大数据在烟叶生产中的应用前景分析

    鲁黎明 刘永建 程海林 雷强 李斌 黄玉碧

    摘要 ? ?本文在介绍大数据技术发展与应用的基础上，阐述了烟叶生产产生数据的各个环节，如生态环境、生产环节、组织管理环境、市场交易环节等。针对烟叶生产的具体要求，提出了在大数据应用中的数据采集、数据技术及分析结果应用的策略，并分析了烟叶生产大数据技术应用的前景，以期为大数据技术在烟叶生产中的实际应用提供参考。

    关键词 ? ?烟叶生产;大数据;应用前景

    中图分类号 ? ?S572 ? ? ? ?文献标识码 ? ?A

    文章編号 ? 1007-5739（2020）20-0035-03 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?开放科学（资源服务）标识码（OSID）

    近年来，大数据（big data）这一词汇逐渐被大众熟知，其在各行各业的应用研究也越来越多。尤其是在云时代背景下，大数据的分析运用将会给社会经济的发展带来高效的解决方案。根据麦肯锡全球研究所的描述，“大数据”是指“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等四大特征。”

    大数据与云计算相辅相成、紧密联系。大数据分析的意义，并不在于数据量的海量与否，而是在于通过对数据的深层次挖掘，提升数据的利用价值，即将原始数据进行升值，找出问题的最佳解决方案[1]。在2015年9月国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中，明确要求“发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用”。因此，可以断言，农业与大数据的紧密结合所催生的大数据农业，将会是新时代新形势下我国农业的发展方向[2]。

    烟草是我国重要的经济作物，烟叶生产是我国农业生产的重要组成部分。在当今新农村建设、精准扶贫及脱贫攻坚中，尤其是在偏远山区以及老少边穷地区，烟叶生产具有十分重要的意义。然而，长期以来，我国传统烟叶生产的开展是以家庭为单位，存在集约化程度低、规模小、机械化程度不高、产投比不平衡等问题，制约了我国烟叶产量与质量的进一步协同提高[3]。从现代农业的长期发展方向来看，这种分散化、碎片化、人工化的原始生产方式，因生产效率低、投入高、产出低，必定会逐步退出历史的舞台，而由现代信息技术、高科技装备所武装的现代化烟叶生产将成为历史的潮流。利用大数据分析技术与手段，从数据科学的角度，对烟叶生产环节中产生的各类交易数据、环境数据、基础数据以及生产数据等进行分析研判，能够更好地优化资源配置，提高生产效率，为烟叶生产的可持续发展提供参考。

    1 ? ?烟叶生产中的大数据信息分离

    烟叶生产中产生的数据量很大，可以概括为生态环境数据、生产环节数据、组织管理数据、市场交易数据等4个方面。通过对这些数据进行深入与广泛地收集、分析与研判，可以使生产管理部门及决策人员全面了解烟叶生产的具体情况，并采取相应的措施，完成生产任务，提高生产效率，增加烟农收入。

    1.1 ? ?烟叶生产的生态环境数据

    烟叶生产的生态环境数据属于烟叶生产的基础数据，在整个烟叶生产大数据组成中占有十分重要的地位。这些数据主要包括以下3个方面。

    1.1.1 ? ?地理位置信息。所谓地理位置信息，是指从事烟叶生产区域的地理位置信息，包括大到产区的地理位置，小到具体的每一户烟农的植烟田块的地理位置。这些地理位置用GPS定位后，标注具体的经纬度以及海拔高度。通过“3S”技术，可以对这些地理位置信息实现可视化、结构化、信息化的管理。

    1.1.2 ? ?气候数据。作为大农业生产的一部分，烟叶生产离不开适宜的气候环境。气候环境条件不但影响烟叶的生长发育，还与病虫害的发生有密切联系。因此，植烟区域的基础气象信息数据，如光照、降雨、气温、风向与风速，以及由此而衍生出来的日照时数、有效积温、昼夜温差等，均构成了烟叶生产大数据的重要来源。

    1.1.3 ? ?土壤数据。烟叶生产中的土壤基础数据包括土壤类型、土壤质地、土壤结构、耕层厚度、土壤养分、土壤含水量、土壤微生物构成等方面。其中，土壤养分主要包括有机质、总氮、碱解氮、总磷、速效磷、总钾、速效钾以及土壤pH值等。丰富的土壤数据，还应当具体到每一烟区的代表性土壤。

