我国农业监测预警发展回顾与进展

　　近年来，在大数据的推动下，农业监测预警工作的思维方式和工作方法发生了根本性的变化，在理论研究、技术应用、产品研发等方面取得了重要进展，成为现代农业发展和农业供给侧结构性改革的重要支撑。监测预警作为现代农业稳定发展的重要基础，有利于三农工作中实际问题的解决，有助于乡村振兴战略的加快实施。
　　近日，＂全国农业大数据与监测预警学术研讨会＂在江苏扬州举行。相关领导与有关专家一起交流农业大数据与监测预警的经验与成果、规划发展方向、人才队伍建设等，共同推动农业监测预警与大数据研究的协作与创新。会上记者采访了中国农学会科技情报分会理事长、农业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研究员，他系统回顾了几十年来我国农业监测预警研究经历的主要发展阶段，总结了近10年来在不同监测预警领域取得的重大进展，针对当前我国农业面临的发展新态势，展望了农业监测预警的未来发展前景。
　　记者：随着农业信息技术的发展及在农业领域应用的不断深化，农业监测预警的地位和作用凸显。那么我国农业监测预警研究经历了哪几个发展阶段?
　　许世卫：随着中国农业发展信息化水平的提升，农业监测预警的内涵特征也发生着显著变化。几十年来，我国农业监测预警主要经历了以传统计数与统计为基础的起步阶段、以计算机辅助为特征的成长阶段、以信息感知与智能分析为特征的成熟阶段 等3个阶段。
　　21世纪开始至今，农业监测预警学科领域逐步壮大与完善，互联网、物联网等信息技术为农业监测预警研究提供了有效的分析与管理工具，农业监测预警已经步入大数据时代。依托大数据构建的系统集成和预警模型，通过对海量数据的智能分析和深度挖掘，发现和准确模拟信息流走向，实现各类相关信息的相互印证，不断提高监测预警结果的准确性，促使农业监测预警理论和技术体系日趋壮大与完善。
　　国家部署了一批重大研究项目，全面推动农业监测预警理论发展和技术创新。在＂农产品数量安全智能分析与预警关键技术及支撑平台研究＂ ＂基于物联网技术的农业智能信息系统与服务平台＂ ＂主要粮油作物质量安全全程跟踪与溯源研究＂等项目的支持下，全国各大农业高校和科研院所积极进行农业监测预警领域的理论探索，突破了一系列重大难题，推动了成果应用。
　　农业部先后建立了＂农业部智能化农业预警技术重点开放实验室＂ ＂农业部信息采集技术重点实验室＂＂农业部农业信息服务技术重点实验室＂等机构，开展专门研究。基于科研院校和有关专家对促进农业生产发展和农产品市场稳定发挥的重要作用，农业部于2011年成立了首批以上海交通大学、中国农科院信息所、中国人民大学、农业部农村经济研究中心等10家单位的10位专家组成的农业部市场预警专家委员会，进一步为农产品市场调控政策的制定提供重要智库支撑。2015年初，农业部启动了覆盖17个省(区、市)的小麦、稻米等8个品种的全产业链信息分析预警团队试点工作，组建了一支由首席分析师、会商分析师、省级分析师和产业信息员组成的共计1000余人的预警团队。
　　由于智能分析方法的建立，监测预警技术支撑的应用工作不断加强。2001年，农业部建立了农产品质量安全例行监测制度，进行了农产品质量安全风险监测信息分析。2002年，农业部开始对农产品进行定时市场形势分析，按照月度、季度、年度定期提出分析报告。2010年开展了18个农产品品种的单品种分析，为促进农业生产发展和农产品市场稳定发挥了重要作用。基于农业监测预警的数据准备、分析模型创立和专业分析队伍的建立，2014年中国首次召开了中国农业展望大会，大会展望报告成为国内农产品市场权威信息发布的重要渠道之一。农业部进一步提出，到2025年全面建成全球农业数据调查分析系统，进一步增强在国际市场的话语权、定价权和影响力。
　　记者：中国农产品监测预警系统、农情监测系统、在线会商系统平台、中国农业展望大会……我们看到，经过多年的累积和发展，中国农业监测预警工作取得了显著进展。那么针对农业生产和管理等方面的需求,近10年来我国农业监测预警工作有哪些重大成果?
