和决策，并反馈给人或设备。灌区水利社会服务是农村水利管理的主要功能之一，该功能目前主要应用于对“水”的管理，日趋朝着信息化、智能化、高效化方向发展，以实现水资源的合理配置和灌溉系统的优化调度[7-8]。

　　1.1 国外研究与发展

　　国外发达国家，尤其是水资源和土地资源匮乏的国家均比较重视水利信息化建设，以期最大限度地提高灌溉水利用率，实现单位土地经济效益的最大化[9-10]，经过长期发展，节水、环保、高效、科学的种植与管理理念已经与信息系统实现了有机融合。以色列是一个水资源严重紧缺的国家，农业用水量占总供水量的62%。为了提高灌溉水效率，农田均采用了喷灌、滴灌技术和自动控制技术，实现了水量计量、水价政策、灌溉过程的计算机管理和遥控、水肥同步，使灌溉水平均利用率達到90%。在智慧化方面，以色列农业有较高的信息化和数字化基础，农场可以利用大数据制定符合自身实际的耕种方案。以色列农业技术企业Taranis利用卫星图像、作物实地生长报告以及当地病虫害分布等大数据资源建立植物生长模型，随时采取可视化数据并且预测植物病虫害风险和气候变化，农民据此可精确雾化灌溉设备的阈值及方向、肥料及杀虫剂使用数量等;AKOL公司建立了包含不同区域农民工作习惯和方式在内的庞大农业数据库，综合分析区域内土壤状况、温度和湿度数据、害虫指数等，结合当地农民的工作习惯，帮助农民制定更加精细的种植方案。

　　美国佛罗里达大学开发的AFSIRS系统，可以根据作物类型、土壤情况、灌溉系统、生长季节、气候条件和管理方式等变量，估计出对象区域的灌溉需水量。该系统收集了佛罗里达州9个气象观测站的长期观测资料，对当地气象条件了解较为全面，且应用广泛。

　　1.2 国内研究与发展

　　国内较为先进和典型的水利信息建设主要集中在政府监控层面。水利部水利信息中心成功搭建了水利部“基础设施云”，实现了计算、存储资源的池化管理和按需弹性服务，有力支撑了国家水资源监控能力建设、国家防汛抗旱指挥系统、水利财务管理信息系统等13个项目的快速部署和应用交付。无锡利用物联网技术，对太湖水质、蓝藻、湖泛等进行智能感知，实现了蓝藻打捞、运输车船智能调度，显著提升了太湖的治理水平。舟山应用大数据、互联网+，通过公共通信部门提供的手机实时位置信息，及时掌握台风防御区的人员动态情况，结合水利部门的台风路径、影响范围等有效信息，可以自动通过短信等诸多方式及时发布预警和提醒信息。在灌区信息化管理方面的典型应用有：山西夹马口灌区建立了水费管理系统，有效减少了农民用水量;黑龙江省水利厅建立了覆盖全省322处大中型灌区的黑龙江省灌区信息管理系统，实现了远程数据管理，大幅提高了行业管理水平和效率;新疆建设兵团第二师塔里木灌区针对水资源、水环境、水安全、水功能、水库大坝安全管理等区域水问题的综合治理进行了信息化建设。以上信息系统均以政府为主导，服务于政府水务部门，需要充分利用水利大数据进一步研究政府治理与社会化服务有机结合的基层水利服务的模式创新，建立政府牵头、农民参与、社会资本适当补充的多元投入与多维服务机制。

　　2019年8月，水利部适时印发了《智慧水利总体方案》，方案指出要深度融合遥感、云计算、物联网、大数据、人工智能等新技术，确定了天空地面一体化水利感知网、高速互联的水利信息网、智慧水利大脑、创新协同的智能应用、网络安全体系、保障体系等6项重要任务，明确了应用、数据、网络与安全、感知等4类10项重点工程，是智慧水利推进的顶层设计。江苏省作为水利部水利信息资源整合共享省级试点(2015年)，处于长江、淮河下游，是水利大省，在水利信息化建设方面始终走在各省前列，已经完成了对各地域、专业、部门信息应用系统的资源整合和信息共享[11]，在一定程度上解决了信息孤岛问题。实现了基于元数据和信息资源目录的水利数据资源共享管理，完善并建成了全省统一的水文信息采集、地理信息服务、省级视频监控和动态可配置交换等平台，为水利管理和社会服务提供了必要的基础信息和决策支持。目前，江苏省水利信息建设正处于由“信息化”向“智慧化”过渡的关键时期，智慧化带来新机遇也带来新挑战[12-13]，尤其是如何加强对水利大数据的应用，提升数据的服务化和价值化。

　　2 智慧型水利大数据应用平台设计

　　基于现状分析，本文平台设计整体思路如图1所示。平台立足于实际水利信息需求，以实现个性化、定制化、智慧化、多平台为主线进行功能划分和具体实现。如图2所示，整个平台采用四层体系结构，分别为表示层、Web服务层、应用服务层和数据管理层。表示层只负责对数据层中的数据进行分析之后呈现给用户，用户可以根据实际需求，按照规定的接口格式，开发符合自己需要的界面表现形式;Web服务层是Apache服务器，用PHP、XML、CSS实现数据显示和业务逻辑处理;应用服务层主要是实现标准数据与XML文件转化，能够提供数据挖掘、数据预测等功能，是实现数据价值提升的主要模块;数据管理层主要实现存储数据功能，可以接受来自应用服务层的数据，将其规范化存储，同时能够接受应用服务层的获取数据请求，向其传输数据。

