大数据对于中国现代农业发展具有重要意义
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大数据技术和现代农业经济管理我国作为农业大国,虽然当前在工业发展方面取得了显著成就,但从始至终在我国经济发展中农业经济一直占据主体地位。
随着改革开放的深入发展,在构建中国特色社会主义的过程中,国家不断强调农业发展的重要意义,聚焦“三农”,推动现代农业进一步发展是我们从未松懈过的重要工作。
而大数据技术指的是利用现代信息技术捕捉人们在社会生活生产过程中留下的信息痕迹,以此为依据构建信息模型。
大数据与现代农业结合不但能够解决当前发展中的一部分问题,还能够让现代农业释放出新的生命活力,推进现代农业经济管理可持续发展。
一、大数据技术对现代农业经济管理的重要作用1.对传统农业经济模式加以创新。
我国农业发展过程中农业生产经历过从小农经济到集体经济,从私有化到公有化以及实行家庭联产承包责任制等重要变化。
但总的来说,我国农业经济在经营模式上、种植模式、管理模式上都具有滞后性、被动性的特点。
我国农作物的种植过程一般来说都是由农民负责,他们大多依赖种植经验,文化程度一般较低,也极少进行专业、系统的培训,这就导致他们的种植效率较低,方式方法也存在着不全面、不科学的问题。
2.大幅提高农民经济收入。
农业种植受到自然因素的影响较大,气候、水源、土壤等都是农户无法决定的不可控因素。
在传统模式中农户受这些因素制约较大,以至于无法及时解决自然环境带来的农业损失。
而有了大数据的应用,农户便可以随时对当地环境进行监测和考察,甚至对于环境的变化做出预判,极大地挽救可能带来的经济损失。
并且更为重要的一点是,农户在大数据技术的帮助下能够掌握市场需求,根据市场的需求模型调整自己的种植策略,农户更有可能依靠大数据对信息的收集、处理引导市场需求的变化,更好地发展出自身种植的核心竞争力,面对市场竞争形成自己独特的经济优势,以实现长久、健康的发展。
3.提高现代农业经济决策的合理性。
上文中有所论述,由于种植农户的学历水平一般较低,尽管是具有丰富的种植经验,但在销售经营策略上还是十分缺乏。
大数据在现代农业生产中的应用与发展随着科技的不断发展,大数据已经成为现代农业生产中的重要工具。
通过收集、分析和应用大数据,农业生产变得更加高效、可持续并且智能化。
本文将探讨大数据在现代农业生产中的应用与发展,并探讨这种趋势对农业产业的未来发展的影响。
一、大数据在现代农业生产中的应用1. 农情数据分析农情数据分析是大数据在农业生产中最常见和重要的应用之一。
通过收集和分析气象数据、土壤数据、水文数据等,农民和农业专家可以更准确地预测天气变化、疫病爆发和其他自然灾害。
例如,根据气象数据,农民可以合理安排农作物的种植时间,并预测农作物的产量。
这种数据分析帮助农民减少损失并提高农作物的产量和质量。
2. 智能农业设备大数据的应用还使得农业设备更加智能化。
例如,在现代农场中,农民可以使用无人机和传感器网络来收集并分析土壤湿度、温度、光照等数据。
通过这些数据,农民可以自动调节灌溉系统,合理使用水资源,并提高作物的生长效率。
此外,智能农业设备还可以应用于植物检测和疫病预防,减少对农药的使用,从而降低对环境的影响。
3. 供应链管理大数据在农业供应链管理中的应用也非常重要。
通过记录和分析农产品从种植到消费者手中的各个环节的数据,农业生产企业和零售商可以更好地管理产品的质量、库存和物流。
例如,大数据分析可以帮助农业生产企业更好地预测市场需求,并适时调整产量,减少浪费和库存压力。
此外,在产品安全方面,大数据分析还可以快速追溯问题产品的来源,帮助企业迅速采取有效的措施,保障消费者的健康。
二、大数据在现代农业生产中的发展1. 数据采集技术的改进现代农业生产中,数据采集是大数据应用的基础。
随着技术的发展,传感器、物联网和云计算等技术在农业领域的应用不断提高。
传感器的成本不断降低,能够实时监测土壤水分、温度、光照等信息,物联网技术能够快速连接和集成各种农业设备和系统,而云计算技术则提供了强大的计算和存储能力。
这些技术的不断改进和普及将进一步推动大数据在农业生产中的应用。
大数据在农业经济管理中的作用分析摘要:本文通过对大数据在农业经济管理中的作用进行分析,探讨了大数据在提高农业生产效率、优化资源配置、智能决策等方面的应用。
研究发现,借助大数据技术,农业经济管理可以获得更精准的信息和更科学的决策支持,从而推动农业生产的可持续发展。
关键词:农村经济发展;农业经济管理;意义;作用引言:随着信息技术的迅速发展,大数据已经成为各个领域的重要资源。
在农业经济管理中,利用大数据可以实现对农业生产全过程的监控和分析,为农业经济管理者提供更精准的决策依据。
本文旨在探讨大数据在农业经济管理中的作用,旨在为农业经济管理者提供新的思路和方法。
1大数据概述以及意义1.1概述大数据是一种在新时代中崛起的分析工具,通过收集并分析整理数据信息,它能够提供有价值的数据工具。
其最重要的作用就是能够将收集到的数据信息进行细分,保留其中具有价值的部分,从而为企业或个人提供决策所需的数据支持。
近年来,大数据技术受到越来越多企业的认可和重视,开始在各个领域发挥重要作用。
1.2意义随着科技快速进步,中国的农业发展也得到了显著提升。
然而,尽管农业领域已经拥有许多现代化设备,我们仍然无法对土壤进行精确的定位和研究。
虽然近年来相关部门开展了大量土壤研究和调查,并对土壤环境进行了预估评测,但相对而言,这些工作还缺乏科学性和准确性。
幸运的是,大数据技术的出现为解决这一问题带来了希望。
2农业经济管理中存在的不足2.1数据信息不对称农业经济管理中存在的不足是数据信息不对称。
数据信息不对称是指在农业经济管理过程中,信息流通不畅、信息获取困难以及信息不完整等问题。
这种不对称导致了政府、企业以及农民在农业经济决策和控制方面面临一系列挑战。
首先,政府在农业政策制定和执行过程中,常常面临着信息不对称的问题。
政府需要准确了解农业生产情况、市场需求、价格波动等一系列因素,才能科学地制定农业政策。
然而,在现实中,政府往往难以获得准确全面的农业数据信息,无法有效地指导农业发展,从而影响了农业经济的良性循环。
农业大数据建设方案一、引言农业作为国民经济的基础产业,正面临着诸多挑战和机遇。
随着信息技术的飞速发展,大数据在农业领域的应用逐渐成为推动农业现代化的重要力量。