    1.2 ? ?烟叶生产的生产环节数据

    1.2.1 ? ?育苗环节。主要包括选用的品种、育苗物资、育苗棚数量、育苗盘数、养分管理以及病虫草害防治数据等。

    1.2.2 ? ?大田生产环节。主要的数据包括移栽面积、移栽时间、揭膜上厢、追肥、病虫草害发生及防治情况和打顶时间等方面。

    1.2.3 ? ?烘烤与分级环节。采收时间与采收次数、烘烤、烤后烟叶的等级及数量、上等烟比例、中下等烟比例、均价、产值等方面。

    1.2.4 ? ?烟叶质量数据。包括烟叶的外观质量、内在质量、常规化学成分含量等。

    1.2.5 ? ?收购环节。包括收购开始与结束的时间、收购的等级与数量、合同指标完成情况、入库及转运数量等方面。

    1.3 ? ?烟叶生产的组织管理数据

    在烟叶生产经营与管理中，涉及诸多的数据类型，不仅包含生产的各个环节，生产的组织管理也是其中非常重要的一个方面。烟叶生产的组织管理数据，主要包含烟叶生产基础设施数据、农户管理数据、烟技员管理数据、合作社管理数据等。

    1.3.1 ? ?烟叶生产基础设施数据。包括基本烟田的面积与位置信息，灌溉用水库、水塘、水窖、水渠，烟叶生产机耕道，烘烤工场与烤房数量，烟叶生产用农业机械种类与数量等。

    1.3.2 ? ?农户管理数据。包括农户的数量、劳动力、种烟面积、家庭收入、文化层次等。

    1.3.3 ? ?烟技员管理数据。包括烟技员的数量、指导的种烟面积、隶属的烟站、文化层次、职称与工资收入等。

    1.3.4 ? ?合作社管理数据。包括合作社的种类与数量、合作社的资产、社员数量、种烟面积、年度经营情况、合作社收入与利润分配情况等。

    1.4 ? ?烟叶生产的市场交易数据

    在烟叶生产中，市场交易属于较为重要的一环。市场交易数据信息主要包括与农户签订种植合同、与工业企业签订购销合同，以及工商交接过程等。充分了解与掌握这些信息，对于准确把握烟叶市场的需求，及时掌控烟叶的宏观决策，实现烟叶的购销两旺，保障烟农增收，具有十分重要的意义。农户种植合同包括签订数量、合同种植面积、约定的收购数量与收购价格等。工商企业购销合同包括合同总量、等级结构、交易价格等。工商交接过程包括交接的时间、等级、数量、等级合格率等。

    2 ? ?烟叶生产大数据应用的策略

    2.1 ? ?烟叶生产大数据应用过程中的数据采集

    在烟叶生产大数据应用的过程中，数据采集问题是一项特别重要的问题，也是十分关键的环节。只有科学、合理地进行数据采集，才能够更好地把握烟叶生产各个环节的数据信息，也才能够运用大数据技术对这些信息进行分析研判，从而使大数据的应用价值得到更好、更充分的体现，使烟叶生产得到更好发展。

    为了保证数据信息采集的质量及效率，首先，要做到基层数据采集网络全覆盖，保证数据信息采集的完整性，从而为下一步的大数据分析奠定良好的基础;其次，在技术层面，要确保采集的数据格式的科学性、规范性、统一性与整体性，实现数据采集、传输、存储以及共享等诸多环节的数据标准化，并以此来保证大数据分析的正常进行，为烟叶生产的发展提供科学的数据支撑。

    2.2 ? ?烟叶生产大数据应用过程中的数据分析技术

    数据分析技术是大数据农业应用中的核心问题，直接关系到分析结果的科学性与准确性[4]。在此分析过程中，通过各种算法的运用以及对不同种类数据的算法分析，就能够采用最优方案解决实际生产问题，实现最优决策。由于数据不同、组合不同、算法不同，其分析结果各异，所推荐的决策亦不相同。因此，如何从繁杂的烟叶生产各环节所产生的海量数据中获取关键信息、如何有机组合或进行数据过滤就需要进行大量的算法试验和研究，也是需要重点关注之处。

