农业综合行政执法信息化现状与建设探索

摘要：信息技术革新推动农业综合行政执法数字化转型。文章剖析当前信息化建设成果与不足，明确提升执法效能、打破数据壁垒、构建智能体系的关键需求，从完善基础设施、深化技术应用、建立标准体系三方面探索建设路径，为行业发展提供参考。通过对各地实践案例的深入分析与技术应用场景的拓展，进一步充实研究内容，助力农业执法信息化水平提升。

关键词：农业、综合行政执法、信息化建设

引言

农业作为国民经济根基，其执法监管关乎粮食安全与产业稳定。在数字化浪潮下，传统执法模式因效率低、协同差等弊端亟待革新。信息化建设通过优化流程、整合资源，成为提升农业执法效能的核心驱动力。随着农业新业态不断涌现，如智慧农业、农产品直播电商等，传统执法模式在应对新型违法违规行为时已显力不从心，急需通过信息化建设实现执法能力的迭代升级。

一、农业综合行政执法信息化现状

部分地区已搭建基础执法信息平台，实现案件电子化管理，并配备移动终端辅助现场执法。例如，在浙江某县，通过开发的“智慧农业执法”APP，执法人员可现场录入案件信息、上传证据照片，后台实时接收并自动生成执法文书，使案件处理周期缩短了30%。然而，当前农业执法信息化对农艺生产场景的覆盖存在显著不足。以蔬菜种植执法监管为例，不同品种蔬菜生长周期、农药安全间隔期差异显著，执法系统却常缺乏对这些农艺数据的整合。在某省的11个地级市中，7个城市使用不同执法信息系统，数据格式不兼容，导致省级层面难以整合农艺与执法数据，无法针对特定作物生长规律制定精准监管策略。多数执法部门仅记录基础案件数据，未能结合农艺知识对农产品生长周期、施肥用药规范等进行深度分析，且智能化装备普及不足，执法人员难以运用农艺知识辅助执法。在偏远地区，执法人员仍依赖纸质记录，无法实时获取农艺专家系统中的种植标准，难以判断农户是否遵循科学的农艺操作流程 ，严重制约信息化在农艺执法场景中的应用进程。

二、农业综合行政执法信息化的关键需求

2.1提升执法效率与透明度的信息化需求

农业执法领域广、任务重，传统人工模式流程冗长。以农资市场检查为例，从现场抽样到出具检测报告，人工操作需耗费一周时间，且中间环节易出现数据误差。智能化执法系统可实现案件受理、检查、处理全流程自动化，减少人为干预；执法过程全程留痕公开，增强公信力，保障公众监督。在农产品质量安全突发事件处理中，信息化系统能快速调取相关企业生产记录、运输轨迹等数据，为执法决策提供即时支持，提升应急响应速度。同时，随着公众对农业执法关注度的不断提高，通过信息化平台实时公开执法动态、处罚结果等信息，能够有效回应社会关切，增强公众对执法工作的信任。

2.2数据共享与跨部门协同的技术需求

农业执法涉及多部门数据，因缺乏统一标准形成信息孤岛。例如，农业农村部门掌握农产品生产数据，市场监管部门拥有农资销售数据，生态环境部门持有农业污染监测数据，各部门数据无法互通。需建立数据共享平台，统一接口与协议，整合执法数据，避免重复执法。同时依托信息化实现跨部门联合执法高效协同，提升监管合力。在打击非法捕捞行动中，通过数据共享平台，渔业执法部门可实时获取水利部门的水文信息、公安部门的监控数据，精准定位非法捕捞区域，开展联合执法行动。此外，在应对重大动植物疫情时，跨部门数据共享与协同尤为关键，农业、林业、卫生健康等部门需通过信息化平台及时共享疫情监测数据、防控措施等信息，形成防控合力，有效遏制疫情蔓延。

2.3智能化执法装备与系统的建设需求

复杂执法场景要求升级装备体系。物联网技术可实时监测农资流通，卫星遥感与无人机扩大巡查范围。在大型种植基地，通过在农资仓库安装物联网传感器，能实时监控化肥、农药的库存与流向，一旦出现异常流通可及时预警。构建智能决策系统，通过数据挖掘预测执法风险，推动执法从被动应对转向主动防控。利用机器学习算法分析历年农产品质量检测数据，可提前预测下一季可能出现质量问题的区域和产品种类，指导执法力量提前部署。在智慧养殖领域，借助智能摄像头和生物识别技术，可自动识别畜禽的健康状况和生长环境问题，执法人员通过远程监控就能及时发现并处理违规养殖行为，大大提高了执法效率和精准度。

三、农业综合行政执法信息化建设路径探索

3.1完善农业执法信息化基础设施的对策

强化农村网络覆盖与带宽建设，为执法提供网络支撑。在偏远山区，可采用5G基站与卫星通信相结合的方式，确保执法终端信号稳定。配备高性能移动终端、检测设备及执法记录仪，确保数据采集精准。引入便携式农药残留检测仪，可在田间地头快速检测农产品农药残留情况，检测结果直接上传至执法系统。建设数据中心与云计算平台，保障数据存储与分析需求。采用分布式存储技术，提高数据存储的安全性和可扩展性，满足海量执法数据的存储要求。同时，加强对执法人员的信息化培训，建立定期培训机制，邀请行业专家和技术人员进行授课，不仅教授信息化设备的操作方法，还深入讲解信息技术在农业执法中的应用原理和发展趋势，全面提升执法人员的数字素养和应用能力。

3.2推动大数据与人工智能在农业执法中的应用

大数据平台建设需深度融合农艺生产数据。以水稻种植区执法监管为例，系统不仅接入农药残留检测数据，还整合水稻品种特性、生长周期、施肥方案等农艺数据，通过关联分析挖掘规律。如发现某类水稻品种在特定生长阶段违规使用高毒农药的概率较高，可提前部署执法力量。利用人工智能图像识别技术，除识别农产品包装违规标识外，还能分析作物叶片病害特征，结合农艺知识库自动判断农户是否采取科学防治措施。例如，当系统识别到叶片出现稻瘟病症状时，可对比该品种水稻的标准防治方案，判断农户用药是否合规，从而提升农艺执法的精准度和智能化水平。

3.3构建农业综合行政执法信息化标准体系

制定涵盖数据、技术、业务流程的统一标准。规范数据采集与交换格式，保障系统兼容性；明确信息化建设运维规范，提升系统安全性；统一执法文书与程序标准，推动执法规范化。在数据标准方面，细化农业执法数据元目录，规定每个数据项的名称、类型、长度等属性。在业务流程标准中，绘制执法流程图，明确每个环节的操作规范和时间节点，确保执法工作规范有序。同时，建立标准动态更新机制，根据信息技术发展和执法工作实际需求，定期对标准进行评估和修订，确保标准体系的时效性和适应性。

四、结语

农业综合行政执法信息化是行业发展必然趋势。通过完善基建、深化技术应用、构建标准体系，可有效提升执法效能。未来需持续适应农业发展需求，深化信息化建设，为乡村振兴战略提供执法保障。同时，随着区块链、元宇宙等新技术的发展，农业执法信息化还需不断探索创新应用模式，进一步提升执法的科学性和权威性。在数字化转型的道路上，农业综合行政执法部门应积极拥抱变化，加强与科研机构、企业的合作，共同推动信息化建设迈向新台阶，为农业高质量发展保驾护航。

参考文献

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