农业大数据建设旨在整合、分析和利用海量的农业相关数据,为农业生产、经营、管理和决策提供科学依据和精准支持,从而提高农业生产效率、保障农产品质量安全、促进农业可持续发展。
二、农业大数据建设的目标和意义(一)目标农业大数据建设的主要目标是构建一个全面、准确、及时、共享的农业数据资源平台,实现农业数据的深度挖掘和应用,为农业产业链各环节提供智能化服务和决策支持。
(二)意义1、优化农业生产决策通过对气候、土壤、作物生长等数据的分析,农民可以精准地制定种植计划、施肥方案和病虫害防治措施,提高农业生产的科学性和效益。
2、提升农产品质量安全监管水平利用大数据对农产品生产、加工、流通等环节进行全程追溯和监控,能够有效保障农产品质量安全,增强消费者信任。
3、促进农业产业结构调整基于市场需求、价格走势等数据分析,政府和企业可以合理调整农业产业结构,优化资源配置,提高农业产业的竞争力。
4、推动农业可持续发展通过对农业资源利用、生态环境监测等数据的研究,实现农业资源的节约和环境保护,促进农业的可持续发展。
三、农业大数据的来源和类型(一)来源1、农业生产环节包括农田基本信息、种植养殖过程数据、农业投入品使用记录等。
2、农业市场环节涵盖农产品价格行情、市场供求信息、贸易数据等。
3、农业环境环节如气象数据、土壤监测数据、水质数据等。
4、农业政策和科研环节包含农业政策法规文件、农业科研成果和技术资料等。
(二)类型1、结构化数据如农业生产统计报表、农产品交易记录等,具有固定的格式和明确的语义。
2、半结构化数据例如网页中的农业新闻、技术文档等,其结构不十分严格,但有一定的规律可循。
3、非结构化数据包括图片、视频、音频等多媒体数据,以及文本描述等难以用传统数据库模式进行处理的数据。
“互联网+”农业互联网+农业,即利用互联网、大数据、人工智能等高新技术,以及现代化的农业生产手段,为农业生产和农村经济发展带来新的机遇和挑战。
通过互联网+农业的发展,可以提高农业生产效率,推动农业现代化进程,促进农村经济的繁荣和农民收入的增加。
互联网+农业是指利用互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术手段,整合现代化农业生产要素,建立农业生产和管理信息化系统,实现种植、养殖、生产、流通、销售等环节的全面信息化和智能化。
二、互联网+农业的发展现状近年来,随着信息技术的不断发展和应用,中国的互联网+农业取得了长足的进步。
目前,中国的农业生产已经逐步实现了信息化和智能化。
农业信息化平台、智能农机设备、无人机、遥感技术等新技术的应用,有效提高了农业生产效率,优化了农产品供给结构,推动了农业现代化的发展。
据统计,2018年全国共有各类农业信息化企业超过6000家,涉及数字农业、农村电商、农业物联网、智慧农业等多个方面。
各地农业部门和企业还推出了一系列的智能农业示范项目,包括智慧农场、智慧渔场、智慧果园和智慧畜牧场等,利用信息技术手段提升农业生产效率和产品品质。
互联网+农业还促进了农产品的流通和销售。
随着电商、物流、金融等行业与农业的深度融合,农产品的销售渠道不断拓展,农产品上行链、下行链优化,实现了农产品的产销对接,让农民更好地获得销售渠道和价格信息。
未来,互联网+农业将继续向着信息化、智能化、集约化发展。
在信息化方面,将加强农产品生产信息化、加工信息化、流通信息化和销售信息化。
在智能化方面,将推广应用智能农机设备、智能种植、智能养殖等技术手段。
在集约化方面,将推动农业生产要素的集约利用,提高农业生产效率。
在未来,互联网+农业将继续加强与其他领域的融合,包括与电商、物流、金融、旅游等领域的融合。
这样不仅可以推进农产品的流通和销售,还可以推动农村经济的多元化发展,促进农村产业的融合和升级。
1. 智慧农场利用大数据、物联网、云计算等信息技术,对农场的土地、设施、作物、气象等要素进行监测和管理,实现种植和养殖的智能化和自动化。
农业生产农业大数据发展与应用方案第1章引言 (3)1.1 农业大数据的概念与意义 (3)1.2 农业大数据发展现状与趋势 (4)第2章农业大数据获取与处理技术 (4)2.1 数据采集与预处理 (4)2.1.1 数据采集方法 (4)2.1.2 数据预处理 (5)2.2 数据存储与管理 (5)2.2.1 数据存储 (5)2.2.2 数据管理 (5)2.3 数据分析与挖掘 (5)2.3.1 数据分析方法 (5)2.3.2 数据挖掘技术 (5)第3章农业生产数据采集与监测 (6)3.1 土壤信息采集 (6)3.1.1 土壤物理性质采集 (6)3.1.2 土壤化学性质采集 (6)3.1.3 土壤生物性质采集 (6)3.2 气象信息采集 (6)3.2.1 气温 (6)3.2.2 降水 (6)3.2.3 湿度 (6)3.2.4 风速和风向 (7)3.2.5 辐射 (7)3.3 农田作物生长监测 (7)3.3.1 作物长势监测 (7)3.3.2 作物病虫害监测 (7)3.3.3 作物产量预测 (7)3.3.4 农田水分监测 (7)第4章农业大数据分析模型与方法 (7)4.1 数据预处理方法 (7)4.1.1 数据清洗 (7)4.1.2 数据集成 (7)4.1.3 数据转换 (8)4.1.4 数据归一化 (8)4.2 农业数据关联分析 (8)4.2.1 相关性分析 (8)4.2.2 主成分分析 (8)4.2.3 聚类分析 (8)4.3 预测与优化模型 (8)4.3.1 线性回归模型 (8)4.3.3 支持向量机模型 (9)4.3.4 神经网络模型 (9)4.3.5 遗传算法优化模型 (9)4.3.6 深度学习模型 (9)第5章农业智能决策支持系统 (9)5.1 系统架构与设计 (9)5.1.1 系统架构 (9)5.1.2 系统设计 (10)5.2 农业生产决策支持 (10)5.2.1 作物生长模拟与优化 (10)5.2.2 灾害预警与防治 (10)5.2.3 农田水肥管理 (10)5.3 农业市场分析预测 (10)5.3.1 市场供需分析 (10)5.3.2 价格预测 (10)5.3.3 农业产业链分析 (11)第6章农业信息化与大数据平台建设 (11)6.1 农业信息化发展现状与趋势 (11)6.1.1 发展现状 (11)6.1.2 发展趋势 (11)6.2 农业大数据平台架构设计 (11)6.2.1 设计原则 (11)6.2.2 平台架构 (11)6.3 