近年来，大数据（big data）这一词汇逐渐被大众熟知，其在各行各业的应用研究也越来越多。尤其是在云时代背景下，大数据的分析运用将会给社会经济的发展带来高效的解决方案。根据麦肯锡全球研究所的描述，“大数据”是指“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等四大特征。”

大数据与云计算相辅相成、紧密联系。大数据分析的意义，并不在于数据量的海量与否，而是在于通过对数据的深层次挖掘，提升数据的利用价值，即将原始数据进行升值，找出问题的最佳解决方案[1]。在2015年9月国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中，明确要求“发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用”。因此，可以断言，农业与大数据的紧密结合所催生的大数据农业，将会是新时代新形势下我国农业的发展方向[2]。

烟草是我国重要的经济作物，烟叶生产是我国农业生产的重要组成部分。在当今新农村建设、精准扶贫及脱贫攻坚中，尤其是在偏远山区以及老少边穷地区，烟叶生产具有十分重要的意义。然而，长期以来，我国传统烟叶生产的开展是以家庭为单位，存在集约化程度低、规模小、机械化程度不高、产投比不平衡等问题，制约了我国烟叶产量与质量的进一步协同提高[3]。从现代农业的长期发展方向来看，这种分散化、碎片化、人工化的原始生产方式，因生产效率低、投入高、产出低，必定会逐步退出历史的舞台，而由现代信息技术、高科技装备所武装的现代化烟叶生产将成为历史的潮流。利用大数据分析技术与手段，从数据科学的角度，对烟叶生产环节中产生的各类交易数据、环境数据、基础数据以及生产数据等进行分析研判，能够更好地优化资源配置，提高生产效率，为烟叶生产的可持续发展提供参考。

1 烟叶生产中的大数据信息分离

烟叶生产中产生的数据量很大，可以概括为生态环境数据、生产环节数据、组织管理数据、市场交易数据等4个方面。通过对这些数据进行深入与广泛地收集、分析与研判，可以使生产管理部门及决策人员全面了解烟叶生产的具体情况，并采取相应的措施，完成生产任务，提高生产效率，增加烟农收入。

1.1 烟叶生产的生态环境数据

烟叶生产的生态环境数据属于烟叶生产的基础数据，在整个烟叶生产大数据组成中占有十分重要的地位。这些数据主要包括以下3个方面。

1.1.1 地理位置信息。所谓地理位置信息，是指从事烟叶生产区域的地理位置信息，包括大到产区的地理位置，小到具体的每一户烟农的植烟田块的地理位置。这些地理位置用GPS定位后，标注具体的经纬度以及海拔高度。通过“3S”技术，可以对这些地理位置信息实现可视化、结构化、信息化的管理。

1.1.2 气候数据。作为大农业生产的一部分，烟叶生产离不开适宜的气候环境。气候环境条件不但影响烟叶的生长发育，还与病虫害的发生有密切联系。因此，植烟区域的基础气象信息数据，如光照、降雨、气温、风向与风速，以及由此而衍生出来的日照时数、有效积温、昼夜温差等，均构成了烟叶生产大数据的重要来源。

1.1.3 土壤数据。烟叶生产中的土壤基础数据包括土壤类型、土壤质地、土壤结构、耕层厚度、土壤养分、土壤含水量、土壤微生物构成等方面。其中，土壤养分主要包括有机质、总氮、碱解氮、总磷、速效磷、总钾、速效钾以及土壤pH值等。丰富的土壤数据，还应当具体到每一烟区的代表性土壤。

1.2 烟叶生产的生产环节数据

1.2.1 育苗环节。主要包括选用的品种、育苗物资、育苗棚数量、育苗盘数、养分管理以及病虫草害防治数据等。

1.2.2 大田生产环节。主要的数据包括移栽面积、移栽时间、揭膜上厢、追肥、病虫草害发生及防治情况和打顶时间等方面。

1.2.3 烘烤与分级环节。采收时间与采收次数、烘烤、烤后烟叶的等级及数量、上等烟比例、中下等烟比例、均价、产值等方面。

1.2.4 烟叶质量数据。包括烟叶的外观质量、内在质量、常规化学成分含量等。

1.2.5 收购环节。包括收购开始与结束的时间、收购的等级与数量、合同指标完成情况、入库及转运数量等方面。

1.3 烟叶生产的组织管理数据

在烟叶生产经营与管理中，涉及诸多的数据类型，不仅包含生产的各个环节，生产的组织管理也是其中非常重要的一个方面。烟叶生产的组织管理数据，主要包含烟叶生产基础设施数据、农户管理数据、烟技员管理数据、合作社管理数据等。

文章来源：《大数据》 网址: http://www.dsjzz.cn/qikandaodu/2021/0310/1664.html