农业资源环境本底数据资源库建设方案

农业资源环境本底数据资源库建设方案目录一、整体服务方案 (3)1、建设目标 (3)2、建设原则 (3)3、建设背景 (5)二、建设内容 (6)1、建设必要性 (6)（1）大数据建设是提升农业管理服务水平的重要手段 (6)（2）推进生产数字化是农业提质增效的需要 (7)（3）推进生产数字化是农业产业可持续发展的必由之路 (8)（4）推进农产品标识化是追溯平台与电商平台的基础 (9)2、业资源环境本底数据资源库 (10)3、系统架构： (11)4、平台性能 (12)5、数据库列表 (18)（三）整体性能需求 (20)（1）系统总体性能要求 (20)（2）系统响应时间 (21)（3）系统数据性能 (21)（4）系统可用性 (21)（5）系统可扩展性 (21)（6）系统可管理性 (21)（7）系统可恢复性和安全性 (22)一、整体服务方案1、建设目标面向农业基础数据的应用开发，利用智能监测、物联网、大数据、移动互联、云计算等现代信息技术，建设农业资源环境本底数据资源库、数据采集系统。

以推进数字技术与农业发展深度融合为主攻方向，升级建设农业农村数据资源中心，搭建覆盖农业生产经营主体、耕地、农产品市场交易、农业投入品、现代农业产业园等数据资源体系，种植环境数据采集管理分析体系，推动重要领域和关键环节数据资源建设，促进提升农业生产经营和管理服务数字化水平，增强智慧畜禽养殖数字农业技术示范推广应用能力，引领农业产业数字化和数字产业化。

2、建设原则本项目坚持“以应用为导向，注重安全的同时，注重实效，阶段实施，统一标准，统一规划，信息共享”的原则，严格遵循安全性原则，紧抓标准规范，注意梳理业务流程，做好数据规划工作，设计可集成、易扩展的技术架构。

a、安全性网络和安全保障体系的建设必须满足国家信息安全等级保护相关规定的要求。

b、先进性采用当前先进而成熟的信息化技术，充分利用现有的建设成果，实现软硬设备系统的数字化、智慧化。

c、可扩展性充分考虑硬件设备和软件系统的可扩展性，预留接口，规范数据交互原则，制定统一的接入标准。

满足未来的可扩展性需求。

d、可维护性硬件设备和软件系统必须遵循可维护性原则，以充分展现系统的灵活性、智能性，提高运营与维护效率。

e、经济性项目建设时，充分考虑系统自身的特点，使每一项建设内容紧密结合建设目标，发挥最大效能。

f、实用性项目建设时，充分考虑操作简单、易于使用和实用性原则。

满足所有日常管理活动，优化的系统结构和完善的数据库系统，灵活的查询与统计功能，友好的用户界面。

g、规范性按照相关法律法规、业务规范和信息化标准规范，整合、规范安全信息资源，技术架构设计、数据库规划、系统接口、产品选型都要以标准规范先行。

h、稳定性项目建设时，充分考虑系统的健壮稳定性，在系统发生意外时，不会影响系统数据的完整性，并有日志文件进行记录，方便查询和分析。

3、建设背景数字农业作为现代农业发展的高级阶段，是我国农业农村经济社会发展转型的必由之路，也是增加农民收入的重要方式。

伴随着物联网、大数据、云计算等新技术的快速发展，数字农业必将改变现有农业生产方式，驱动农业变革。

2019年，农业农村部和中央网络安全和信息化委员会办公室发布《数字农业农村发展规划（2019-2025年）》，《规划》要求以产业数字化、数字产业化为发展主线，着力建设基础数据资源体系，加强数字生产能力建设，加快农业农村生产经营、管理服务数字化改造，强化关键技术装备创新和重大工程设施建设，全面提升农业农村生产智能化、经营网络化、管理高效化、服务便捷化水平，以数字化引领驱动农业农村现代化，为实现乡村全面振兴提供有力支撑。

我国人口多，人均资源少，尤其是人均耕地和人均水资源远远低于世界平均水平。

随着人民物质文化生活水平的不断提高，对食物需求逐步多样化、高质化，对粮食安全、农产品质量安全及生态环境安全提出了更高的要求。

发展农产品的多元化、标准化，保障食物安全的关键在于依靠科技进步和创新。

持续增加农民收入的任务艰巨而严峻，需要通过科技创新发展现代农业，延伸农业产业链，拓展农民就业增收新空间。

党的十九大精神指出，要坚定实施创新驱动发展战略、乡村振兴战略，以农业供给侧结构性改革为主线，切实落实新发展理念，同时指出，要实施农业关键核心技术攻关行动，培育一批农业战略科技创新力量，推动智慧农业领域自主创新，用科技助力智慧农业发展，用高新技术产品推动农业发展变革。

可以说，农业发展正迎来新的历史机遇。

农业信息化是农业现代化的重要标志。

推进农业信息化是加快转变农业发展思维方式、生产发展方式、农产品营销方式和农业服务指导方式的迫切需要，也是大势所趋。

近年来，区域在农业信息化建设方面取得了显著的成效，在农业大数据成和物联网应用创新方面都走在了国家的前列，但是仍然存在着设备管理分散、数据不统一、发展建设不平衡等问题，不能充分发挥数据在数字农业产业中的作用，因此，建设统一的农业信息资源库、数据采集系统就显得尤为重要。

