摘要：随着农业生产的不断发展，技术推广成为提高农业生产力和应对农业资源短缺、气候变化等问题的关键手段。然而，传统的农业技术推广模式往往存在信息不对称、推广效率低、农户参与度有限等问题，难以实现精准推广和广泛覆盖。近年来，大数据技术的快速崛起为农业技术推广注入了新的活力。通过大数据技术，可以对农业生产中的海量数据进行高效收集、分析和挖掘，从而更好地了解农作物的生长状态、病虫害的发生规律、气象条件的变化趋势等。基于这些数据，农业技术人员能够为不同地区、不同作物，甚至不同农户制定针对性的技术推广方案，避免“一刀切”的推广方式，可以提升技术推广的精准性和时效性。本文针对大数据在农业技术推广中的应用效益进行了分析，探究了大数据在农业技术推广中的应用策略。

　　关键词：大数据；农业技术推广；应用；效益

　　在农业技术推广的背景中，传统方法正面临着前所未有的挑战。一直以来，农民依赖经验和直观来进行作物管理，但这种做法往往难以应对复杂多变的农业环境。气候变化、土壤退化和资源短缺等问题，使得传统方法的局限性暴露无遗。在这样的背景下，大数据技术的引入显得尤为迫切。然而，如何科学地推广和应用这些技术，以确保其有效性和经济性，成为农业领域亟待解决的问题。

　　1大数据在农业技术推广中的应用效益

       1.1实现精准农业

　　在当今农业领域，精准农业的实现正依赖大数据技术的不断进步，这种技术的引入正在彻底改变传统的农业生产模式。大数据通过集成卫星遥感、气象数据和土壤传感器等多种信息源，极大地提高了农业技术推广的科学性和效率。作物管理不再仅仅依赖经验和直观判断，而是基于对全面数据的深入分析。卫星遥感技术能够提供作物生长的空间分布信息，使得农业生产者能够实时监控作物的健康状况；气象数据则提供了天气条件的详细信息，如温度和降水量，这些信息对于作物的生长至关重要；土壤传感器则通过实时监测土壤的湿度和养分含量，帮助农民精准地调整施肥和灌溉策略，通过这种多维度数据的整合，精准农业能够实现对资源的优化配置[1]。例如，实时气象数据与土壤湿度信息的结合，使得农民可以根据作物的实际需求调整灌溉计划，从而减少水资源的浪费，这种数据驱动的灌溉方法，不仅提高了水资源的利用效率，还显著提高了作物的产量和质量。此外，动态的施肥和病虫害防治策略也得到了优化，实时的监测和分析使得这些措施更加及时、有效，从而最大限度地减少了作物损失。大数据的应用还推动了农业生产的可持续性，通过对环境数据的分析，农民能够预测气候变化的趋势，并采取相应的适应措施，从而选择最适合的作物品种和耕作方法，这种方法不仅减少了资源浪费，还有效降低了环境污染，推动了可持续农业的发展。

　　1.2提高病虫害防治效率

　　在现代农业中，病虫害防治的效率正经历着由大数据技术驱动的深刻变革。传统的防治方法常依赖经验和观察，这不仅效率低下，而且常常在面对突发病虫害时显得无力。然而，随着大数据技术的应用，农业病虫害防治的精准性和及时性得到了显著提升。大数据技术通过综合分析历史病虫害记录、气象条件及作物生长数据，可以构建出精准的病虫害预测模型，这些模型能够提前发出预警，帮助农民在病害爆发前采取预防措施，这种预测能力使农民能够提前一个月获知潜在的病虫害风险，从而采取相应的防控策略，这种提前预警大幅减少了病虫害对作物的实际损害。气象数据的作用不可忽视，它直接影响着病虫害的发生和传播，通过实时监测和分析气象数据，能够揭示出病虫害发生的环境条件，从而对风险进行精准评估[2]。例如，湿度、温度和降水量等因素的变化，可以被用来预测病虫害的风险指数，使农民能够根据实际情况调整防治措施，这种结合气象数据的预测能力，使得防治措施更具针对性，从而有效降低了病虫害的扩散。