农业数据资源共享与交换 (12)6.3.1 数据资源共享 (12)6.3.2 数据交换 (12)第7章农业大数据在农业生产中的应用 (12)7.1 精准农业 (12)7.1.1 基于大数据的农业生产决策 (12)7.1.2 精准施肥与灌溉 (12)7.2 智能农业设备 (12)7.2.1 智能监测设备 (13)7.2.2 智能农机 (13)7.3 农业生态环境监测与治理 (13)7.3.1 农业生态环境监测 (13)7.3.2 农业面源污染治理 (13)7.3.3 农田土壤质量改善 (13)第8章农业大数据在农产品营销中的应用 (13)8.1 农产品市场分析 (13)8.1.1 市场供需分析 (13)8.1.2 消费者行为分析 (13)8.1.3 市场细分与目标市场定位 (14)8.2 农产品价格预测 (14)8.2.2 预测模型构建与应用 (14)8.3 农产品品牌推广与营销策略 (14)8.3.1 品牌定位与策划 (14)8.3.2 营销渠道优化 (14)8.3.3 网络营销策略 (14)8.3.4 精准营销与客户关系管理 (14)第9章农业大数据在政策制定与农业管理中的应用 (14)9.1 农业政策制定支持 (14)9.1.1 数据支持农业政策目标设定 (15)9.1.2 数据辅助农业政策方案设计 (15)9.1.3 数据监测农业政策实施效果 (15)9.2 农业资源合理配置 (15)9.2.1 土地资源优化配置 (15)9.2.2 水资源合理调配 (15)9.2.3 农业投入品高效利用 (15)9.3 农业灾害预警与风险管理 (15)9.3.1 农业灾害预警 (15)9.3.2 农业风险管理 (16)9.3.3 农业保险创新 (16)第10章农业大数据发展前景与展望 (16)10.1 农业大数据技术发展趋势 (16)10.2 农业大数据产业发展 (16)10.3 农业大数据在乡村振兴战略中的作用与贡献 (17)第1章引言1.1 农业大数据的概念与意义信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临,农业作为我国国民经济的基础产业,亦迎来了前所未有的发展机遇。
农业信息化推进与智慧农业发展方案第1章农业信息化概述 (3)1.1 农业信息化发展背景 (3)1.2 农业信息化发展现状 (3)1.3 农业信息化发展意义 (3)第2章智慧农业发展策略 (4)2.1 智慧农业发展目标 (4)2.2 智慧农业发展路径 (4)2.3 智慧农业发展政策与措施 (4)第3章农业大数据应用 (5)3.1 农业大数据采集与处理 (5)3.1.1 数据采集方法 (5)3.1.2 数据处理技术 (5)3.1.3 数据共享与交换 (5)3.2 农业大数据分析与挖掘 (5)3.2.1 数据分析方法 (5)3.2.2 模型构建与应用 (6)3.2.3 智能决策支持 (6)3.3 农业大数据应用场景 (6)3.3.1 精准农业 (6)3.3.2 农产品追溯 (6)3.3.3 农业市场预测 (6)3.3.4 农业资源管理 (6)3.3.5 农业灾害预警 (6)第4章农业物联网技术 (6)4.1 物联网技术在农业领域的应用 (6)4.1.1 农业生产环节 (6)4.1.2 农业资源管理 (7)4.1.3 农产品流通与营销 (7)4.2 农业物联网关键技术研究 (7)4.2.1 传感器技术 (7)4.2.2 数据处理与分析技术 (7)4.2.3 通信技术 (7)4.2.4 智能控制技术 (7)4.3 农业物联网标准化与产业化 (7)4.3.1 标准化 (8)4.3.2 产业化 (8)第5章农业智能装备与技术 (8)5.1 农业智能装备发展现状 (8)5.2 农业智能装备关键技术研究 (8)5.3 农业智能装备应用案例分析 (9)第6章农业电子商务发展 (9)6.1.1 B2B模式 (9)6.1.2 B2C模式 (9)6.1.3 C2B模式 (10)6.1.4 O2O模式 (10)6.2 农产品上行与下行渠道建设 (10)6.2.1 农产品上行渠道 (10)6.2.2 农产品下行渠道 (10)6.3 农业电子商务政策与监管 (10)6.3.1 政策支持 (10)6.3.2 监管体系 (11)第7章农业信息化与精准扶贫 (11)7.1 农业信息化在精准扶贫中的作用 (11)7.1.1 提高农业生产效率 (11)7.1.2 促进农业产业结构调整 (11)7.1.3 提升农产品市场竞争力 (11)7.1.4 推动农业科技成果转化 (11)7.2 农业信息化助力扶贫的措施与案例 (11)7.2.1 政策支持与资金投入 (12)7.2.2 信息技术推广与应用 (12)7.2.3 人才培养与技能培训 (12)7.3 农业信息化与乡村振兴战略 (12)7.3.1 农业信息化与产业兴旺 (12)7.3.2 农业信息化与生态宜居 (12)7.3.3 农业信息化与乡风文明 (12)7.3.4 农业信息化与治理有效 (13)7.3.5 农业信息化与生活富裕 (13)第8章农业信息化人才培养与科技创新 (13)8.1 农业信息化人才培养体系建设 (13)8.1.1 人才培养目标与规划 (13)8.1.2 课程体系与教学内容 (13)8.1.3 实践教学与基地建设 (13)8.1.4 师资队伍建设 (13)8.2 农业信息化科技创新与转化 (13)8.2.1 科技创新方向 (13)8.2.2 科技创新团队建设 (14)8.2.3 科技成果转化与应用 (14)8.3 农业信息化产学研合作模式 (14)8.3.1 政产学研合作机制 (14)8.3.2 产学研合作平台建设 (14)8.3.3 产学研合作项目实施 (14)第9章农业信息化政策法规与标准体系 (14)9.1 农业信息化政策法规现状与完善 (14)9.1.1 现状分析 (14)9.2 农业信息化标准体系构建 (15)9.2.1 标准体系框架 (15)9.2.2 标准制定与实施 (15)9.3 农业信息化政策法规与标准实施 (15)9.3.1 政策法规实施 (15)9.3.2 标准实施 (15)第10章农业信息化发展趋势与展望 (16)10.1 农业信息化发展趋势 (16)10.1.1 技术融合加速 (16)10.1.2 农业产业链数字化升级 (16)10.1.3 农业信息服务普及 (16)10.2 智慧农业发展前景与挑战 (16)10.2.1 发展前景 (16)10.2.2 挑战 (16)10.3 农业信息化未来发展方向与策略 (16)10.3.1 发展方向 (16)10.3.2 发展策略 (17)第1章农业信息化概述1.1 农业信息化发展背景信息技术的飞速发展,全球经济逐渐进入信息化时代。