整合农业信息数据资源、数据采集信息资源，统一存储、统一管理，利用大数据、云计算等技术对数据进行分析管理，充分发挥数据优势，为区域数字农业产业发展提供保障和支撑。

二、建设内容1、建设必要性（1）大数据建设是提升农业管理服务水平的重要手段《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》中明确指出“数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响”。

《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》提出“农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素”“发展农业农村大数据是破解农业发展难题的迫切需要”。

数据是农业管理服务的重要依据。

传统农业管理由于缺乏大数据和技术支撑，大多依靠经验判断和主观认识，影响管理决策的有效性和科学性。

迫切需要运用大数据突破资源和环境两道“紧箍咒”制约，破解成本“地板”和价格“天花板”双重挤压的制约，增强农业农村经济运行信息及时性和准确性。

建设区域数字农业本底数据资源库建设项目，建立农业资源台账、生产管理、经济运行等大数据，构建“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，能够破解农业转型升级中迫切需要解决的问题，帮助政府部门更加全面、精准和及时地了解农民群众的生产变化和社会公众的消费偏好变化，及时有效对政策效果做出评价，并不断优化政策设计与实施，提高管理决策和调控引导的科学性、前瞻性、有效性，有效提升管理服务的科学化和高效化水平，为实现政府治理能力现代化提供保障。

（2）推进生产数字化是农业提质增效的需要农林牧渔生产作为保障市民“菜篮子”供给的重要产业，是我国现代农业的重要组成部分。

目前我国农业生产居于世界前列，在推动农村经济繁荣和农民增收增效方面作出了巨大贡献。

虽然我国农业生产在规模和产量方面具有很强的竞争力，但与发达国家相比，整体核心竞争力还有待提高，设施设备现代化、自动化水平低，信息化基础设施不完善，信息技术的应用有一定局限性，迫切需要利用互联网，深度融合产业链，提升产业效率和效益，实现养殖提质增效。

建设区域数字农业试点建设项目，将率先在农业本底资源产业领域利用互联网，深度融合产业链，打通生产流程，实现数据互联互通，使企业、产业、行业的数据“活”起来，持续优化整个产业种、养殖技术和生产流程；同时建立线上综合服务平台，实现生产过程数据化、生产管理智慧化、产品交易便捷化，降低生产成本、提升产业链整体效率和效益。

（3）推进生产数字化是农业产业可持续发展的必由之路近年来，我国种、养殖业迅速从个体经济向集约化、规模化、商品化发展，特别是在区域周围，农场越来越多，规模越来越大，集约化、规模化种、养殖业的经济效益十分明显。

但是，伴随而来的种、养殖业废弃物的环境污染问题日益严重。

污染问题日趋严重。

具体表现在水质污染、空气污染、传播病菌、危害农作物生长等方面。

所以，必须刻不容缓地采取措施，解决粪污的排放和环境污染问题，这已成为关系到人类的生存和发展以及中国生态农业发展的重大问题。

建设区域数字农业试点建设项目，推广应用种、养殖过程的无害化、减量化和资源化的技术体系和生产模式，通过无害化粪污处理系统的应用实现粪污无害化和资源化处理，形成健康养殖的新理念和新方式，保证产业的循环可持续发展。

（4）推进农产品标识化是追溯平台与电商平台的基础加强农产品追溯信息平台、农业农村电子商务能够创新农产品流通方式，打造新业态、培育新业态，重构农业农村经济产业链、供应链、价值链，促进农村一二三产业融合发展。

同时我国农产品的标准化、身份化程度较低，制约了农产品质量安全追溯与网上营销。

建设区域数字农业试点建设项目，将加强区域农业大数据标准体系的顶层设计，逐步完善标准体系，发挥标准化对产业发展的重要支撑作用。

结合农业农村大数据发展需求，构建涵盖涉农产品、产品交易等内容在内的数据指标、样本标准、采集方法、分析模型、发布制度等标准体系。

开展农业部门数据开放、指标口径、分类目录、交换接口、访问接口、数据质量、数据交易、技术产品、安全保密等关键共性标准的制定和实施。

为农产品质量安全追溯和电商平台等新型业态发展奠定基础。

综上所述，本底数据资源库的建设既符合国家和地区农林牧渔业发展政策，适应产业发展趋势要求，又将现代科学与信息技术运用到实际的种、殖业生产实践中，能够加快现代农业建设和种养殖也业信息化、智能化、机械化进程，促进农业供给侧结构性改革，建设必要性明显。

2、业资源环境本底数据资源库利用大数据存储技术、计算机技术，收集整理当地的土地资源、气象数据、水文环境等的基本资源数据，建立本底数据资源库。

主要用来存储本地土地资源、气象数据、水文环境等的基本资源数据。

包括邯郸经开区农业气象数据、水文数据、自然资源数据、国土数据、农业遥感影像数据等信息。

数据采集处理，统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高监测预警的准确性和时效性。

预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。

将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，通过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数据库等方式采集起来，在本平台上复用。

支持外接数据的上传导入处理。

可以将企业单位或定点监测机构的数据通过同样的方式采集起来，在本平台上复用。

支持非结构化数据，即搜索引擎数据、社交媒体数据、地理空间数据和音视频数据等等。

大数据之大并不是难点所在，其真正难以对付的挑战来自于数据类型多样、要求及时响应和数据的不确定性，而我们所面临的也正是如此。

采用批量数据处理系统，借助于深度学习、知识计算和可视化等大数据分析技术，通过对数据的批量处理挖掘其中的价值来支持决策和发现新的洞察。