　　1.3优化农业供应链管理

　　在现代农业供应链的复杂网络中，大数据技术正在发挥着至关重要的作用。传统的供应链管理往往面临信息滞后、效率低下和透明度不足等问题，而大数据的引入则为这一领域带来了全新的变革，通过对市场需求、运输动态及库存信息的深入分析，大数据不仅提高了供应链的整体效率，还提高了其透明度，使农业供应链管理变得更加科学和精准。大数据技术的核心优势在于其对海量数据的处理能力和洞察能力，在农业供应链中，这种能力表现得尤为明显。例如，通过对市场需求数据的实时分析，农业生产者能够准确预测不同季节和地区对特定作物的需求变化，这些数据来源于消费者购买记录、市场交易数据、社交媒体反馈等多种渠道，通过数据挖掘和分析，可以揭示出消费者需求的趋势和波动，这使得生产者可以根据需求预测调整生产计划，避免因供需不匹配而产生库存积压或短缺，从而提高生产效率。运输数据的整合和分析也是提高供应链效率的关键环节，大数据技术可以实时跟踪运输过程中的每一个环节，包括货物的位置、运输速度、延误情况等，通过这种实时跟踪，供应链管理者能够及时获取运输过程中的异常信息，并迅速做出调整[3]。例如，若运输路线中出现堵塞或延误情况，系统则可以自动优化替代路线，确保货物能够准时到达，这种动态调整能力显著提高了供应链的响应速度和灵活性，减少了因运输问题而产生的损失。

　　2大数据在农业技术推广中的应用策略

　　2.1构建数据共享平台

　　在大数据时代，农业技术推广面临的挑战不仅是如何获取和分析数据，还在于如何有效地共享和利用这些数据。为此构建一个集成、共享的农业数据平台显得尤为重要，这种平台的建立，旨在对各类农业数据资源进行整合，打破信息孤岛，实现数据的标准化和共享，从而为农业技术推广提供科学依据和决策支持。构建一个有效的数据共享平台，需要确定数据的来源和种类。在农业领域，数据的来源可以涵盖气象数据、土壤数据、作物生长数据、市场需求数据等。气象数据包括温度、降水量、风速等，这些数据对作物生长的影响是显而易见的。土壤数据则涉及土壤的湿度、营养成分、酸碱度等，直接关系作物的健康生长。作物生长数据则包括作物的生长阶段、病虫害发生情况等。市场需求数据则涵盖消费者的购买习惯、需求趋势等，这些数据来自不同的传感器、卫星遥感、气象站和市场调研等多种渠道。在数据集成过程中，需要采用统一的数据标准和格式。由于不同数据源可能使用不同的编码和数据结构，因此标准化处理至关重要。数据标准化不仅确保了数据的兼容性，还为数据的进一步分析和利用奠定了基础。例如，气象数据可能采用不同的单位表示（如摄氏度与华氏度），而标准化处理则可以统一单位，从而使数据更加一致和可比。此外，数据清洗和预处理也是平台建设的重要环节，通过去除重复数据、填补缺失值等步骤，可以提高数据的质量和可靠性。

　　2.2加强数据分析能力建设

　　在大数据时代，农业技术推广的成功与否越来越依赖数据分析能力的强弱。数据的价值并非体现在其量的多少，而在于如何通过科学的分析提炼出有意义的信息。因此，为了充分发挥大数据在农业技术推广中的作用，必须加强数据分析能力的建设，这不仅包括引入先进的数据分析工具，还需培养专业的数据分析人才，以确保数据能够被有效利用，推动农业技术的科学决策和优化实施。引入先进的数据分析工具是提升数据分析能力的基础，现代数据分析工具涵盖了数据处理、数据挖掘、机器学习和人工智能等多个领域[4]。例如，数据处理软件Apache Hadoop和Apache Spark可以处理海量数据，进行分布式计算，确保数据处理的高效性。数据挖掘工具，如RapidMiner和KNIME则能够帮助分析人员发现数据中的潜在模式和趋势，为农业决策提供有力支持。拥有先进的工具并不能完全满足实际所需，还需建立一支专业的数据分析团队。数据分析团队通常包括数据科学家、数据工程师和数据分析师等角色。数据科学家负责设计和优化分析模型，进行数据挖掘和预测分析；数据工程师则负责数据的获取、清洗和存储，确保数据的质量和可用性；数据分析师则将分析结果转化为可操作的洞察，支持决策制定。在团队建设过程中，招聘合适的人才是第一步。数据科学家应具备扎实的统计学和计算机科学基础，熟悉机器学习算法和数据建模技术。数据工程师需要具有丰富的数据库管理经验和编程能力，能够处理大规模数据并保证数据系统的稳定性。数据分析师则应具备良好的数据可视化和报告撰写能力，能够将复杂的数据结果以简明易懂的方式呈现给决策者。除了引进专业人才，还需要培养现有员工的分析能力，通过系统的培训和实践，可以提升团队成员的数据分析技能。培训内容可以包括数据分析方法、数据挖掘技术、机器学习基础等。实践则包括参与实际项目、解决具体问题等，可以帮助团队成员将理论知识应用于实际场景。提高鼓励团队成员参加相关的行业研讨会和技术交流活动，也有助于提升他们的专业水平。

