“農產品產量不少，消費量也不少，但是為什么價格忽高忽低？產量與消費量如何匹配？”

三年前，正是從這個問題出發，中國農業科學院農業信息研究所（以下簡稱農科院信息所）所長許世衛組織研究團隊開始對“基于物聯網技術的農業智能信息系統與服務平臺”項目進行攻關。

近日，這項由科技部立項、農業部牽頭組織、由許世衛擔任首席科學家的“十二五”國家科技支撐計劃項目順利通過了驗收。7月17日，科技部網站以"互聯網+"和物聯網助力傳統農業升級”為切入點報道了這項研究成果。

該項目涵蓋了現代農業的生產、農資、市場、倉儲、管理等關鍵環節，由全國13家單位180多位研究人員歷時3年共同完成。

作為國家農業信息化研究領域的“國家隊”，農科院信息所承擔了項目的子課題之一 ——農業生產與市場流通匹配管理及信息服務關鍵技術研究與示范的研究任務。

課題的研究要解決什么問題？有哪些創新與成果？近日，《中國科學報》記者就該課題進展和相關成果采訪了項目首席科學家許世衛研究員。

創新農產品數據預處理技術

“農產品從生產到流通再到消費，既是物質流，也是信息流。”許世衛告訴《中國科學報》記者。

信息及時準確的監測對于農產品市場的正常運行至關重要。然而，近些年，我國農產品市場上價格暴漲或暴跌的情形并不鮮見。這一方面使農民的利益蒙受損失，另一方面，也讓管理調控部門頭疼不已。

如何才能提高市場信息監測預警的準確率？在許世衛看來，準確的基礎數據是關鍵。“如果最原始的數據有誤差，那么結論也很可能會出問題。”

研究農業生產與市場流通的匹配管理，恰恰就需要即時采集準確的動態數據。那么，準確的信息又從何而來呢？

“信息的獲取方式一是傳統人工方式，二是現代信息技術手段，還有一種是把兩者結合”，許世衛告訴記者，在他們的研究中，就利用了這樣的工具——“農信采”，這是農科院信息所研究團隊與清華大學等高校、科研院所聯合，歷時多年攻關研制出的農產品市場信息采集利器。

這種只有手機大小的設備，卻能解決信息采集中的大問題，尤其當前農業信息采集中的標準化與時效性問題。

“以蘋果為例，雖然賣的都是蘋果，但是品種、大小、品質等具體信息都不一樣，如果只統計蘋果的價格，就解讀不出精確的信息。”許世衛說。而農信采植入農業部行業標準，對品種進行了細化；采用了GPS空間信息匹配、無線傳輸等技術，將市場、品種、價格等信息即時傳到后臺，實現農產品流通環節信息的及時輸送。

尤其是針對農信采獲取的數據與已有的海量農產品市場數據的融合問題，團隊創新了農產品市場數據預處理技術，建立數據清理優化模型，識別數據采集中遇到的數據缺失與噪聲，從而自動模擬缺失數據、清除異常數據與糾正錯誤數據。設備通過科學界定農產品種類、規范信息流程、預設信息誤差提醒等對農產品市場信息采集進行了革命性提升。

該技術被廣泛應用到市場信息采集工作中，先后在天津、河北、福建、廣東、海南等11個省市，針對田頭市場、批發市場、零售市場，選擇糧食、蔬菜、水果、油料、肉類、蛋類、奶類和水產品8大類主要農產品的市場信息采集開展了推廣應用。

研究農產品市場產銷匹配管理

在夯實了數據基礎之后，研究團隊針對鮮活農產品產銷匹配難度大、市場波動強等問題，對農產品市場產銷匹配管理評價進行了研究。

經過資料統計和親自調研，研究人員決定選取北京市、上海市和重慶市等基礎數據比較完備的城市日常消費的若干主要蔬菜為研究對象，構建了生產與市場流通匹配管理評價模型。

他們選擇運用灰色關聯度、核密度估計等分析方法，分別從蔬菜生產、消費的數量、品種、時間、空間多個角度，構建了蔬菜生產與市場流通匹配管理評價模型，對各大城市蔬菜生產與流通消費的匹配情況進行了全面評估，重點分析了當前我國蔬菜產地轉換、流通方式情況，對蔬菜產地銷地之間的運輸時間、交通狀況、運輸成本以及季節性匹配等問題進行了深入探討。

同時，研究團隊還完成了區域農產品不同種類消費量預測研究，突破區域農產品供需預測技術。 研究主要從產品的消費類型、不同農產品消費之間的互補替代關系，以及地區差異等3個方面進行了創新的分析和預測，將多種農產品的消費需求放在統一的分析框架下進行分析，從而實現了中國31個省區各種農產品的具體消費需求情況研究。

在多領域取得突破

“我們這個課題又分為5個小課題，每個課題都有5名以上高級職稱人員組成的研究團隊。”許世衛告訴《中國科學報》記者，項目研究的內容非常豐富。

歷時3年的研究中，信息所的研究團隊在匹配管理評估研究、農業生產極值監測預警技術研究、農產品市場流通感知與信息處理研究、跨平臺匹配管理決策分析系統研制、農產品產銷全程服務平臺開發研究等方面均取得了多項成果。

以匹配管理評估研究為例，研究團隊對農產品市場全息信息規范表達與編碼技術進行了研究。團隊提出了畜產品全息信息處理技術，依據已有相關統計信息指標體系及標準規范，構建了畜禽產品、畜牧業管理機構和草原建設利用統計指標體系?；谠摌藴?，可以進行數字化傳輸與智能化處理，大大提高了原有指標體系所收集信息的完備性和兼容性。

許世衛表示，下一階段他們的研究成果和技術能夠更大范圍地推廣應用，在已取得的成績的基礎上，努力提高技術先進性與設備的實用性。

背景閱讀

“基于物聯網技術的農業智能信息系統與服務平臺”項目包括超大規模精準化農業核心業務集成應用平臺及關鍵性設備與系統研究、農資管理與流通智能信息平臺研究與應用示范，糧棉倉儲特征監測安全與質量管理關鍵技術及系統應用示范、農業生產與市場流通匹配管理及信息服務關鍵技術研究與示范等4個課題。由中國農業科學院農業信息研究所、中國科學院合肥物質科學研究院、中國科學院遙感應用研究所、合浦果香園食品有限公司等13家科研院校、高新企業單位承擔。

項目取得了多項創新性技術成果：突破了移動應用程序（App）與電子地圖集成病蟲害快速響應系統的關鍵技術，建立了自然災害預警與歷史分析系統；制定了《農資商品電子代碼標準》；研發了糧棉倉密度與體積、溫度與水分、蟲害等傳感器及組網技術，開發完成了糧棉倉儲特征檢測信息的安全傳輸、數據庫管理及其信息分析預測預警平臺；提出了畜產品全息信息編碼方案，突破了農業生產極值監測預警技術、農產品市場流通感知與信息處理技術。獲得實用新型專利授權3項，申請專利28項，獲得計算機軟件著作權37項