原创《大数据和现代农业》
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摘 要：农业的每一次大的飞跃都离不开基础科学的发展.互联网时代的到来,信息化成为了经济转型升级的重要力量,而大数据作为信息生产力已成为支撑国家经济发展的新型动力.大数据技术在现代农业中的应用也已初见成效,转化出更大的生产力.
关键词：农业；大数据；采集；分析处理
1大数据概念
大数据指的是：所涉及数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯.
大数据具有数据种类多、数据量大、实时性强、数据价值大等特点.在当今社会,各行各业都存在大数据,但由于信息和咨询非常复杂纷繁,所以我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结出其深层次的规律.
2大数据的采集、挖掘、处理
随着科学技术及互联网的发展,大数据时代已经来临.各行各业,每天都在产生巨大的数据碎片,数据计量单位也从Byte、KB、MB、GB、TB发展到了PB、EB、ZB、YB乃至BB、NB、DB等来衡量.大数据时代,数据的采集也不再是技术问题,而面对如此多的数据,我们要怎样找到其内在规律.大数据是无法来推算、估测或用单台计算机进行处理的,它必须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术,因此,大数据的挖掘和处理必须用到云技术.它可应用于各行各业,将收集到的庞大数据进行分析整理,以实现资讯的有效利用.
总的来说,大数据就是对大量的、动态的、能持续的数据,运用新系统、新工具、新模型的挖掘和处理,从中获得具有洞察力和新价值.以前,面对纷繁的数据,我们经常会一叶障目,而了解不到事物的真实本质,在科学工作中也会造成错误的推断,而大数据时代的来临,我们通过对巨大信息量的采集、挖掘、处理,总结其信息量背后的发生规律和事物本质,真相将掌握在我们手中.
3大数据在农业领域的应用
3.1应用领域
目前根据产业链条的划分,大数据技术主要集中应用在农业生产、环境与资源、农业市场及农业管理等领域.
3.1.1农业生产领域,主要分为种植业生产和养殖业生产.种植业生产数据主要包括地块耕种历史信息、播种信息、育苗信息、农膜信息、农药化肥信息、灌溉信息、良种信息、农机信息、农情信息；养殖业生产数据主要包括个体系谱、特征信息、饲料结构信息、圈舍建设环境信息、疫情发生信息等.目前,广西慧云信息所做的农业大数据就是主要是在种植方面,其智慧农业云平台可以自动采集农田数据以及实时视频,通过云端发送到用户手机上,用户可以直观快速准确了解农田情况,为农业生产带来了便利与高效.
3.1.2资源与环境领域,主要包括：土地资源数据、生物资源数据、气象资源数据、水资源数据及灾害发生情况数据.
3.1.3农业市场领域,主要包括：行情数据、市场供求信息数据、生产资料市场信息数据、利润、流通市场信息数据、国际市场信息数据等.
3.1.4农业管理领域,主要包括：国内生产信息、国民经济生产基本信息、国际农产品动态信息、贸易信息等.
3.2研究进展
传统技术支持下的大数据技术在结构设计、材料选择、性能指标等多个方面相对单一.如种植业生产中的传感技术,传统技术只能做到测量气温、湿度、二氧化碳等相对简单、单一的数据信息.在现阶段,随着互联网技术的迅速发展,传感器的结构设计向着小型、集成、模块、智能发展；材料也从液态向着半固态、固态方向发展；性能则向量程宽、精度高、性能稳定、抗干扰、寿命长等方向发展.目前,已经研发出可以监测植物中冠层营养状态、茎流和虫情的传感器,为深入了解作物生长、高精预测农业生产信息提供了可靠依据.
数据处理方面,在农业生产领域,动植物数字化模拟和智能分析-预警模型系统等正在逐渐取代传统的数据挖掘、统计分析,并已经在各领域建立起了相应的模拟-预警系统.在植物数字化模拟领域,OpenAlea（植物建模软件环境）、GroIMP（三维建模平台）等用于植物建模和分析.在作物模型领域,WOSOFT系列、APSIM系列、DSSAT系列等.在农产品市场监测预警系统领域,AGLINK-COSIMO模型、GIEWS、FAPRI模型和CAMES模型等.
3.3发展方向
首先,我国的大数据获取技术重点将放在信息技术同农作物生长机理、动物生活行动状态和农业市场行情紧密结合,将重点突破信息获取的深度、广度、精度和速度.
而在分析处理技术方面,农业生产具有过程发散,主体复杂,需求变化大等难控特点,所以在大数据的分析处理上,应将分析处理技术与农业生理关键期、市场变化过程等时刻紧密联系.
参考文献
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现代农业论文参考资料：
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