大数据在农业领域掀浪潮,水产融入数据采集
中国水产频道报道,近年来,“大数据”在农业领域掀起了一阵新的变革浪潮。其中生态农业、智慧农业、智能渔业、农技推广云平台、物联网等新模式依托大数据相继诞生,不仅丰富了农业变革要素,还为我国农业多元化的发展提供了明确、清晰、可靠的数据支撑。由此看来,大数据的支撑正逐渐成为了现代农业发展的新动力。正如学者布瑞克的观点一样,发展现代农业的关键,不是资金或技术,而是数据!那么,当农业数据汇聚在一起时,我们应该将这些数据进行加工运用,将其自身的信息价值转化为农业生产中实质性的价值体现则变得尤为重要!
其中,智能渔业的发展正好是大数据融入水产行业的最好说明,然而,当大数据的发展给水产行业带来巨大机遇的同时,也带来了巨大挑战,如何建设好、应用好、管理好、发展好大数据,对广大的水产技术人员与管理人员、应用领域与各级政府提出了新课题、新要求、新挑战。
水产养殖大数据—从无到有
在水产养殖行业中,多年前就有企业与技术人员涉足大数据研发领域,他们对大数据进行集成开发与利用,并推出了有利于水产养殖发展的技术与管理系统,并成功应用到养殖之中。
2013年,重庆忠县三汇镇的汪永红和谢贤国合资成立了水产公司,建起鱼塘,搞起了养殖,并在新建的鱼塘中利用池塘循环微流水高产技术养殖淡水鱼。和许多创业者一样,两人创业之初也遇到了技术方面的“畔脚石”:连续暴雨,破坏了鱼塘水质,造成了直接的经济损失。此事过后,谢贤国便开始到处去学数字化调控鱼塘水质的技术,并把数字化调控鱼塘水质的技术应用到了鱼塘里,获得了不错的经济收入。
由以上案例不难看出,随着互联网的开发与利用,大量数据的获取、聚集、存储、传输、处理、分析等变得越来越便捷,大数据逐渐发展成为一门新学科、决策与预测问题的新方法、新手段,并将发挥“科技是第一生产力”的作用。在水产养殖领域掀起一阵改革的新浪潮。那么,如何顺应水产养殖的发展趋势,使大数据与水产养殖的融合达到经济效益的快速转化,拉动行业经济的增长,促进水产智能化变革,便成为水产从业者首要思考的问题。
水产融入大数据数据采集是基础
牛津大学大数据权威专家维克托曾说道:“在大数据的时代,人们将会意识到最重要的是从数据当中挖掘价值。因为,数据就像是一个神奇的钻石矿,在其首要价值被发掘之后仍能不断产生价值。”大数据是否成功应用,就看是否产生了价值。
水产养殖融入大数据时代后,要想不断地产生价值,首先得对数据进行收集与准备,然后利用新技术、新方法、新模式,从数量巨大和种类繁多的数据中、在有限的时间内快速筛选出有价值的信息,化“数”为“据”、定“不确定性”、发现规律、辅助决策与预测未来。为后期的数据建模与分析,提供有效的信息源。
智能渔业数据建模与分析是关键
信息收集之后,数据应用的关键点就是对数据进行加工分析处理,而数据建模与分析在整个大数据的价值转化体系中是最为核心、最关键的部分。在实际的养殖中,将收集到的数据信息,通过建模式进行分析,找出事物之间的内在联系与潜在规律、消除“不确定性”,为水产养殖中的各种决策与预测提供强有力支撑。
“数据建模”是对杂乱无序的数据进行处理,筛选出有价值的数据结果的过程,其关键步骤有两个:一是逻辑建模;二是物理建模。
我们以诸葛亮的“草船借箭”为例,讲讲如何“数据建模”。首先诸葛亮先通过确立数据建模的方向与目的,全方位的信息收集和积累,完成数据源的收集,然后,通过他的逻辑梳理,比如“今日有大雾”、“吾料曹操于重雾中必不敢出”、“子敬只得就我”等方面的数据源进行充分地认知和理解,从而预测出事情发展方向,并根据这些分析,制定了执行方案。整个借箭的过程,就是所谓的数据建模与分析完整体现。而同样的模式,也可以应用到我们的水产行业之中,我们通过物联网等技术把人工智能系统和相关的仪器、仪表、装备相结合,通过计算机控制实现水体质量监控、增氧、投饵、捕捞等养殖作业自动化管理,在这个过程中,数据与数据之间的转化、合成,最后形成新的方法,指导我们的养殖工作,大大地降低了传统养殖中的人力、物力、财力的浪费。
因此,数据建模与分析非常重要,分析之后得出与之匹配的结果,建立新的质量体系。
水产养殖发展分析数据结果是支撑
由此可见,数据建模与分析之后的结果,可以指导我们在养殖中得出新的结论,并建立新的数据质量评价体系。那么,数据分析结果在水产养殖中的应用,便可以推动智能化养殖模式的发展,改变我们传统粗放的养殖模式,从而改变养殖中存在的周期长、劳动强度大、生产效率低且养殖风险大、水体污染严重的现状;而在这些“数与据”分析结果的基础上,再建立新的数据体系标准,更好的指导我们未来的养殖工作。例如,通威集团智能渔业的成功应用,通过环境数据的采集与分析,建立智能养殖系统与大数据的智能化,指导养殖生产经营活动。江苏昆山渔业管理中心利用大数据系统模块开发了报警信息、数据管理、系统管理、质量追溯、产品信息与信息公示等服务模块,实现了多方位的智能化管理。
