耕地污染、耕地退化、極端氣候事件增加、外來生物入侵……當前，我國農業綠色發展勢頭正勁，生態文明成為美麗鄉村建設行動指南，但同時在農業生態環境上也存在著諸多問題，這些問題往往涉及時空尺度大、過程復雜、驅動因素眾多，因而成為研究和治理的難題。而在我國剛剛起步的農業生態環境大數據技術為解決以上問題提供了新的機遇，未來可謂大有可為。

　　“空天地一體”的農業生態數據

　　土壤墑情、土壤溫度、農區土地與植被的比例……在農業的全產業鏈中，每個環節都產生出大量的數據。隨著我國衛星遙感、雷達和農業物聯網等技術的發展，目前有關農業生態環境的數據不僅來源于傳統的人工監測，也有來自航空航天和地面監測系統的數據，可謂“空天地一體”化，由此產生了海量而多樣的數據信息。科學家利用大數據技術可以從這些農業生態數據中挖掘、篩選出最有用的信息，為農業抗災減損、清潔生產和廢棄物資源化高效利用提供科學依據，并能對未來農業生態環境存在的重大風險進行預測和規避，給決策者和終端用戶提供科學依據。

　　因此，農業生態環境大數據就是對各類農業生態環境數據進行集聚并深入分析或關聯分析其他相關數據的數據產品，也是大數據技術、理念、思維在農業生態環境領域的應用。

　　在解決農業生態問題的具體應用上，大數據技術有其獨特優勢。比如成因復雜的耕地污染，長期以來，僅靠傳統單因素治理污染的方式不能解決根本問題。此時，引入云計算、多元數據同化、多尺度數據耦合等大數據技術，有利于明確分析出農田不同污染過程中污染物的演變規律，由此統籌規劃治理方案，分步推進和重點突破污染治理，以保證我國農業清潔生產。

　　而對于同樣涉及土壤、農學、環境和生物等多學科復雜成因的耕地退化問題，如今利用分布式數據庫、云計算等大數據技術，并結合算法庫、模型庫和知識庫實現數據與模型的融合，科學家完全可以挖掘隱藏在這些多學科海量數據背后的各種信息，為治理和預防耕地退化提供正確的科學決策。

　　此外，針對全球變暖所導致的極端氣候事件頻率增加、水資源短缺加重、農業病蟲害頻度與強度加劇等現象，大數據技術可以使溫室氣體、氣候等大量實時監測數據和與之相關的非結構化數據的獲取成為可能，從而為編制實時溫室氣體清單和預測未來溫度變化幅度、制訂相應的減排措施提供有力的科技手段。

　　農業生態環境大數據面臨諸多挑戰

　　當前，網絡信息技術與移動通信技術高速融合，大數據時代已經到來，然而，農業生態環境大數據的大規模應用在我國才剛剛起步，還沒有成熟的大數據產業推廣模式，面臨著諸多挑戰。

　　一是缺乏數據共享機制。要想挖掘大數據背后的潛在價值，實現數據共享是前提和關鍵。然而，農業生態環境大數據的類型和格式具有復雜多樣性，分別來自農業氣象、農田水利、國土資源等不同部門，缺少統一的標準規范和數據平臺，不同部門之間的同類數據形成“數據孤島”，很難整合。

　　二是缺乏技術創新。如何將多源異構的農業生態環境大數據轉換成合適的格式和類型，并在存儲和處理前對采集的數據進行“清洗”，是我國目前面臨的一大技術挑戰。同時，專門研發適合多種計算模型的通用架構，是農業生態環境大數據建設和發展的迫切需求。

　　三是缺乏大數據專業人才。農業生態環境大數據涉及的學科眾多，既包括環境、氣象、水文、土壤，也需要數學、統計、人工智能等工程技術，因此需要大量復合型專業人才。目前我國的農業高校和科研院所鮮有設置大數據相關專業和課程，也缺少對當前急需的農業生態大數據人才培養。

　　大數據時代，在破解農業生態難題中引入大數據技術是加快農業現代化、實現農業綠色發展的必經過程。筆者建議，應不斷加強大數據技術研發應用，增強資金投入、復合型人才培養、數據開放共享和國際交流，使我國的農業生態環境大數據分析技術與國際接軌，最終實現農業生態環境決策管理定量化、精細化，服務多樣化、專業化和智能化，為我國綠色農業發展和鄉村振興戰略奠定堅實有力的基礎。