　　3 智慧型水利大数据价值挖掘要点分析

　　3.1 重视灌区社会服务的水利信息需求

　　针对现代农业，以国内外比较研究和实地调研为主要需求分析途径，以助力灌区农民实现精准灌溉、精准施肥、科学种植、墒情监测及远程监控等，为水利数据价值提升的突破口，深度融合新一代信息技术，进行水利信息需求分析，为信息平台的功能设计做好初步规划。

　　3.2 整合好政府主导和农民主动参与协同作用下的水利信息资源

　　一方面，将水利各级部门已经整合的水利数据资源根据灌区农民的需求进行梳理，研究信息共享的途径和技术实现;另一方面，需要深入研究如何根据农民的个性化需求，对主要信息来源如4G/5G模式下的各信息感知终端进行信息接入方式研究。另外，对于区域内的小型水利工程(例如水库、水闸、泵站、气象站)，可以借助平台实现信息化管理，例如通过二维码电子名片方式实现信息录入、修改、查询等诸多功能。

　　3.3 合理规划灌区水利信息平台

　　智慧水利在微观层面上服务于个体。一方面，个体的需求存在不同程度的差异，如耕作区域不同、种植作物不同、需水规律不同、灌溉设施不同;另一方面，在数据表现方面又存在趋同性，如各土壤温湿度传感器、环境检测传感器等，同时农民的田间耕作具有较强的时变性。因此，通过政府对个性化的需求进行信息推送服务具有准确性差、实时性差等问题，必须转变服务模式，以农民通过PC端、移动端自行构建定制化信息服务为主要途径，实现基于信息平台的数据定制化服务。

　　3.4 以系统思维探索多维服务模式下水利数据的价值提升途径及方法

　　水利数据涉及防汛、抗旱等多个部门，需要以系统的观点从多维角度进行价值提升的路径探索。一方面，需要利用水利部门的数据进行信息接入(在数据开放的前提下)，实现旱情、汛情、墒情的区域可定制;另一方面，农民自行构建的种植感知信息可以实现信息上传，充分借助平台的数据分析功能，在PC、移动端实现数据的实时及历史趋势曲线显示、部分数据的统计分析功能，辅助农民做出科学决策，同时这一部分数据可以根据农民授权情况作为政府指导决策的参考。

　　3.5 创新智慧水利在灌区社会服务中的模式

　　技术进步为各领域带来应用模型的创新机会。一方面，要积极研究水利数据价值提升與智慧化有机结合的突破点，个性化的种植过程数据为科学种植提供了差异化的、丰富的数据来源，这部分数据在服务于个体的同时，也为“智慧化”的实现提供了可能，是以人为本，将种植理论与实践有机结合的最佳结合途径，理论指导实践，实践修正理论，通过对这一部分数据的知识挖掘，“智慧”指导农民制定更加精细的种植方案，实现农民利益的最大化。另一方面，需要积极探索人工智能在农业水利应用的落脚点，人工智能技术日新月异，产生的社会价值与日俱增，尤其是新冠病毒疫情期间更是为疫情防控效率和效果作出了巨大的贡献，相关领域的应用都可以为农业水利提供借鉴，进行创新性技术转移，甚至进一步创新，实现良性循环。

　　4 结语

　　大数据的普遍应用已经为农业水利的价值提升带来了新的途径。然而，在实现过程中，从系统思维如何实现各信息孤岛的整合成为关键，这种整合不仅是数据的引入和流出，同时也要挖掘数据背后的真正价值所在，如分析数据之间的关联性、因果关系，应用人工智能做好数据预测，精准指导农业实现科学种植，为政府防汛抗旱、节能减排提供决策依据。随着5G时代的到来，数据传输速度、传输方式已经不再是制约信息技术应用的瓶颈，可以预见的是未来以大数据应用为载体的人工智能技术将深入到农业水利的各个角落。

　　5 参考文献

　　[1] 张臻，高正，张鹏，等.智慧水利关键技术及系统设计[J].浙江水利科技，2019，47(4)：66-70.

　　[2] 蔡旭东.新时代智慧水利建设的思考[J].水利信息化，2019(2)：7-10.

　　[3] 芮晓玲，吴一凡.基于物联网技术的智慧水利系统[J].计算机系统应用，2012，21(6)：161-163.

　　[4] 杜红艳，薛惠锋，侯俊杰，等.面向智慧水利的水资源数据融合探析[J].中国水利，2018(23)：61-64.

　　[5] 解建仓，罗军刚.水利信息化综合集成服务平台及应用模式[J].水利信息化，2010(5)：18-23.

　　[6] 艾萍，吴礼福，陈子丹.水利信息化顶层设计的基本思路与核心内容分析[J].水利信息化，2010(2)：9-12.

　　[7] 林向阳.基于嵌入式的灌区用水监测与信息接收系统研究[D].杨凌：西北农林科技大学，2010.

　　[8] 罗鹏，陈秀万，万玮，等.基于WebGIS的大型灌区水利信息综合管理系统设计与实现[J].节水灌溉，2013(1)：64-68.

　　[9] 精准农业，美国、以色列和中国有什么区别[J].中国合作经济，2019(4)：17-18.

　　[10] 易小燕，吴勇，尹昌斌，等.以色列水土资源高效利用经验对我国农业绿色发展的启示[J].中国农业资源与区划，2018，39(10)：37-42.

　　[11] 叶健.江苏水利信息资源整合共享研究与实践[J].水利信息化，2018(5)：1-5.

　　[12] 蔡阳.智慧水利建设现状分析与发展思考[J].水利信息化，2018(4)：1-6.

　　[13] 杨明祥，蒋云钟，田雨，等.智慧水务建设需求探析[J].清华大学学报(自然科学版)，2014，54(1)：133-136.