京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
农田大数据助力农业碳减排
从通信、金融到娱乐、交通运输以及其他几乎各个行业,数据革命重塑着我们的生活方式。现在,该是启动农田大数据革命的时候了。 拯救气候变化中的农业农田大数据革命的到来将会成为最具重要意义的事件之一,因为其对农业的改变超过其对我们生活方式的重塑。农田大数据革命可以帮助人们应对全球环境和全球农户因为温室气体排放而面临的严重威胁。科学家已经得出可靠的结论,如果我们要尽可能减小气候变化对环境以及农业造成的损害,就必须降低排放量。气温升高之后一些地区降雨增多,而其他地区降雨则不足,这给全球粮食产量造成了沉重打击,并有可能在我们积极应对之前变得更糟。 我们在行动但许多人还未意识到,农业是造成温室气体排放的一个重要因素。
事实上,农业带来的温室气体排放估计占全球的13%。其中两个主要原因是土壤管理活动和家畜,前者产生了大量的一氧化二氮与碳排放, 后者则会导致甲烷排放。最近,孟山都公司承诺,在企业经营活动中,解决农业温室气体的排放问题。公司宣布,到2021年,使经营活动实现碳中和。这意味着,到2021年消除或抵消所有温室气体排放,包括一氧化二氮之类的非碳排放物。如何实现碳中和?我们可以想象两个同心圆。内圆代表我们的粮食种植业务,其中部分自营,但大部分与签约农户合作经营。通过与合作伙伴合作,采用某种农业技术措施,就可以使我们的粮食种植实现碳中和。外圆与更大的圆圈代表职业农民。我们正努力制定一项计划,对采用或推广碳中和粮食种植方法的农户提供奖励。作为交换的是,我们将获得农户的部分碳减排量,利用这部分减排量抵消我们剩余的碳排放量。有办法吗?当然,一个明显的问题是我们是否有行之有效的具体技术措施,来鼓励和帮助农民实现碳中和种植。一些措施已基本确定,像种植覆盖作物,减少耕地作业。这两种措施都可以改善土壤健康,减轻水土流失与污染,并且有助于将碳留存在土壤中。
重量级选手 – 农田大数据科学最新的碳中和施行措施来自精准农业,这要归功于农田大数据科学。农田大数据科学带来的一个小优势是测量。由于传感器与信息技术的进步,农户可以更为准确地了解其所产生的温室气体排放,其精度与几年之前相比有了极大的提高。然后农户可以更进一步应用农田大数据科学,从而给农业耕种带来更高的精度。农户可以利用GPS对各部分农场进行测绘。然后对传感器进行编程,了解种植位置、种植对象和种植密度。传感器能够显示肥料用量和施肥地点,以及浇地时间和非浇地时间。
考虑一下这种技术如何在施肥产生的温室气体排放中发挥作用:现在一些追求最大产量的农户有时会施肥过量,或在一些不需要的区域施肥。这会产生不必要的温室气体排放和营养元素流失。但通过新出现的农田大数据技术,农户可以做出更为明确的决定,从而更为有效地施肥。结果如何?提高营养元素平均吸收量,增大总产量,减小排放量与排放流量。这种改进刚好满足了我们目前对农业的需要——可持续的集约型发展。这使我们事半功倍——以较少的投入产生更多的粮食,同时保持或减少碳排放量。简言之,运用农田大数据技术在保护环境的同时也帮助我们向世界提供充足粮食。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28