耕地污染、耕地退化、极端气候事件增加、外来生物入侵……当前，我国农业绿色发展势头正劲，生态文明成为美丽乡村建设行动指南，但同时在农业生态环境上也存在着诸多问题，这些问题往往涉及时空尺度大、过程复杂、驱动因素众多，因而成为研究和治理的难题。而在我国刚刚起步的农业生态环境大数据技术为解决以上问题提供了新的机遇，未来可谓大有可为。
“空天地一体”的农业生态数据
土壤墒情、土壤温度、农区土地与植被的比例……在农业的全产业链中，每个环节都产生出大量的数据。随着我国卫星遥感、雷达和农业物联网等技术的发展，目前有关农业生态环境的数据不仅来源于传统的人工监测，也有来自航空航天和地面监测系统的数据，可谓“空天地一体”化，由此产生了海量而多样的数据信息。科学家利用大数据技术可以从这些农业生态数据中挖掘、筛选出最有用的信息，为农业抗灾减损、清洁生产和废弃物资源化高效利用提供科学依据，并能对未来农业生态环境存在的重大风险进行预测和规避，给决策者和终端用户提供科学依据。
因此，农业生态环境大数据就是对各类农业生态环境数据进行集聚并深入分析或关联分析其他相关数据的数据产品，也是大数据技术、理念、思维在农业生态环境领域的应用。
在解决农业生态问题的具体应用上，大数据技术有其独特优势。比如成因复杂的耕地污染，长期以来，仅靠传统单因素治理污染的方式不能解决根本问题。此时，引入云计算、多元数据同化、多尺度数据耦合等大数据技术，有利于明确分析出农田不同污染过程中污染物的演变规律，由此统筹规划治理方案，分步推进和重点突破污染治理，以保证我国农业清洁生产。
而对于同样涉及土壤、农学、环境和生物等多学科复杂成因的耕地退化问题，如今利用分布式数据库、云计算等大数据技术，并结合算法库、模型库和知识库实现数据与模型的融合，科学家完全可以挖掘隐藏在这些多学科海量数据背后的各种信息，为治理和预防耕地退化提供正确的科学决策。
此外，针对全球变暖所导致的极端气候事件频率增加、水资源短缺加重、农业病虫害频度与强度加剧等现象，大数据技术可以使温室气体、气候等大量实时监测数据和与之相关的非结构化数据的获取成为可能，从而为编制实时温室气体清单和预测未来温度变化幅度、制订相应的减排措施提供有力的科技手段。
农业生态环境大数据面临诸多挑战
当前，网络信息技术与移动通信技术高速融合，大数据时代已经到来，然而，农业生态环境大数据的大规模应用在我国才刚刚起步，还没有成熟的大数据产业推广模式，面临着诸多挑战。
一是缺乏数据共享机制。要想挖掘大数据背后的潜在价值，实现数据共享是前提和关键。然而，农业生态环境大数据的类型和格式具有复杂多样性，分别来自农业气象、农田水利、国土资源等不同部门，缺少统一的标准规范和数据平台，不同部门之间的同类数据形成“数据孤岛”，很难整合。
二是缺乏技术创新。如何将多源异构的农业生态环境大数据转换成合适的格式和类型，并在存储和处理前对采集的数据进行“清洗”，是我国目前面临的一大技术挑战。同时，专门研发适合多种计算模型的通用架构，是农业生态环境大数据建设和发展的迫切需求。
三是缺乏大数据专业人才。农业生态环境大数据涉及的学科众多，既包括环境、气象、水文、土壤，也需要数学、统计、人工智能等工程技术，因此需要大量复合型专业人才。目前我国的农业高校和科研院所鲜有设置大数据相关专业和课程，也缺少对当前急需的农业生态大数据人才培养。
大数据时代，在破解农业生态难题中引入大数据技术是加快农业现代化、实现农业绿色发展的必经过程。笔者建议，应不断加强大数据技术研发应用，增强资金投入、复合型人才培养、数据开放共享和国际交流，使我国的农业生态环境大数据分析技术与国际接轨，最终实现农业生态环境决策管理定量化、精细化，服务多样化、专业化和智能化，为我国绿色农业发展和乡村振兴战略奠定坚实有力的基础。