　　2.3开展数据驱动的培训和推广活动

　　在现代农业中，大数据的应用已经成为推动技术进步和提高生产效率的重要力量。然而，数据技术的复杂性和专业性往往使得农业从业者难以充分理解和应用这些技术。因此，开展数据驱动的培训和推广活动，帮助农业技术推广的受众掌握大数据的应用价值和技术优势，变得尤为重要，这种培训不仅要注重数据的可视化展示，还需要结合实际案例分析，使受众能够真正理解和运用数据技术[5]。数据可视化技术作为数据驱动培训的核心手段，通过将复杂的数据转化为图形和图表，使信息更加直观和易于理解。数据可视化不仅帮助受众迅速获取数据中的关键信息，还能够揭示数据背后的趋势和模式。例如，通过动态的热力图展示气象数据与作物生长之间的关系，农民可以清晰地看到不同气象条件下作物的表现，从而调整种植策略。此外，交互式的仪表盘和图表使受众能够自主探索数据，深入理解数据的含义和应用场景，这种直观的展示方式极大地降低了数据分析的门槛，使复杂的技术变得易于接受和操作。为了确保培训活动的效果，需要对培训内容进行系统的设计和组织。培训内容应涵盖大数据的基础知识、数据收集与处理方法、数据分析技术、数据可视化技巧等方面。每一部分的内容都应有明确的学习目标和实际应用示例。例如，在讲解数据分析技术时，可以重点介绍常用的数据分析模型和算法，并通过实际数据进行演示和练习。

　　2.4实施个性化的技术推广策略

　　在农业技术推广的复杂背景下，个性化的技术推广策略显得尤为重要。大数据技术的应用使得个性化推广不仅成为可能，而且变得更加精准和高效，通过对区域和个体数据的深入分析，能够为不同地区的农户提供量身定制的技术推广方案。这种基于数据驱动的个性化策略，不仅能提升技术推广的效果，还能更好地满足农业生产中多样化的需求。大数据技术使得对区域数据的系统化分析成为可能，这些数据包括气候条件、土壤类型、水资源状况和作物生长周期等，通过对这些数据的综合分析，可以识别出不同地区的农业生产特点及其面临的主要问题。例如，某地区的土壤可能缺乏某些微量元素，而另一地区则可能面临极端气候条件，这种区域数据的深度分析可以帮助制定区域化的技术推广策略，从而提供更加贴合实际的技术建议。例如，在干旱地区，数据分析可能建议使用抗旱品种或优化灌溉技术，而在湿润地区，则可能推荐改进排水系统或使用针对特定病害的防治技术，这种精准的匹配，能够使得技术推广更加符合实际需要，避免了“千篇一律”的推广模式。除了区域数据，个体农户的数据分析同样至关重要，通过收集和分析每个农户的作物种植情况、生产设备、使用的肥料和农药等信息，可以更好地理解每位农户的具体需求。个体数据的分析有助于识别出每位农户在技术应用中的痛点和需求。例如，一些农户可能在施肥管理上存在问题，而另一些农民则可能需要改进病虫害防治方法，通过数据分析，可以为每位农户制定个性化的技术推广方案。例如，针对肥料使用不当的农户，可以为其提供量化的施肥方案和优化建议；对于病虫害防治有困难的农户，则可以为其提供专门的监测和预警系统，这种个性化的技术服务能够更好地提高农户的生产效率和经济收益[6]。实施个性化技术推广策略的过程需要综合运用多种数据驱动的方法和工具，需要建立完善的数据采集和管理系统，以确保数据的准确性和全面性，这包括部署各种传感器和监测设备，以便实时收集气象、土壤和作物生长等数据。同时，应当采用先进的数据分析技术，如机器学习和数据挖掘，对数据进行深入分析，从中提取有价值的信息和趋势，通过建立数据模型和算法，可以对不同区域和个体的需求进行预测与评估，从而制定出更加科学和精准的推广方案。

　　3结语

　　大数据技术在农业技术推广中展现了不可估量的潜力和深远的效益。它不仅使精准农业成为现实，极大地提高了农作物产量和资源利用效率，还通过提高病虫害防治的精准性和及时性，保障了农业生产的可持续性和农产品的安全性。未来，随着大数据技术的不断发展和深入应用，农业生产方式将迎来更加高效、智能和可持续的新时代。

　参考文献：

　　[1]魏航,黄宁,库珊珊.“互联网+”在农业技术推广中的作用[J].河南农业,2023,(27):52-53.

　　[2]顾天平.大数据背景下农业技术推广策略探讨[J].农业工程技术,2023,43(20):111-112.

　　[3]赵恒杰,董建恩,徐勇.“互联网+”在农业技术推广中的作用与发展前景研究[J].中国果菜,2023,43(04):76-79.

　　[4]姚雷.“互联网+”与农业技术推广的融合运用分析[J].农业工程技术,2023,43(08):27-28.

　　[5]赵艳芳.论“互联网+”在农业技术推广中的应用[J].种子科技,2022,40(11):139-141.

　　[6]包图雅.“互联网+”与农业技术推广的融合应用方法探究[J].南方农业,2021,15(33):155-157.