在现代农业经济管理中大数据技术的作用
随着现代科技的不断发展和应用,大数据技术在现代农业经济管理中的作用日益显著,为农业经济的发展提供了强大的支持和保障。
首先,大数据技术能够实现精准农业管理。
通过智能化的数据采集和处理,可以获取
大量的农业生产信息,包括土壤水分、气温湿度、养分含量等等。
这些数据能够为种植者
提供决策支持,使得他们能够更加精准地进行农业管理,比如确定作物的种植时间、浇灌量、施肥量等等,从而提高作物的产量和质量。
其次,大数据技术能够实现远程农业监控。
通过网络、云计算等技术,实现对农业生
产过程的远程监视和管理。
种植者可以从远程终端设备上实时查看农田的实时数据信息,
对农田环境进行实时监测,如土壤水分、气温湿度等,发现问题及时处理,提高农业生产
效率和效益。
第三,大数据技术能够实现农产品质量跟踪。
通过大数据技术,可以对农产品的生长
过程进行跟踪和记录,从而保证了农产品的质量和安全。
对于某些需要追溯的农产品,比
如绿色食品,还可以通过大数据技术来实现全程追溯,从而提高农产品的品质和信誉。
此外,大数据技术还能够实现农业知识普及和技术创新。
通过大数据的分析和挖掘,
可以实现农业知识的广泛传播,推广农业先进科技知识和技术方法,从而帮助农民更好地
掌握农业科技知识和技术方法,提高农业生产效率。
总的来说,大数据技术在现代农业经济管理中具有重要作用,在实现农业智能化、提
高农业生产效率和效益等方面具有广泛应用前景。
未来,伴随着科技的不断进步和发展,
大数据技术还将在农业领域发挥更加广泛的作用和贡献。
农业数字化意义
农业数字化的意义
农业数字化,也称为农业信息化,是现代农业发展的必然趋势,是提高农业生产力、农业经济社会效益的重要手段。
近年来,农业信息化发展得越来越快,已经成为现代农业科学化管理的重要支撑技术。
农业数字化促进了农业生产力的发展,促进农业生产的科学化、规模化、现代化,提高了生产力水平。
农业信息化通过把传统农业结合现代技术,通过实施农业大数据分析、机器学习等技术,形成了农业生产的全自动系统,帮助农作物精准诊断和精准施肥等,提高了作物的品质和产量,节约了能源和资源,改善了农业环境,增加农户收益。
农业数字化还为农业经济社会带来了巨大的变革。
它实现了当今农业社会的智能化、自动化、信息化、网络化,使传统农业从农耕式经济转向了市场化、信息化的农业社会,推动了当前农业经济的发展。
另外,农业数字化也为农业生产提供了非常重要的管理保障。
以大数据为支撑,实施农业信息化管理,可以实时连接农户、技术人员、企业和专家,实现协同管理,各参与方根据统一的规则,共同管理农业项目,达到管理的高效性和透明度。
总之,农业数字化不仅有利于提高农业生产经济效益,改善农民的生活水平,还推动了农业社会的数字化发展,赋予了农业社会新的发展动力。
大数据助力中国现代农业随着时代的不断进步,现代农业也在不断地发展和变革。
而在这些变革过程中,大数据技术也成为了现代农业发展的重要支撑点之一。
大数据技术可以为现代农业带来很多创新和突破,同时也能够提高农业的生产效率和产出质量,帮助农民更好地经营土地。
下面将详细介绍如何利用大数据技术推动中国现代农业的发展。
一、利用大数据技术满足现代农业精细化需求现代农业需要精细化管理,而现代农业的精细化管理需要基于各种数据信息的统计和分析。
大数据技术以其高效快速的优势,可以在短时间内收集、分析、处理和管理大量的农业数据信息。
利用大数据技术,可以对土地的质量、养分、水分、温度等多方面进行监测和分析,帮助农民更好地了解土地的生长环境,从而实现更精细化的农业管理和决策。
二、利用大数据技术提高农业的智能化水平随着科技的不断发展,现代农业的智能化程度也越来越高。
而大数据技术可以为农业智能化提供很好的支持,通过对农业生产的各个环节进行细致的数据记录和分析,可以利用人工智能技术实现对农业生态系统的智能化控制,进一步提高农业生产效率和产出质量。
三、利用大数据技术推动农产品的质量监管现代农业生产的一个重要方向是注重农产品的质量安全。
为此,需要对农产品进行全面、准确、及时的监控和跟踪。
而大数据技术可以运用在农产品质量监管领域,利用智能感知、信息化等技术手段对农产品生产环节中存在的问题进行精准监控和预警,从而保障农产品的安全性和品质。
现代农业不仅需要高效生产,还需要提供全面周到的服务。
大数据技术可以为农业提供更智能化、更精细化的服务,信息化的农业服务平台可以为农民提供准确的信息、专业的种植技术和全面的农业咨询服务,同时也可以提供智能化决策支持和全方位的交流互动。
总之,随着大数据技术的不断发展和应用,中国现代农业也将会迎来一个全新的发展时期,大数据技术将成为现代农业发展的重要支撑。
我们有理由相信,在大数据技术的帮助下,未来中国现代农业的发展前景将异常明朗和广阔。
农村数字化发展对现代农业的重要性农村数字化发展正逐渐成为农业现代化的关键一环。
在当今社会,数字技术已经广泛应用于各个产业领域,农村也不例外。
数字化技术的应用不仅可以提高农业生产效率,还可以改善农民的生活质量,促进农村经济的发展。
下文将从多个角度探讨农村数字化发展对现代农业的重要性。
一、提高生产效率农村数字化发展可以提高农业生产的效率。
通过互联网技术,农民可以轻松获取农业信息和市场行情,及时了解种植技术和管理经验,提高农作物的产量和质量。
农业机械化也可以通过数字化技术实现智能化生产,提高农机作业的效率和精准度。
此外,数字化技术还可以帮助农民进行精准施肥、精准灌溉等管理,减少资源浪费,提高农业生产的可持续性。
二、改善信息流通农村数字化发展可以改善信息的流通。
传统的信息传播方式受限于时间和空间,信息传递效率低,往往会导致信息不对称的问题。
而数字化技术可以打破信息孤岛,实现信息的实时共享和传递。
农民可以通过手机App或者互联网平台了解天气预报、市场行情等信息,及时调整农业生产计划,做出更加明智的决策。
数字化技术还可以帮助农民和农产品的买卖双方建立信任关系,实现信息透明和价值最大化。
三、推动农业现代化农村数字化发展是农业现代化的重要推动力量。
数字技术在农业生产、加工、销售等各个环节都有广泛的应用,可以使农业从传统的手工劳作模式转变为智能化、高效化的生产模式。
