基于大数据的济南市农业水利信息共享模式探索

基于大数据的农业水利信息共享模式探索

2.1   数据整合与标准化

在构建基于大数据的农业水利信息共享模式时，数据收集是数据整合与标准化的首要任务。农业水利数据多样，温度、湿度、降雨量等气象数据尤为关键。

在ETL流程中的抽取（Extract）环节，济南市组织水利专家从气象部门、农业种植、水利工程等多源数据库抽取2024年12月至2025年1月等时段的农业水利数据。气象数据显示，2024年12月全市平均降水量2.4 mm，较常年偏少4.3 mm；平均气温1.0℃，较常年偏高0.3℃；平均日照时数203.3 h，较常年偏多48.1 h。2025年1月数据也呈现类似特征。这些气象数据是农业水利规划重要依据，但其来源系统不一，其格式、结构与标准存在差异，因而要进行数据转换（Transform）。在数据转换时，对缺失值与异常值进行针对性处理：数值型缺失值采用临近值或均值填充，分类型数据按业务逻辑进行填充；异常值用3σ原则或箱线图法识别，对明显错误进行剔除，对合理波动予以保留或修正。

为验证新灌溉模式节水性，在济南选取100块肥力中等、土质为褐土的冬小麦种植农田开展对照实验（2024年10月至2025年6月）。对照组用传统灌溉，每15天灌溉一次，每次灌溉量50 m3/亩；实验组基于标准化的土壤湿度数据实施精准灌溉，当土壤湿度低于60%时进行灌溉，平均每20天灌溉一次，每次灌溉量约35 m3/亩。经一个生长季监测，实验组平均节水约30%，亩产提高约20%。若在济南类似种植区推广可提升水资源利用率和农业生产力，保障粮食安全。

2.2   智能分析与决策支持

大数据技术的核心是其具有强大的数据分析能力。基于大数据构建的智能分析模型，可实现对农业水利系统的实时监测、预警和预测，为管理者提供科学精准决策支持。以济南市济阳区葛店灌区为例，其引入的智能灌溉系统通过部署土壤湿度传感器、自动控制阀门及中央处理单元（CPU），形成了集成化、自动化灌溉管理网络。2025年春灌期间，该系统计划引黄6000万m3，已完成1263万m3，灌溉13.5万亩农田。实践表明，该智能灌溉系统较传统灌溉方式，节水率达25%，灌溉效率提升40%，作物平均亩产增加15%。传统灌溉决策多依赖主观经验，而在大数据驱动下，智能分析模型能在短时间内处理海量信息，为管理者提供科学、精准的决策支持[2]。以2025年3月2日济南气象数据为例，当日0时至18时全市平均降水量达44.6 mm，其中，市区降水量51.9 mm，济阳区42.7 mm，章丘区49.3 mm，莱芜区72.2 mm，高新区38.5 mm。在此场景下，智能模型仅需5～8分钟即可完成济南全域气象数据的快速处理与分析，使农户能实时获取信息并进行田间校验。在技术实现上，系统采用随机森林算法（选取10个特征变量，构建50棵树，最大深度为10）预测产量，并运用LSTM模型（基于过去5年数据训练，隐藏层64个节点，迭代100次）预测气象趋势。所有数据经区块链加密存储与运输，经由节点共识机制保障信息安全。通过分析降水量优化灌溉策略，济南水资源利用效率提升18%。2025年章丘区某示范农场小麦亩产量达580千克，较往年提高80千克。

2.3   信息共享与协同工作

信息共享是大数据在农业水利领域应用的重要体现。需构建定位明确、结构合理的信息共享平台，如农业水利信息共享云平台整合多源数据，支撑科学决策。济南市政府网站每日16时更新天气预报，此举符合《数字农业农村发展规划（2024—2026）》要求，有效优化资源配置，助力数字化发展。建立数据互通共享机制是关键保障。如2024年7月暴雨期间，气象部门依协议通过“济南气象服务”公众号推送预警信息助力减损；同年夏季防洪时，多部门依共享数据分析形势，遇强降雨时迅速制定泄洪等策略，成功抵御洪水。信息共享同样推动协同创新。济南新闻广播FM105.8每日特定时段播报天气预报，各部门在交流中分享如何利用气象预报实现精准灌溉提效、提前防洪等，促进知识共享与行业创新。

2.4   服务创新与定制化

基于大数据的农业水利信息共享模式，推动服务个性化与智能化。以济南“泉农通”工程（汇聚1600多万条数据）为例，运用大数据优化灌溉计划，开发精准灌溉系统，为农户提供定制化农业水利服务。以玉米为例，不同生长阶段需水量差异大，出苗至拔节期日耗水1.28 m3/亩，占总耗水量的13%，拔节至抽雄期日耗水4.87 m3/亩，占总耗水量32.6%。若利用大数据分析特定区域玉米种植情况，结合用水数据，就能为农民提供精准灌溉策略。服务效果需通过系统化评估进行持续优化。以灌溉控制系统为例，若其节水效能未达预期，首先应通过满意度调查与数据分析查找原因，进而针对性升级技术，最终实现服务体验的优化与创新模式的定制。