综上所述,随着大数据科研和推广应用力度的不断加大,水产智能化养殖技术在渔业领域逐步推广,并在有关科研单位和渔业企业的努力下,依托大数据而诞生的智能化养殖技术,大大提高了养殖效益和管理水平,然而,水产养殖要与大数据做到真正地融合,并使大数据不断地产生经济价值,推动行业发展,就必要做到对大数据的采集、数据建模与分析以及分析结果并建立新的质量标准体系。
其中,智能渔业的发展正好是大数据融入水产行业的最好说明,然而,当大数据的发展给水产行业带来巨大机遇的同时,也带来了巨大挑战,如何建设好、应用好、管理好、发展好大数据,对广大的水产技术人员与管理人员、应用领域与各级政府提出了新课题、新要求、新挑战。
水产养殖大数据—从无到有
在水产养殖行业中,多年前就有企业与技术人员涉足大数据研发领域,他们对大数据进行集成开发与利用,并推出了有利于水产养殖发展的技术与管理系统,并成功应用到养殖之中。
2013年,重庆忠县三汇镇的汪永红和谢贤国合资成立了水产公司,建起鱼塘,搞起了养殖,并在新建的鱼塘中利用池塘循环微流水高产技术养殖淡水鱼。和许多创业者一样,两人创业之初也遇到了技术方面的“畔脚石”:连续暴雨,破坏了鱼塘水质,造成了直接的经济损失。此事过后,谢贤国便开始到处去学数字化调控鱼塘水质的技术,并把数字化调控鱼塘水质的技术应用到了鱼塘里,获得了不错的经济收入。
由以上案例不难看出,随着互联网的开发与利用,大量数据的获取、聚集、存储、传输、处理、分析等变得越来越便捷,大数据逐渐发展成为一门新学科、决策与预测问题的新方法、新手段,并将发挥“科技是第一生产力”的作用。在水产养殖领域掀起一阵改革的新浪潮。那么,如何顺应水产养殖的发展趋势,使大数据与水产养殖的融合达到经济效益的快速转化,拉动行业经济的增长,促进水产智能化变革,便成为水产从业者首要思考的问题。
水产融入大数据数据采集是基础
牛津大学大数据权威专家维克托曾说道:“在大数据的时代,人们将会意识到最重要的是从数据当中挖掘价值。因为,数据就像是一个神奇的钻石矿,在其首要价值被发掘之后仍能不断产生价值。”大数据是否成功应用,就看是否产生了价值。
水产养殖融入大数据时代后,要想不断地产生价值,首先得对数据进行收集与准备,然后利用新技术、新方法、新模式,从数量巨大和种类繁多的数据中、在有限的时间内快速筛选出有价值的信息,化“数”为“据”、定“不确定性”、发现规律、辅助决策与预测未来。为后期的数据建模与分析,提供有效的信息源。
智能渔业数据建模与分析是关键
信息收集之后,数据应用的关键点就是对数据进行加工分析处理,而数据建模与分析在整个大数据的价值转化体系中是最为核心、最关键的部分。在实际的养殖中,将收集到的数据信息,通过建模式进行分析,找出事物之间的内在联系与潜在规律、消除“不确定性”,为水产养殖中的各种决策与预测提供强有力支撑。
“数据建模”是对杂乱无序的数据进行处理,筛选出有价值的数据结果的过程,其关键步骤有两个:一是逻辑建模;二是物理建模。
我们以诸葛亮的“草船借箭”为例,讲讲如何“数据建模”。首先诸葛亮先通过确立数据建模的方向与目的,全方位的信息收集和积累,完成数据源的收集,然后,通过他的逻辑梳理,比如“今日有大雾”、“吾料曹操于重雾中必不敢出”、“子敬只得就我”等方面的数据源进行充分地认知和理解,从而预测出事情发展方向,并根据这些分析,制定了执行方案。整个借箭的过程,就是所谓的数据建模与分析完整体现。而同样的模式,也可以应用到我们的水产行业之中,我们通过物联网等技术把人工智能系统和相关的仪器、仪表、装备相结合,通过计算机控制实现水体质量监控、增氧、投饵、捕捞等养殖作业自动化管理,在这个过程中,数据与数据之间的转化、合成,最后形成新的方法,指导我们的养殖工作,大大地降低了传统养殖中的人力、物力、财力的浪费。
因此,数据建模与分析非常重要,分析之后得出与之匹配的结果,建立新的质量体系。
水产养殖发展分析数据结果是支撑
由此可见,数据建模与分析之后的结果,可以指导我们在养殖中得出新的结论,并建立新的数据质量评价体系。那么,数据分析结果在水产养殖中的应用,便可以推动智能化养殖模式的发展,改变我们传统粗放的养殖模式,从而改变养殖中存在的周期长、劳动强度大、生产效率低且养殖风险大、水体污染严重的现状;而在这些“数与据”分析结果的基础上,再建立新的数据体系标准,更好的指导我们未来的养殖工作。例如,通威集团智能渔业的成功应用,通过环境数据的采集与分析,建立智能养殖系统与大数据的智能化,指导养殖生产经营活动。江苏昆山渔业管理中心利用大数据系统模块开发了报警信息、数据管理、系统管理、质量追溯、产品信息与信息公示等服务模块,实现了多方位的智能化管理。
综上所述,随着大数据科研和推广应用力度的不断加大,水产智能化养殖技术在渔业领域逐步推广,并在有关科研单位和渔业企业的努力下,依托大数据而诞生的智能化养殖技术,大大提高了养殖效益和管理水平,然而,水产养殖要与大数据做到真正地融合,并使大数据不断地产生经济价值,推动行业发展,就必要做到对大数据的采集、数据建模与分析以及分析结果并建立新的质量标准体系。