数字化技术还可以使农业生产更加绿色、环保,减少对环境的影响,符合现代社会对可持续发展的要求。
农业现代化也可以为农村地区带来更多的就业机会和经济增长点,促进农村经济的发展。
四、提升农民素质农村数字化发展可以提升农民的素质。
数字化技术的应用需要农民具备一定的科技知识和操作技能,这就需要农民不断学习和提升自己的素质。
通过数字化技术,农民可以不断了解新技术、新知识,提高自身的综合素质和竞争力。
农业现代化的推进也需要农民具备创新意识和团队协作能力,数字化技术可以培养农民的这些素质,在现代化的农业生产中发挥重要作用。
农业信息化与大数据技术应用第一章农业信息化概述 (3)1.1 农业信息化的概念与意义 (3)1.1.1 概念 (3)1.1.2 意义 (3)1.2 农业信息化的发展历程 (3)1.2.1 起步阶段 (3)1.2.2 发展阶段 (3)1.2.3 深化阶段 (3)1.3 农业信息化的发展趋势 (3)1.3.1 技术融合 (3)1.3.2 应用拓展 (3)1.3.3 政策支持 (4)1.3.4 国际合作 (4)第二章大数据技术在农业中的应用 (4)2.1 大数据技术的发展背景 (4)2.2 大数据技术在农业领域的应用 (4)2.3 农业大数据的关键技术 (5)第三章农业物联网技术 (5)3.1 农业物联网的基本概念 (5)3.2 农业物联网的关键技术 (5)3.2.1 信息感知技术 (5)3.2.2 传输技术 (5)3.2.3 数据处理与分析技术 (5)3.2.4 应用层技术 (6)3.3 农业物联网的应用案例 (6)3.3.1 智能灌溉系统 (6)3.3.2 病虫害监测与防治系统 (6)3.3.3 智能养殖系统 (6)3.3.4 农产品质量追溯系统 (6)3.3.5 农业大数据平台 (6)第四章农业智能感知技术 (6)4.1 农业智能感知技术概述 (6)4.2 农业智能感知技术的应用 (7)4.3 农业智能感知技术发展趋势 (7)第五章农业大数据分析与挖掘 (8)5.1 农业大数据分析的基本方法 (8)5.2 农业大数据挖掘的关键技术 (8)5.3 农业大数据分析与挖掘的应用 (8)第六章农业信息管理与服务平台 (9)6.1 农业信息管理与服务平台概述 (9)6.2 农业信息管理与服务平台的关键技术 (9)6.3 农业信息管理与服务平台的应用 (10)第七章农业电子商务 (10)7.1 农业电子商务的概念与特点 (10)7.1.1 概念 (10)7.1.2 特点 (11)7.2 农业电子商务的发展模式 (11)7.2.1 B2B模式 (11)7.2.2 B2C模式 (11)7.2.3 C2C模式 (11)7.2.4 O2O模式 (11)7.3 农业电子商务的关键技术 (11)7.3.1 互联网技术 (12)7.3.2 大数据技术 (12)7.3.3 物联网技术 (12)7.3.4 移动支付技术 (12)7.3.5 人工智能技术 (12)第八章农业信息安全与隐私保护 (12)8.1 农业信息安全概述 (12)8.2 农业信息安全的关键技术 (12)8.2.1 数据加密技术 (12)8.2.2 访问控制技术 (13)8.2.3 安全防护技术 (13)8.2.4 数据备份与恢复技术 (13)8.2.5 信息安全技术与管理 (13)8.3 农业信息隐私保护策略 (13)8.3.1 数据脱敏 (13)8.3.2 数据访问控制 (13)8.3.3 数据匿名化 (13)8.3.4 隐私保护算法 (13)8.3.5 法律法规与政策支持 (13)第九章农业信息化政策与法规 (14)9.1 农业信息化政策概述 (14)9.1.1 农业信息化政策的主要内容 (14)9.1.2 农业信息化政策的实施效果 (14)9.2 农业信息化法规体系 (14)9.2.1 法律法规 (15)9.2.2 政策文件 (15)9.2.3 规章制度 (15)9.3 农业信息化政策与法规的发展趋势 (15)第十章农业信息化与大数据技术的未来发展 (15)10.1 农业信息化与大数据技术的发展趋势 (15)10.2 农业信息化与大数据技术的挑战与机遇 (16)10.3 农业信息化与大数据技术的创新方向 (16)第一章农业信息化概述1.1 农业信息化的概念与意义1.1.1 概念农业信息化是指在农业生产、管理和经营活动中,运用现代信息技术,实现农业资源的有效配置、生产过程的优化控制、市场信息的快速传递以及农业决策的科学化。
大数据分析在智慧农业中的意义何在在当今数字化时代,大数据分析已成为众多领域的重要工具,农业也不例外。
智慧农业作为现代农业的发展方向,正借助大数据分析实现转型升级,为农业生产带来前所未有的变革。
那么,大数据分析在智慧农业中究竟有着怎样的意义呢?首先,大数据分析有助于精准农业决策。
传统农业中,农民往往凭借经验和直觉来决定种植、施肥、灌溉等农事操作。
然而,这种方式存在很大的不确定性和风险。
通过大数据分析,我们可以整合和分析大量的农业数据,包括土壤状况、气象信息、作物生长数据等。
基于这些精准的数据,农民能够做出更科学、更准确的决策。
例如,根据土壤的肥力和酸碱度,精确计算出所需肥料的种类和用量,避免过度施肥造成的资源浪费和环境污染。
又如,依据气象数据预测未来的降雨情况,合理安排灌溉时间和水量,提高水资源的利用效率。
其次,大数据分析能够实现农业资源的优化配置。
农业生产涉及到土地、水资源、劳动力、农资等多种资源。
在有限的资源条件下,如何实现最大的产出是一个关键问题。
大数据分析可以对这些资源进行全面评估和动态监测,帮助我们找到资源利用的最优方案。
比如,通过分析不同地区的土地利用情况和作物种植结构,合理调整农业布局,提高土地的产出效益。
同时,根据农产品市场的需求变化,及时调整种植品种和规模,避免农产品滞销和资源浪费。
此外,大数据还可以对劳动力进行优化配置,提高农业生产的效率和质量。
再者,大数据分析有利于提升农产品质量和安全。
消费者对农产品的质量和安全越来越关注,这也对农业生产提出了更高的要求。
利用大数据分析,可以对农产品的生产过程进行全程监控和追溯。
从种子的选择、种植过程中的农药和化肥使用,到收获、加工和运输,每一个环节的数据都被记录下来。
一旦出现质量问题,可以迅速追溯到源头,采取相应的措施。
同时,大数据分析还可以帮助农民掌握农产品质量的影响因素,如土壤中的重金属含量、病虫害的发生规律等,从而采取针对性的措施,提高农产品的品质和安全性。
