《中华人民共和国耕地保护和质量提升法》规定，国家运用卫星遥感、互联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术和手段，提高耕地保护和质量提升工作的水平，科学精准加强对耕地保护和质量提升工作的监督。在数字时代，利用现代信息技术和手段，快速获取数据、高效利用数据，有助于提高耕地保护和质量提升的态势感知能力、数据挖掘共享能力和决策支撑能力，实现更高水平耕地保护。

　　近年来，数字化技术、数字化思维、数字化认知在耕地保护中被广泛运用，“智能选址”“一田一码”“数字驾驶舱”等创新实践不断涌现。在顶层设计与实践探索有机结合下，我国掌握了大量数据资源，积蓄了数据优势，提升了数据处理能力。

　　不过，耕地保护中数据标准衔接不畅、质量不高、交互计算不强、共享范围较小等问题仍然存在，数据要素价值还未充分发挥。只有加强大数据与小数据、实时数据与历史数据、纵向数据与横向数据的协同，使汇聚的数据发生逻辑联系、生长出“智慧”，才能让数据更好地赋能耕地保护。

　　大数据与小数据协同。大数据与小数据各有优势和短板，唯有两者协同才能更好地赋能耕地保护。大数据具有规模庞大、类型多样、高速性、高价值性等特征，可以为耕地保护决策提供全局视图。目前，国土空间基础信息平台、全国农田建设综合监测监管平台等专业数据库建设成效显著，汇集了海量数据资源。充分利用这些数据资源，从时间和空间双重维度，概括、比较、分析耕地数量、质量、生态变化情况，可以为宏观层面的耕地保护和质量提升提供决策支撑。大数据能揭示共性规律，但难以揭示地块层面的个性化规律，而小数据可以弥补这一短板。小数据能够具体到每一块耕地的属性，价值密度更高，可以直接用于耕地数量、质量、生态一体保护实践。例如，利用传感器、农民长期积累收集而来的数据，结合智能农机，进行变量施肥、精准灌溉，能提高耕地利用效率。

　　实时数据与历史数据协同。提高耕地数量、质量、生态一体保护水平，需要长时数据、短时数据，更需要实时数据的支撑。我国通过多次全国土地调查、全国土壤普查等汇聚了跨时段的海量耕地基础数据，通过年度国土变更调查、耕地质量监测等及时更新数据，充分利用卫星遥感、无人机自主巡查以及视频、野外观测设备、移动终端等物联感知设施，提升耕地保护的实时动态监测能力。不同时效数据协同，既能为研判耕地保护态势提供有效支撑，也能助力实现违法行为的早发现、早预警、早制止。

　　纵向数据与横向数据协同。实现跨层级、跨区域、跨部门的有效联动，纵向数据和横向数据协同是保障。应形成耕地数据共享和更新维护机制，纵向实现国家、省、市、县、乡五级贯通联动，形成耕地数据“一动皆动、一动皆知”。针对数据孤岛、信息烟囱等问题，要推动相关部门横向数据互联，消除不同部门数据可能存在的冲突。只有加强数据共建共治共享，提升耕地数量、质量、生态数据的完整性、规范性、一致性、准确性、关联性，方能为耕地高水平保护与高效率利用提供高质量数据保障。

（文章来源：经济日报）