
农业大数据能为农场做什么
在“互联网+”现代农业时代,涉农行业也意识到大数据带来的机遇,开始发力推动大数据在农业领域的应用,进而推进智慧农业的建设。
随着大数据与农业的融合发展,农业大数据分析应用平台的建设成为必然趋势。在土地规划、种质资源选用、病虫害防治、生产管理、采销存、精准营销、农产品的储存与渠道对接等各个环节,将不同格式、不同业务领域的海量数据整合成标准统一的数据源,实现数据分析、数据挖掘及数据可视化,及时全面掌握农业的发展动态,其更大用途是,能够根据大数据分析的结果下,来建立的模型去预测某一事件的发生,并可据此进行人为干预,使其向着理想的方向发展。
问题思考:农业大数据在实践中的应用有哪些?
应用案例:
1、基于大数据的气象分析、建模与预测
自古以来,农业都是“看天吃饭”,气象是农业生产中最重要的因素之一,利用气象大数据技术可以对未来一定时间的天气进行分析、预测。通过物联网、计算机记录气象数据,分析这些数据,建立当地的天气模型,使用模型产生的数据,与当前天气进行比较,再运用预测性分析进行天气预报。这种通过大数据预测未来的新方式,其预测时间更长、准确度更高,最长可提前40天生成冷热天气概率。在干旱季节,就可以根据预测的结果,进行提前人工干预,减轻恶劣天气带来的损失。
2、支持全产业链服务的农业大数据服务平台
在农业生产和科研中会产生大量有价值的数据,这些数据的集成、挖掘和使用,对于现代农业的发展具备极其重要的作用。对实践中产生的数据资料归纳分析,利用算法建立模型,可以形成在粮食安全、土壤污染防治、病虫害预警等诸多农业领域的风险防控机制;大数据的应用与农业领域的相关科学研究相结合,可以为农业科研、政府决策、涉农企业发展等提供新方法、新思路。
3、基于大数据的农产品价格走势、市场饱和量分析
对一定阶段内一类农产品的产销情况整合,结合市场行情的科学分析,就能更有效地预测农产品价格走势、市场饱和量预测,帮助农户做出生产安排,帮助政府制定引导措施,避免出现大量农产品滞销困境。
问题思考:农业大数据能为农场做什么?
农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节,是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘。农业大数据下的智慧农场,利用物联网获取气候、土壤等数据,,提供给农场最科学的生产管理决策,帮助农场提高管理水平,实现专业化生产、数据化经营和预定化销售。
农场管理案例:奥科美义田帮手农场管理SAAS平台,通过农业遥感、GIS、物联网、互联网等技术,获取农场的生产数据,资源数据、营销数据,采销存数据,再经过大数据处理分析,为农场提供生产、经营、营销等管理服务,实现数据共享,为产业链的政府部门、渠道商买手、农技服务商、金融机构提供大数据智能服务。由此还建立了800多种农作物的生产流程模型库,使农场的生产管理更加规范化、标准化,提高生产效率。
问题思考:政府支持农业大数据发展的措施有哪些?
政府措施:
1、 我国将构建农业大数据体系
农业部市场与经济信息司副司长王小兵表示,目前我国农业电商发展迅速,但瓶颈和痛点日益凸显,未来要培育多种主体,利用好电商平台大数据,调节农产品生产和消费,构建农业大数据体系。
2、 农业部力挺大数据
2016年1月份,农业部发布《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》(以下简称《意见》),提出到2018年基本完成数据的共用共享,2020年实现政府数据集向社会开放,2025年建成全球农业数据调查分析系统。
3、 农业部印发《农业农村大数据试点方案》
2016年10月份,农业部印发《农业农村大数据时代方案》决定自今年起在北京等21个省(区、市)开展农业农村大数据试点,建设生猪、柑橘等8类农产品单品种大数据。鼓励基础较好的地方结合自身实际,积极探索发展农业农村大数据的机制和模式,带动不同地区、不同领域大数据发展和应用。
结语:随着信息化和农业现代化深入推进,农业大数据正在与农业产业全面深度融合,逐渐成为农业生产的定位仪、农业市场的导航灯和农业管理的指挥棒,日益成为智慧农业的神经系统和推进农业现代化的核心关键要素。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16