现代农业发展的新契机和挑战现代农业是指利用现代化的技术手段、科学化的管理方法以及高效率、绿色、生态化的生产方式来进行农业生产的一种新型农业业态。
随着社会经济的快速发展和城市化的进程,现代农业已成为国家战略的重要组成部分,因为它在解决国家粮食安全问题、促进农村经济发展、推动可持续发展等方面具有重要意义。
但现代农业的发展也面临着新的契机和挑战。
一、新契机1. 科技先进的推动:现代农业离不开现代化的科技手段,如物联网、大数据、人工智能、云计算等,这些新技术的出现为现代农业的发展带来了新的契机和发展方向。
物联网技术可以实现农业生产全链路监控,实现数据的及时、准确、精细管理。
大数据分析可以为农民智慧农业生产、用工和销售提供科学化的支持和建议。
人工智能则可以实现智能化的植保、灌溉、施肥等农业生产需要,进一步提高生产效率和产量,实现农业可持续发展。
2. 市场竞争: 随着全球化的发展和近年来环保理念的普及,农业市场竞争日益加剧。
农业生产从从传统的劳力密集型、规模小而分散的生产形态向规模化、专业化、市场化、品牌化转变。
这需要农民通过投入和创新来保持和提高生产的竞争力。
纵观现代农业,以南丰蜜桔、嘉兴鲜花等品牌农产品的成功,说明专业化和品牌化农产品有着很大的发展空间。
3. 生态研究: 现代农业倡导环保、可持续生产方式,注重生态保护和生态效益,在满足粮食安全的同时,保护了农田生态环境的同时,保护了人类环境的生态平衡,第一时间保障人类健康发展,对于长远战略意义尤为重大。
二、挑战1. 环境污染:现代化农业使用农药、化肥等环境污染的问题经常被提起。
常规使用农药和化肥,不仅给农作物造成影响,而且影响环境质量,污染水源和气体,对人类健康也有潜在的威胁。
2. 市场波动:国内市场已经进入“裂变期”,同时整个国家的食品安全问题也陷于泥潭,现代化农业通过互联网的模式想要突围,但是由于市场波动,无论是物流还是数据流都带来了很大的困难。
3. 农民状况:农民在现代化农业的发展中仍然处于“企业之外”,由于政府的控制和其他因素,土地的每亩价格过高,土地的流通性过低,导致难以实现市场化和规模化。
大数据在现代农业经济管理的重要性和应用研究摘要:在农业发展与农业经济管理实践中,强调农业大数据分析的作用,必须对农业生产发展过程形成的数据资料加以总结研究,利用对农业产业变化的预测来实现农村产业结构的调控。
通过大数据分析技术手段,协助政府部门和相关机构进行科学的政策,不断加强农业经济的发展能力,进而实现农经济村经济的可持续发展。
关键词:大数据;现代农业经济管理;重要性;应用研究引言农业大国一直是我国的标签,农业的发展也与国家经济发展和国家稳定都存在着密不可分的联系。
农业经济管理是一种特定的管理活动,主要以过江经济政策为指导目标,并结合社会经济条件和市场环境为基础,进而明确未来农业经济发展的整体战略目标。
本文对大数据在现代农业经济管理的重要性和应用进行了探讨。
1大数据在现代农业经济管理的重要性1.1能够提高农村集体经济总收入农业种植受自然界各类因素的干扰很大,气候、降水量、土质等都成为农民无法决定的不可控因素。
在传统模式中农民受上述各类因素影响很大,以致不能有效克服自然环境造成的农业风险。
而有了大数据分析的运用,他们就能够随时对本地环境做出监控与检查,甚至针对自然环境的改变做出评估,避免造成不必要的损失。
同时,农民借助于大数据平台可以对市场行情和动态等信息进行实时关注,做到熟悉市场、了解市场,并按照市场的供需模式进行自身的种养决策。
另外,农民也有机会通过大数据分析技术进行农业信息的获取、分析并引导市场的发展方向,进而提升自身的核心竞争力,为应对全球市场竞争建立自身特有的农业发展特色,从而达到长远、稳定的经济增长。
1.2能够转变传统农业经营模式传统的农业以经营方式结构一直是比较单一化,使得我国农业经济一直不能很好地发展,降低了我国农业市场在国际上的竞争力。
随着时代的发展,大数据分析技术悄然诞生,很快应用于中国现代农业经济管理中,在各种生物工程技术、高新技术以及各种信息网络技术的帮助下实现了解决我国传统农业经营难题,从而实现对传统农业经营管理方法的革新和完善。
《面向农业领域的大数据关键技术研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展,大数据技术已经逐渐成为各行业发展的重要支撑。
农业领域作为国民经济的重要组成部分,其发展也离不开大数据技术的支持。
因此,面向农业领域的大数据关键技术研究,对于推动农业现代化、提高农业生产效率和农业经济效益具有重要意义。
二、农业领域大数据的现状及挑战1. 农业领域大数据的现状农业领域涉及的数据类型繁多,包括气象、土壤、作物生长状况、农产品价格等多个方面。
随着物联网、传感器等技术的发展,农业领域的数据量呈现出爆发式增长。
这些数据对于农业生产、管理、决策等方面具有重要的参考价值。
2. 农业领域大数据面临的挑战尽管农业领域的大数据资源丰富,但其在应用过程中仍面临诸多挑战。
如数据质量不高、数据处理能力不足、数据共享与利用难度大等问题。
此外,由于农业生产环境的复杂性和多变性,如何从海量数据中提取有价值的信息,也是当前面临的重要挑战。
三、面向农业领域的大数据关键技术研究1. 数据采集与预处理技术数据采集与预处理是大数据应用的基础。
针对农业领域的数据特点,需要研究高效的数据采集方法,确保数据的准确性和完整性。
同时,针对数据质量不高的问题,需要研究有效的数据预处理技术,如数据清洗、数据归一化等,提高数据的可用性。
2. 数据存储与管理技术随着数据量的不断增长,如何高效地存储和管理这些数据成为关键。
研究面向农业领域的大规模数据存储技术,如分布式存储、云存储等,以及高效的数据管理技术,如数据库技术、数据挖掘技术等,对于提高农业生产效率和农业经济效益具有重要意义。
3. 数据分析与挖掘技术数据分析与挖掘是从海量数据中提取有价值信息的关键手段。
针对农业领域的数据特点,需要研究适用于农业领域的数据分析方法,如数据可视化、机器学习、深度学习等。
同时,还需要研究如何从海量数据中挖掘出有用的知识,为农业生产、管理、决策等方面提供支持。
4. 数据安全与隐私保护技术在大数据应用过程中,数据安全与隐私保护问题日益突出。