　　许世卫：近年来，围绕农业发展中的一系列重大问题和需求，如农业自然灾害、作物病虫害、自然资源监测和农产品市场监测等，农业监测预警已经取得不少研究成果。
　　农业气象灾害监测预警方面： 甘肃省气象局主持完成的＂中国西北干旱气象灾害监测预警及减灾技术＂项目，有效提高了干旱监测、预测的准确度，成果获得2013年度国家科技进步二等奖。中国农科院农业资源区划所主持完成的＂农业旱涝灾害遥感监测系统＂，突破了旱涝灾害信息快速获取、灾情动态解析和灾损定量评估3个技术瓶颈，创建了国内首个精度高、尺度大和周期短的国家农业旱涝灾害遥感监测系统，成果获得2014年度国家科技进步二等奖。
　　农业病虫害监测预警方面： 中国农科院植保所主持完成的＂棉铃虫区域性迁飞规律和监测预警技术的研究与应用＂项目，建立了覆盖中国棉铃虫发生区的国家棉铃虫区域性灾变预警技术体系，成果获得2007年度国家科技进步二等奖。中国农科院植保所主持完成的＂主要农业入侵生物的预警与监控技术＂，创新了入侵生物定量风险分析技术，提高了对入侵生物野外跟踪监控能力，成果获得2013年度国家科技进步二等奖。江苏省农科院植保所主持完成的＂长江中下游稻飞虱爆发机制及可持续防控技术＂项目，探明了长江中下游褐飞虱后期突发、灰飞虱区域性暴发关键机制，创新了监测防控技术，成果获得2015年度国家科技进步二等奖。
　　森林资源监测预警方面： 中国林科院资源信息所主持完成的＂森林资源综合监测技术体系＂项目，首次构建了森林资源综合监测指标与技术体系，突破了森林资源信息一体化采集、综合分析处理、集成管理服务等关键技术，自主研发了森林资源综合监测系列软件，实现了森林、湿地、森林灾害、林业生态工程的综合监测、高效管理和集成服务，成果获得2013年度国家科技进步二等奖。
　　农产品市场信息采集技术方面： 中国农业科学院农业信息研究所主持完成的＂农产品市场信息采集关键技术及设备研发＂项目，解决了农产品市场领域信息感知、传输、处理环节的科学问题，为实现农产品市场的信息采集和分析预警提供了有效手段，成果获2014—2015年度农业部中华农业科技奖一等奖。
　　农作物生产过程精准化管理方面： 南京农业大学主持完成的＂基于模型的作物生长预测与精确管理技术＂项目，创建了具有动态预测功能的作物生长模型及具有精确涉及功能的作物管理知识模型，成果获得2008年度国家科技进步二等奖。上海交通大学机械与动力工程学院主持完成的＂土壤作物信息采集与肥水精量实施关键技术及装备＂项目，围绕精准施肥目标，在土壤作物信息获取、施肥处方生成、变量施肥耕作等方面攻破了系列核心技术，成果获得2011年度国家科技进步二等奖。浙江大学主持完成的＂植物-环境信息快速感知和物联网实时监控技术及装备＂项目，攻克了农田信息快速感知、稳定传输和精准管控3个技术难题，成果获得2015年度国家科技进步二等奖。
　　此外，农业监测预警对现代农业管理的应急调度、防控系统及信息权威发布等发挥了技术支撑。
　　近十几年来，农业部、科研单位和企业等坚持开展农产品监测预警工作，建立了数个农产品数量、价格、质量追溯等监测预警系统。通过对农产品分品种的常规分析监测和应急追踪监测，以日报、周报、专报、专刊等形式，将农产品市场监测数据及形成的深度报告上报决策部门。农业展望是农业监测预警的重要出口之一， 2014—2017年连续召开的4届中国农业展望大会，受到了国内外广泛关注。大会主要发布了未来10年中国农业展望、进行宏观经济与农业热点专题研讨交流农业监测预警、农业大数据等理论与方法的最新成果，标志着中国特色农产品监测预警体系建设取得重要成效。
　　记者：目前我国农业正处于传统农业向＂优质、高产、高效、生态、安全＂的现代化农业转型期，迫切需要建立健全、高效的农业信息监测预警机制，提高农业生产和管理效率。未来，农业监测预警该如何发展?