    2.3 ? ?烟叶生产大数据分析结果的应用

    大数据分析技术在烟叶生产中的应用目的是为了解決烟叶生产的实际问题，其终极目标是实现烟叶生产的可持续发展。因此，大数据分析的结果在实际生产中应用时应当注意如下问题。一是注意大数据技术应用的科学性与合理性。大数据技术能否在烟叶生产中进行运用，其前提是数据采集、存储、传递、运算等环节的科学与合理与否。只有科学、合理地应用大数据技术，才能够充分发挥大数据技术的优势，才能够更好地为烟叶生产提供最优的解决方案。二是注意联系实际解决实际问题。在烟叶生产中运用大数据技术时，既要注重理论研究，又要加强实际应用。研究的目的是为了更好地加以应用，因而一定要根据烟叶生产的实际需求，因地制宜地开展研究工作。同时，要注意将研究的成果进行转化，提高科技成果的转化率，为切实解决好烟叶生产的实际问题奠定基础。三是注意大数据技术本身的优化。应当认识到，烟叶生产大数据的核心数据来源于烟叶生产的信息化与烟叶生产物联网的建设。因此，要在不断改善信息化硬件设备的基础上，不断优化大数据本身的技术，提升技术水平，改进分析结果，实现烟叶生产解决方案的不断优化，从而实现烟叶生产的可持续稳定发展。

    3 ? ?烟叶生产大数据应用前景展望

    在当前全球科技革命和产业变革迅猛发展的今天，在新农村建设的新形势下，在农民发展、农村进步与农业升级的新要求下，以云时代为背景的大数据运用正在全面展开。农业生产科技化、现代化、信息化以及智慧农业的建设，为大数据服务于农业生产奠定了良好的基础。烟叶生产在生态环境、种植、管理、贸易等环节所产生的海量数据是一个巨大的宝库，等待着进行深入地挖掘。烟叶生产中迫切需要解决的问题较多，如灾害天气的长期预测预报、病虫害发生程度的长期预测预报、烟叶生长状况与产量的检测与评估等，都需要提出解决方案。大数据技术的诞生，为这些问题的解决提供了前提与可能性。此外，烟草行业长期以来为烟叶生产现代化及信息化建设的投入，也为大数据技术在烟叶生产中的实际应用奠定了良好的基础。目前，各个烟叶产区非常重视信息技术在烟叶生产中的应用，在通过设立科研项目进行理论研究的同时，不断尝试将大数据技术应用于实际烟叶生产中，并取得了初步的成效。可以预见，随着烟叶生产物联网及信息化建设的不断深入，随着大数据技术的不断进步，大数据技术在烟叶生产决策中的作用必将会越来越突出，烟叶生产实际问题的解决以及烟叶生产的可持续与稳定发展也必将越来越依赖于大数据分析技术的全面应用。

    4 ? ?结语

    大数据技术在我国国民经济中正在发挥着越来越大的作用。烟叶生产大数据是烟叶生产发展与信息技术发展紧密结合的产物，也是烟叶生产可持续发展的必由之路。在烟叶生产大数据应用的过程中，密切结合生产实际，科学合理地运用并不断优化大数据技术，正确地使用大数据研究的成果，对于烟叶生产的发展以及烟农的增产增收至关重要。随着大数据技术在烟叶生产中应用的进一步深入，烟叶生产将具有更好的预见性与可控性，烟农增收、烟叶生产提质增效与可持续发展也将会得到进一步的保障。

    5 ? ?参考文献

    [1] 漆海霞，林圳鑫，兰玉彬.大数据在精准农业上的应用[J].中国农业科技导报，2019，21（1）：1-10.

    [2] 王雄，叶安胜.大数据在农业应用中的问题与思考[J].现代信息科技，2019，3（7）：151-153.

    [3] 鲁黎明，雷强，罗君.我国烟叶生产组织模式创新的原则与途径[J].安徽农业科学，2012，40（29）：14570-14571.

    [4] 宋长青，温孚江，李俊清，等.农业大数据研究应用进展与展望[J].农业与技术，2018，38（22）：153-156.