将大数据更好地运用到智慧草原建设中

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2021-06-07

  通过遥感定量评价当年草原植被的生长情况,计算草场牲畜承载量;遥感监测草场是否发生退化、沙化、盐渍化及其程度和发生区域,进而对草场资源的健康状况进行诊断……“大数据是智慧草原建设的基础和核心,智慧草原建设是未来草原创新发展的必由之路。

”北京林业大学草业与草原学院教授杨秀春说。

  大数据是指规模超过传统数据库管理软件获取、存储、管理及分析能力的数据集合。 随着互联网的不断普及,大数据已经成为当前信息技术发展的重点领域。 大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中快速获得有价值信息的技术。 大数据一般具有体量大、类别多样、处理速度快和真实性高的特点。 解决大数据问题的核心是大数据技术。 杨秀春向《中国绿色时报》记者介绍说,草原大数据技术主要包括4个方面:一是数据采集技术。

主要采用天空地一体化感知网络进行数据信息的获取,由于数据量巨大且并发数高,一般需要部署大量数据库来支撑。 二是数据预处理。 针对采集的数据进行简单清理和预处理。

三是数据统计分析。

主要利用分布式数据库或分布式集群对存在的海量数据进行统计分析和分类汇总等。

四是数据挖掘。 针对现有数据进行各种算法的计算,满足草原专题监测和预测预警等需求。   “目前,我国草原生态保护仍面临底数不清、创新性不足、监测时效性差等草原信息化问题,以及草原退化、沙化、盐渍化等问题。

随着新一代人工智能技术不断取得应用突破,全球加速进入智慧化新时代,抢抓人工智能发展机遇,深化智慧化引领是全面建设智慧草原的重要契机,也是解决草原面临的资源、生态等问题的重要途径。 ”杨秀春说。   智慧草原正是以信息技术为核心,将大数据、云计算、物联网、人工智能和互联网等现代信息技术应用到草原资源管理、生态系统构建、绿色产业发展等各个方面,通过建设立体感知体系、管理协同体系、生态价值体系、产业服务体系等,形成以数字化、智能化、一体化、生态化为基本特征的草原发展新模式。 杨秀春认为,随着国家对草原管理需求的变化,智慧草原建设将是未来草原创新发展的必由之路,是拓展草原技术应用、提升草原管理水平、增强草原科技能力、实现草原绿色发展的重要支撑和保障。

  “大数据技术能更好地提升智慧草原建设的水平,是智慧草原建设的基础,是实现智慧草原这一更高目标的核心。

当然,智慧草原建设的现实和未来需求,也会不断为大数据技术的发展提出多种要求,反过来也会促进大数据技术的提升与纵深发展。 ”谈及草原大数据技术与智慧草原的辨证关系,杨秀春如是说。

  目前,我国智慧草原建设还处于探索阶段,其中大数据问题尚未得到较好解决,仍存在数据陈旧、数据缺失、数据分散等问题。   杨秀春说,一是外业调查中草原植被特征等数据主要依靠人工测量,数据获取自动化、信息化程度较低。

二是长期以来所获取的草原数据主要围绕生产而定,生态指标偏少。 三是已有草原数据与森林、土地等其他自然资源数据归属国家不同部门管理,数据标准体系和技术体系不统一,难以构建“一张版图”,进而直接影响草原监督管理职能的行使,也会影响到对“山水林田湖草”生命共同体的认知与建设。 因此,如何科学构建数据资源体系将成为智慧草原建设的关键。   智慧草原是科学技术、大数据和草原的有机结合。 现有草原信息获取技术、草原监测评价模型和算法、草原信息平台、草原装备等方面的发展水平,在某种程度上会制约智慧草原建设落地。

如果依靠单独的技术、单独的装备或单独的平台不足以解决草原的核心问题。

“着力加强草原与大数据技术、信息技术、农业机械、专家决策、绿色产业化等方面的深度融合,是智慧草原高质量建设的重要途径,是实现草原精细化监督管理、草原资源绿色高效利用、草原生态改善和提升等目标的重要举措。

”杨秀春建议。   草原信息数据规模十分庞大,一般是根据需求进行数据处理和分析,进而从研究到指导生产。

杨秀春介绍说,数据来源主要分为三大类,包括地面数据、遥感数据和基础地理信息数据。 目前,大数据应用于草原领域仍然较为片面和简单,未能充分发挥出大数据技术的优势。 在数据采集方面,传统人工收集到的信息内容较为有限,数据实用性较差,而大数据涵盖的内容则较为全面,还可以快速将杂乱无章的数据进行分类归纳,为草原信息挖掘分析提供基础数据。

就草原资源承载力监测评价研究而言,研究过程包括:一是采集地面样地样方数据,为遥感建模提供地面数据基础;二是利用卫星遥感数据,结合地面数据,构建草原地上生物量模型并反演草原地上生物量;三是计算天然草原已放牧牲畜吃掉多少牧草;四是根据放牧利用率、标准家畜单位的折算系数等指标,计算现存生物量能承载多少牲畜放牧,以及已采食的生物量能承载多少牲畜,据此计算理论牲畜量,结合实际牲畜量,得出草原资源承载力。

根据草原承载力情况直接指导草原放牧管理,为草原生态奖补政策的实施和草原保护修复提供依据。

  杨秀春为记者提供了与人们生产生活息息相关的草原大数据和智慧草原建设的几个典型案例:  草原资源调查监测与评价。

由于草原面积广大,类型众多,直接使用地面调查的方法进行草原资源数量和质量的监测,费时费力,但运用大数据技术却可以很好地解决这一问题。

基于地面有限的调查样地,结合卫星遥感和地理信息系统技术,可以从时间和空间两个维度来监测评价草原资源的数量和质量以及空间分布。   草原生态状况监测与评价。 利用无人机和卫星遥感,进行草原退化敏感指标诊断,构建草原退化指标体系和评价模型,评价草原的退化等级和面积。

此外,还可以进行草原沙化、盐渍化和石漠化的评价,以及诊断草原健康状况等。   草原灾害快速监测与防治。

利用近实时卫星遥感数据,智能识别草原火点和过火面积,为火灾快速防治提供数据基础。

耦合光学遥感和微波遥感,全天候监测草原雪情的发生、发展过程,服务于雪灾预警和提高救灾效率。 此外,还可以对草原有害生物灾害、沙尘暴提供快速监测服务,降低灾害损失。

  草原智能装备研发服务于智慧草原建设和草产业转型升级。 已有研发基础的无人机监测、无人机喷药、地基智能传感器、自动灌溉、智能播种等智能产品,有助于提升智能感知系统的水平,促进草产业转型升级和草产品的提质增效,增加草业的生态效益、社会效益和经济效益。 (作者:张一诺王辰)。