　　许世卫：农业监测预警将与现代农业产业管理唇齿相依。 农业监测预警通过对农业产业链、价值链和供应链的链式监测，以及对信息流、物质流和资金流等的流式预警，可以实现对现代农业全生命周期的实时化、精准化和智能化管理调控。未来伴随信息化和农业现代化的发展，融合了大数据、物联网、云计算和人工智能的农业监测预警，有望成为两者在农业各产业交融发展中的管理利器，为现代农业的转型升级提供必不可少的保障和服务。
　　大数据应用将贯穿农业监测预警过程始终。 在来源广泛、类型丰富和结构复杂的大数据推动下，农业监测预警的监测信息将从样本向总体延伸，分析对象和研究内容将变得更加细化，监测过程将从农业单一环节向全产业链、全过程、全生命周期扩展，预警周期也将由中长期向短期扩展，预警区域将从全国、省域向市域、县域、镇域，甚至是田块级别覆盖。与此同时也带来了诸多挑战，如何充分利用大数据，化繁为简、去伪存真，亟须建立以需求为导向的实时化信息采集技术，形成标准规范的农业基准数据库，构建多市场、多场景智能模型分析系统，形成可视化的预警服务表达和应用，为现代农业全生命周期精准管理提供支撑。
　　实时感知与个性服务成为研究与应用重点。 通过物联网技术改造农业，提升各环节智能化程度，有助于实现＂环境可测、生产可控、质量可溯＂的实时感知。未来将以提高国内农业生产环境监测能力、农业生产和流通智慧化水平、保障农产品质量安全为目标，大力发展农业物联网技术，完善农产品全产业链监测体系建设为重点，推动传统农业管理方式变革，减少生产管理中的传统路径依赖，建立市场导向的现代农业管理制度;探索建立涉农信息共享机制，形成全行业、可比较的基础数据库;完善工作机制、模型和方法，继续开展中国农业展望活动，发布权威农业市场信息。
　　以问题为导向的数据智能处理将取得突破。 针对农业大数据的数据处理分析模型缺乏，未来要以问题解决为导向，加强适用农业大数据分析挖掘技术的研究。围绕农产品消费和粮食产量分析等重点工作，紧抓前沿信息技术和＂数据＂这一核心，构建大型智能化机理预测模型系统;围绕农业全要素等数据资源，建立农业协同推理和智能决策模型，是未来解决大数据条件下分析预警的关键。未来将在数据处理方法、数据算法和基于云计算的＂跨域关联＂等方面寻求新的突破，通过数据处理、挖掘、分析，变＂大＂为＂小＂，宏观与微观相结合，抽取出农业监测预警的最关键数据指标，归纳提炼农业信息流变化特征、内在机制、演变规律与影响路径等，凝练农业监测预警的核心方向，推动农业监测预警向更快、更准、更高的方向发展。
　　国内外技术融合将产生深刻变革。 未来需要加强人才培养与合作交流、数据共享机制等多方面建设，联合国内外农业、经济、信息等有关领域专家，提炼农业监测预警领域核心问题，实现农业监测预警工作的大合作与技术融合，为农业监测预警的重大理论问题的突破和关键技术体系的创新提供有力支撑。完善的中国特色的农业监测预警体系，必将成为推进农业现代化，实现国内农业＂优质、高产、高效、生态、安全＂目标的强力保障。
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