中国农业未来发展的十大趋势一、智能化和数字化转型随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断成熟,中国农业将加速向智能化和数字化转型。
智慧农业是指利用现代科技手段,将农业生产过程中的信息和知识进行整合,进行农业生产和管理的智能化和自动化。
智慧农业包括智能农业机械、精准农业、农业无人机、农业大数据等技术,通过实时监测、分析和预测,提高农业生产的效率和质量,实现农业可持续发展。
数字农业是指利用数字技术和信息化手段,对农业生产、经营和管理进行数字化、智能化和网络化的全过程管理。
数字农业包括农业信息化、物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等技术在农业领域的应用,实现农业生产数据的数字化、信息化、智能化和共享化,提高农业生产效率、质量和可持续性。
二、绿色可持续发展面对资源短缺和环境压力,中国农业将更加注重绿色可持续发展。
生态农业、有机农业、循环农业等绿色发展模式将成为主流,促进农业的可持续发展。
生态农业是按照生态学原理和经济学原理,运用现代科学技术成果和现代管理手段,以及传统农业的有效经验建立起来的,能获得较高的经济效益、生态效益和社会效益的现代化高效农业。
有机农业是指在生产中完全或基本不用人工合成的肥料、农药、生长调节剂和畜禽饲料添加剂,而采用有机肥满足作物营养需求的种植业,或采用有机饲料满足畜禽营养需求的养殖业。
循环农业是指在农作系统中推进各种农业资源往复多层与高效流动的活动,以此实现节能减排与增收的目的,促进现代农业和农村的可持续发展。
三、全产业链整合农业全产业链涉及农产品生产、加工、运输、销售等诸多环节,包括农业产前、产中、产后的各部门、组织机构及关联公司,它们是一个有机的整体。
未来十年,中国农业将加强全产业链整合,实现生产、加工、销售等环节的无缝对接。
这有助于提高农业附加值和市场竞争力,增加农民收入。
不断拓展和延伸产业链,从纵向角度使产业链向前向后延伸,并主要在农产品加工业上做文章,尽可能提高农产品精深加工比例,实现价值增殖。
数字经济助力农业现代化发展的作用机理、现实困境与实践路径目录一、内容概括 (2)1.1 背景介绍 (2)1.2 研究意义 (3)二、数字经济助力农业现代化发展的作用机理 (4)2.1 数字经济对农业生产的赋能 (6)2.1.1 提高农业生产效率 (7)2.1.2 优化农业生产模式 (8)2.1.3 降低农业生产成本 (9)2.2 数字经济对农业供应链的优化 (10)2.2.1 提升供应链协同效率 (11)2.2.2 促进农产品流通创新 (13)2.2.3 强化农产品质量监管 (14)2.3 数字经济对农业服务的创新 (16)2.3.1 推广智能农业服务 (17)2.3.2 提供个性化农业咨询 (19)2.3.3 打造智慧农业生态圈 (20)三、数字经济助力农业现代化发展的现实困境 (20)3.1 技术瓶颈与人才短缺 (22)3.2 数据安全与隐私保护问题 (23)3.3 农业数字基础设施薄弱 (24)3.4 相关政策法规不完善 (25)四、数字经济助力农业现代化发展的实践路径 (26)4.1 加强数字技术研发与应用 (28)4.2 推动农业数据共享与开放 (29)4.3 完善农业数字基础设施 (30)4.4 制定与实施相关政策法规 (32)五、结论与展望 (33)5.1 研究结论 (34)5.2 研究展望 (35)一、内容概括本文深入探讨了数字经济在助力农业现代化发展中的多重作用机理,揭示了其通过提升农业生产效率、优化资源配置、促进产业链整合以及推动经营管理创新等途径,为农业现代化注入新动力。
文章也详细分析了当前数字经济在农业发展中面临的现实困境,如技术瓶颈、数据安全、人才短缺等问题,并针对这些困境提出了具体的实践路径。
通过理论与实践相结合的方式,本文旨在为农业现代化的数字化转型提供有力支撑,助推农业高质量发展。
1.1 背景介绍随着信息技术的迅猛发展,数字经济已成为推动全球经济增长的重要力量,并正在深刻影响着各行业的变革。
在现代农业经济管理中大数据技术的作用随着信息技术和互联网的快速发展,大数据技术逐渐在各个行业得到应用,农业经济管理也不例外。
大数据技术的应用为现代农业经济管理带来了许多好处。
本文将探讨大数据技术在现代农业经济管理中的作用,并重点介绍大数据技术在农业生产、市场营销、决策支持等方面的应用。
大数据技术在农业生产方面的应用使得农业经济管理更加精确和高效。
通过传感器、无人机、卫星遥感等技术采集的大量农业生产数据能够反映农田土壤水分、气象、植物生长等信息,进而为农民提供科学的决策依据。
通过对农田土壤水分的监测,农民可以准确掌握灌溉的时机和水量,从而提高灌溉效率,降低用水成本。
大数据技术还可以对农田施肥进行精准管理,根据土壤养分含量和作物需求量来确定施肥量和施肥时机,避免过量施肥导致的土壤污染和资源浪费。
大数据技术在农产品市场营销方面的应用使得农业经济管理更加多样化和智能化。
通过对市场需求、供应链等数据的分析,农产品的定价、推广和销售策略可以更加科学和精准。
通过对消费者购买习惯的大数据分析,农产品的包装设计、品牌推广和销售渠道可以更好地满足消费者的需求,提升产品竞争力。
大数据技术还可以提供农产品质量和安全的溯源信息,使消费者能够更加放心地购买农产品。
大数据技术在农业经济决策支持方面的应用使得农业经济管理更加科学和精准。
通过对农业产业链各环节的数据进行整合和分析,决策者可以获得更全面、准确的决策信息。
通过对农产品产销数据的分析,决策者可以了解农产品的市场行情和价格走势,从而制定出合理的农产品价格调控政策。
大数据技术还可以对农业政策的实施效果进行评估和预测,为政府部门提供科学的政策支持。
大数据技术在现代农业经济管理中的应用使得农业经济管理更加精确、高效、多样化和智能化。
大数据技术为农民提供科学的决策依据,提高农业生产的效率和质量;为农产品的定价、推广和销售策略提供智能化支持,提升产品的竞争力;为农业经济的决策制定和政策支持提供科学的依据。
大数据在农业领域的应用随着中国农业的现代化进程不断加快,大数据技术在农业领域的应用也日益普及。
虽然与其他行业相比,农业领域的应用还处于相对落后的阶段,但是随着人们对于粮食安全和生态环境的关注不断提升,大数据技术在农业领域的应用前景十分广阔。
1. 大数据促进智能农业的发展智能农业是农业现代化的一个重要方向,其核心是利用现代科技手段自动化、智能化、数字化地管理农业生产全过程。
