农业环境监测的任务？

及时掌握农情精准研判风险

　　现代农业尽管生产总量在不断增加，生产水平在不断提升，风险不但没有下降，反而因为农业发展新阶段带来的生产要素叠加、产业链拉长、品种联动性增强，使得农业风险更大，管理复杂性急增，以经验为主进行农业管理的方式显然不能适应需要。

所谓农业监测预警，就是通过对农产品生产、流通和消费多环节数据获取，实时掌握农情行情，通过数据分析研判，风险评估，准确判别产业状况，及时提出管理与应急措施，从而提高农业产业发展的高效性、稳定性、持续性。许世卫表示，农业监测预警主要任务是：实时掌握农情农况，准确识别风险警情，及时依警管理服务。

　　这项任务看似简单，真正做好却非常难，这要求国家、地方、单位都必须实时掌握不同区域、不同范围的农业态势，包括生产进展、业内动态、市场变化、灾害情况等等，并对未来有充分的分析与预期。

　　目前，我国已经完成了多个信息系统的建设任务，依靠数字技术建立的信息采集系统从无到有，成绩明显，但数据来源多以统计填报方式为主，实时性、标准化、无死角的信息监测能力明显不足。许世卫进一步解释说，如果数据粒度不能满足分析需要，年度类数据多，实时类数据少，将使得农业生产形势分析不准，市场形势判别迟缓。

　　监测预警是现代农业日常管理工作中的有效手段。许世卫说：“关键作用在战时，功夫体现在常日。”农业生产布局、结构调整、重大计划安排、政策措施出台，都应该建立在充分的监测数据分析结论之上。

　　近年来我国主要农产品出现调整和波动的原因是多方面的，而其中缺乏准确的中长期预测预警是一个重要原因。农业监测预警需要建立起强大的分析、反馈、应急、应对系统，就是要在准确研判市场变化的基础上，有效引导市场预期，提前识别并发布预警信息，便于相关主体及时采取应对措施，辅助形成生产对策，化解风险危机，进而促进现代农业发展，提升农业国际影响力和话语权。

　　构建农业监测预警的技术体系

　　许世卫指出，农业监测预警本质上是技术依赖型的现代农业高端管理工具，这其中涉及到物联网技术、大数据技术、人工智能技术等新一代信息技术在农业全产业链的应用，进而构成以农业信息分析学为基础的农业监测预警技术方法。

　　农业监测预警首先要有强大的数据支撑。大量传感器、物联网、高清摄像头等信息感知设备，形成了数值、文字、图像、视频等多类型农情农况大数据，形成了动态和静态相结合的大数据集合，形