在美國伊利諾伊州有一個農場主，名叫羅德尼·席林（Rodney Schilling）。他和父親二人經營著1300英畝(約7900畝)田地。

　　他的父親已經83歲了，地里的活兒全靠席林自己上陣，即便在農忙時節(jié)，他也不用雇工，最好的幫手是農場里的那幾臺農業(yè)機械。

　　跟國內常見的農業(yè)機械比，這些機器高大得多，一臺噴藥機完全張開“臂膀”，翼展達36米。更重要的是，這些“大家伙”還很有“頭腦”——駕駛室里配備的全球衛(wèi)星導航系統和自動駕駛系統。

　　即使在下田作業(yè)時，席林也遠沒有傳統農民那么辛苦，只要他愿意，完全可以坐在駕駛座上，一邊喝著咖啡，一邊用平板電腦瀏覽新聞，機器會按照設定的路線工作，施肥、打藥完全自動化，哪些地方打過，哪些地方沒打，絕對不會搞混，GPS上都顯示得清清楚楚。

　　大多數時候，席林會把平板電腦帶在身邊，內置的APP軟件會提醒他何時適宜下地查看，該打藥或是該施肥了，以及提供實時的和未來幾天的天氣數據。

　　在美國，像席林這樣“勞作”的農場主越來越多。農業(yè)生產模式正在從機械化向信息化轉變，以精準為特征的農業(yè)，正在讓種植變得更加容易。

　　美國的農業(yè)

　　美國農業(yè)約占其GDP的1.2%。美國不僅是世界上最大的工業(yè)化國家，而且也是世界上最大的農業(yè)發(fā)達國家。美國土地肥沃，氣候溫和，現有可耕地約1.52億公頃，牧場5.6億公頃。美國約有220萬個農場，每個農場平均面積約170公頃。2011年農業(yè)就業(yè)人數213萬人，占整個就業(yè)人口的1.45%。

　　美國是農業(yè)大國，但農業(yè)產值僅占美國經濟的1.2%。美國有3億多人口，其中住在農村地區(qū)的人僅占約2%，從事農業(yè)生產的人不到1%，其中又只有半數將農業(yè)作為主業(yè)。根據美國農業(yè)部的數據，美國農場數量1935年達到峰值680萬個，農業(yè)人口超過1.27億，現如今農場數量只有220萬個，農民數量也降至300萬左右。

　　農業(yè)生產的盈利性從根本上保證了農業(yè)的吸引力。愛荷華州全職農民年收入基本都在5萬至7萬美元以上，有些農民可能會達到10萬至25萬美元，一般而言要比城市居民平均收入水平高。

　　美國是對農業(yè)數據收集比較齊全的國家，也是較早進行農業(yè)數據開放的國家，目前，有關農業(yè)數據的采集、共享和利用正幫助美國農業(yè)政策制定者對農業(yè)部門的發(fā)展制定各種政策。

　　不僅如此，美國各大農場主協會以及涉農企業(yè)也不惜投入大量的時間、金錢以及花費巨大的精力去搜集被人們稱為“大數據”的涉農數據。

　　大數據對于農業(yè)的作用

　　隨著全球人口的增加，天氣的波動更加不穩(wěn)定，以及依賴石油的農業(yè)對于石化燃料的價格越來越敏感，必然激勵更多人運用新技術來提高作物產量，并管理風險。

　　圍繞著基因組學、生物信息學以及計算生物學的研究活動都已經取得了重大的進展，使得科學家和組織能夠更好地養(yǎng)活全世界，并提高食品和農作物的質量。

　　這些技術都涉及到龐大的數據集和計算分析，那么在此過程中，大數據的作用是什么？

　　首先，也是最重要的，農民需要測量和了解數據巨大和種類繁多的數據能夠帶來怎樣的影響，因為這些數據驅動著他們的耕作質量與產量。這些數據包括天氣數據、GPS數據、土壤細節(jié)、種子、化肥和作物藥劑等，充分利用這些數據對于土地進行長期管理和短期模擬，以實現產量和利潤的最大化。

　　其次，種子和肥料以及藥劑的供應商需要接收所有的這些數據，將其放入統一的模型中，并使用專用算法，以便向農民提供盡可能優(yōu)化的解決方案和服務。

　　再次，農業(yè)機械制造商是整個價值鏈的另一個重要組成部分。他們不僅需要確保其資產能夠在最低成本保持最長的正常運行時間，還要支持移動數據采集(如土壤樣本、水分監(jiān)視器和傳感器、田間作物顏色、生長速率、天氣破壞、營養(yǎng)水平、農作物品種等)，并讓這些瑣碎的信息在價值鏈能被實時獲取，以進行進一步的處理。

　　除了農民、農企、種子化肥供應商和農業(yè)機械制造商以外，氣象站和實驗室、貿易商和行業(yè)合作伙伴、技術和解決方案提供商也是這個日益復雜的生態(tài)系統的一部分。他們對于來自無數信息源的大數據也有著巨大的需要。

　　大數據進田

　　大數據在農業(yè)中應用最普遍的領域之一就是精準農業(yè)。

　　通過對氣候、土壤和空氣質量、作物成熟度，甚至是設備和勞動力的成本及可用性方面的實時數據收集，預測分析可以用來做出更明智的決策，而這就是所謂的精準農業(yè)。在精準農業(yè)中，控制中心實時收集并處理數據，來幫助農民在播種、施肥和收割作物等方面做出最明智的決策。遍布田間的傳感器用于測量土壤和周圍空氣的溫度與濕度。

　　此外，衛(wèi)星圖像和無人機會被用來拍攝田地的照片。隨著時間的推移，圖像會顯示作物成熟，加上對未來48小時的精準天氣預測模型，就可以建立模型并進行模擬，從而預測未來的情況，并幫助農民做出前瞻性的決策。（文章轉自199IT互聯網數據中心）

　　■佚名

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