目前,在智能农业中,大数据技术可以帮助农民精准测算用水、氮肥等资源的用量,更好地帮助项目农业。
同时,通过对农田的温湿度、土壤养分等数据进行实时监测,可以及时预警病虫害等问题的出现,减少损失。
2. 大数据助力公司精细农业管理大数据技术还可以帮助农业公司建立科学的精细农业管理系统,更好地规范农业生产。
通过分析数据,公司可以精准掌握土地利用状况、作物生长情况以及粮食生产情况,从而优化生产模式,提高农业生产效益。
此外,对于养殖业来说,大数据技术也可以通过监控和预测牲畜的生长、喂养和繁殖情况,帮助养殖场减少浪费和成本,提高生产效率,优化产品品质。
3. 大数据推进行业转型升级农业领域的大数据应用还可以推动农业行业从传统农业向现代农业的转型升级。
在传统农业中,农民在生产过程中往往缺少科学依据,难以进行精细化管理,而大数据技术的应用可以帮助农业从人工耕种向自动化、智能化管理转变,推动农业生产方式更加科学、便捷。
通过大数据技术分析土地、水资源、天气等关键数据,可以为农业现代化的发展提供有效数据支撑。
4. 大数据助力农业产业链上游和下游的发展大数据技术的应用不仅可以帮助农民实现产业升级,也有助于上游和下游企业的发展。
大数据分析可以帮助企业更好地分析市场需求,为农民提供更精准的销售渠道和更完美的物流配送,同时还可以为企业提供更科学的生产布局和更一致的品牌宣传。
总之,大数据技术在农业领域的应用有助于推动农业现代化的发展、促进农业生产的规范化、精细化管理,在农业产业链上游和下游也起到了积极的推动作用。
大数据对于中国现代农业发展具有重要意义作者:
来源:《农业工程技术·农业信息化》2016年第03期
摘要:2015年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要的》中,将数据定义为国家基础性战略资源,同时强调了要大力发展农业农村大数据。
当下,大数据正在驱动农业生产向智慧型转变,数据逐渐成为现代农业生产中新兴的生产要素。
2015年9月,国务院印发的《促进大数据发展行动纲要的》中,将数据定义为国家基础性战略资源,同时强调了要大力发展农业农村大数据。
当下,大数据正在驱动农业生产向智慧型转变,数据逐渐成为现代农业生产中新兴的生产要素。
而农业电商平台作为农产品流通环节的重要一环,掌握了大量数据,尤其是能够整合线上线下数据的农业电商平台,是国家构建农业大数据体系的重要组成部分。
大数据对于中国现代农业发展具有重要意义
伴随着物联网、云计算、移动互联网等信息技术的飞速发展,近年来农业数据呈爆发趋势。
数据量级的极速增长,以及数据纬度的多样化发展,开启了了农业大数据时代。
星图数据研究中心认为,农业大数据的战略意义体现在宏观、中观、微观的三个层面上。
宏观层面上,农业大数据对于水土资源调节、气候调节、人口粮食资源分配、食品安全等国家政策调控具有重要意义。
中观层面上,大数据对农业生产链的各环节都具有指导作用,能够帮助实现行业内资源的最优化配置(如育种、施肥、植保、收获、加工、存储等环节)。
微观层面,农业数据资产也是农商企业的核心能力,是农产品企业和商户在农业信息化的大环境下,取得市场成功的重要竞争力。
农业电商平台是农业大数据体系的重要数据来源
2015年政府中央一号文件指出要“大力支持电商、物流、商贸、金融等企业参与涉农电子商务平台建设”之前,一贯先行于政策的互联网行业便已开始有所行动,利用大数据、物联网等互联网技术整合各环节资源而实现农业产业链去中间化、提升生产流通效率的农业电商平台已经成形。
一方面,既有如阿里巴巴、京东这样的电商巨头快速布局到农业领域,另一方面,也出现了如由拥有强大线下农贸资源的人和商业,投资打造的、大型的、专业的农产品贸易综合服务平台“农丰网”。
农业电商平台贯穿了农业生产、流通、消费环节,是上游农业资源与终端消费者对接的整合者,有着最真实和完整的数据库,是利用数据直接调节生产、消费的重要平台。
所以,农业电商平台是当前信息时代获取农业数据的重要渠道,是农业大数据体系的重要组成,对产业结
构升级有重大作用。
近日,农业部在表示要构建农业大数据体系时,也重点提到要利用好电商平台大数据,调节农产品生产和消费。
农业电商平台的大数据整合和应用
第一,农业电商平台掌握着大量的农产品的销售数据,这些线上消费数据经过清洗、整理、归类后,能够将市场需求信息及时反馈到生产线,包括市场需求的品种、数量、地域、时间趋势等。
例如,京东平台通过商品销售数据的分析找到市场需求,开展“京东送种子下乡”活动,即由京东提供农产品优质种子在农村培育种植,农民收获后通过京东平台销售,形成“产—供—销”的高效模式。
这种模式一定程度上解决了农产品供需信息的不对称,既能减少农产品滞销的风险,也能减弱部分农产品价格疯涨的情况,形成农民和消费者双赢的局面。
第二,农业电商平台拥有大量农产品商家交易数据,能对农产品生产者和相关供应商的经营状况和信用状况进行实时及全面评估,加速农业融资效率。
例如,蚂蚁金服将跟随阿里的“千县万村计划”,大力进入农村金融领域。
通过电商大数据分析,蚂蚁金服能够快速甄选出优质的农产品供应商,并通过实时的销售大数据进行的风险控制,有效地配置金融资源,解决了小微农商融资难的问题。
第三,较之于非农业消费品,农产品线下的生产周期、物流管理、仓储调度都更为复杂,其供应链对传统渠道的依赖要重于工业消费品。
所以,像人和商业这样拥有多年线下操盘经验、能够有效整合农产品线上线下渠道的公司,投资建立的农产品电商平台农丰网,比仅覆盖线上交易的农业电商平台更具有数据优势。
人和商业强大的线下批发市场布局,覆盖了九个大型批发市场,占据着我国生鲜产品流通的关键地理位置,辐射区域达28个省份的3亿人口,有利于线下大数据的收集。
而农丰网借力集团线下经营经验,累计了海量农产品线下数据,能够整合P(生产)端到C(终端消费)端所有数据,可以有广泛的应用。
例如,农丰网正在运用其农产品检验检测系统建立农产品交易安全标准,并通过移动互联网平台和条码技术建立农产品流通溯源体系,实现了实时追踪每笔交易详情,帮助提高农业资源利用率和流通效率。
可见,伴随着农业互联网生态的逐步形成,农业电商大数据也在快速发展和逐步完善中。
能够整合线下数据和线上数据的专业农业电商平台,例如人和商业的农丰网,将会是农业大数据体系的重要组成部分,可以为现代农业的升级和转型提供驱动力。