农业类数据库

耕地质量数据库标准耕地质量数据库标准是指对耕地进行分类、评价和监测的标准体系，旨在为耕地资源管理、农业生产和农村发展提供可靠的基础数据和信息支持。

耕地质量数据库标准应具备科学性、操作性和统一性，便于不同地区、不同管理部门之间的数据交流和共享。

一、耕地质量数据库建设目标1.提供科学的和可操作的耕地分类和评价指标体系；2.建立耕地质量数据库的数据管理和共享机制；3.提供全面和准确的耕地质量信息，为决策提供科学依据；4.促进耕地资源管理、农业生产和农村可持续发展。

二、耕地质量指标体系1.土壤理化性质指标：包括土壤有机质含量、土壤粒径分布、土壤容重、土壤酸碱度等；2.土壤肥力指标：包括主要养分含量（氮磷钾）、有效养分含量、土壤养分供应能力等；3.土壤水分指标：包括土壤持水能力、土壤蓄水能力、土壤含水量等；4.土壤侵蚀指标：包括土壤侵蚀程度、土壤侵蚀风险、土壤保持能力等；5.土地利用状况指标：包括耕作层厚度、土地利用类型、土地利用强度等。

三、耕地质量数据库建设流程1.数据采集：采集土壤样品，并通过实验室分析获取各项指标数据；2.数据质控：进行数据质量控制，保证数据的准确性和可靠性；3.数据录入：将数据录入电脑数据库或云端数据库，并建立数据索引体系；4.数据管理：进行数据备份，建立数据管理与维护系统；5.数据分析和应用：通过数据分析，提供各类报告和决策支持，促进耕地资源的合理利用。

四、耕地质量数据库标准应具备的要求1.数据标准化：建立统一的数据格式和编码规范，方便数据的交流和共享；2.数据共享和开放性：促进数据的共享和开放，提供公众查询和使用的渠道；3.数据更新和维护：定期更新和维护数据库，确保数据的及时性和有效性；4.数据安全和保密性：建立数据库的安全管理体系，保障数据的安全和保密；5.数据可视化和应用工具：提供数据可视化的工具和应用软件，增加数据利用的便捷性。

综上所述，耕地质量数据库标准是对耕地进行分类、评价和监测的标准体系，旨在为耕地资源管理、农业生产和农村发展提供可靠的基础数据和信息支持。

CABI、 AGRICOLA和 AGRIS数据库比较研究王国龙李佩朱海燕( 上海交通大学农学院图书馆201101)文AGRICOLA 和摘本文对美国银盘公司检索系统 webspirs 下的 CABI、AGRIS三个数据库从文献收录数量、质量、语种和重复情况等方面进行比较研究，对选择订购和文献检索有一定的参考价值。

关键词农业数据库农业文献文献检索CABI AGRICOLA AGRIS国际农业生物学文摘 CABI、粮农组织农业索引 AGRIS和美国农业联机检索数据库 AGRICOLA是世界著名的三大农业数据库，其收录的文献涵盖农业所有学科及其相关学科，是农业科学研究和教学重要的文献源。

本文对美国银盘公司检索系统 webspirs 下的三个数据库从文献收录数量、质量、语种和重复情况等方面进行比较研究。

1三大数据库收录的文献量比较采用植物、动物、饲料、肥料和灌溉五个主题词对五类有代表性农业文献进行检索，其结果见表 1。

表 1三大数据库收录的五类农业文献总量(1990-2000)类型 CABI%AGRICOLA %AGRIS%合计%植物 59088654.7011909111.0337018334.271080160100动物 45984756.8837855 4.6831080538.44808507100饲料 7098552.381399310.335054537.30135523100肥料 7091957.92111199.084039733.00122435100灌溉 3104651.55769112.772148535.6860222100总计 1223673 55.451897498.6079341535.952206837100由上表数据可见 CABI所收录的各类文献数量最多，达到，AGRIS其次，为， AGRICOLA最少，仅。

以上是三大数据库 1990-2000年数据，检索自中国农业大学图书馆银盘数据库系统。

耕地质量等别数据库标准《耕地质量等别数据库标准》是一份关于耕地质量等别数据库建设的标准文件，旨在规范耕地质量等别数据库建设的标准、流程和方法，为保障我国耕地质量管理和保护提供技术支持。

一、耕地质量等别数据库的意义随着我国城市化和工业化的不断发展，耕地资源受到了严重的破坏和污染，导致耕地质量下降，对农业生产和人类健康造成了极大的威胁。

因此，建立耕地质量等别数据库是保障耕地资源的可持续利用，保障农业生产，保护环境的重要手段。

耕地质量等别数据库是以土壤质量为基础，按照一定的标准和方法，将耕地划分为不同的等别，以反映其肥力、透水性、排水性、耕层厚度、土壤有机质含量等方面的特征，为农业生产提供科学依据和技术支持。

二、耕地质量等别数据库的建设1. 数据采集耕地质量等别数据库建设的第一步是数据采集。

数据采集的主要内容包括耕地地理位置、土壤类型、土壤理化性质、土地利用方式、历史耕作情况、农业生产情况等方面的信息。

数据采集可以采用现场调查、遥感技术、地理信息系统等多种方法。

2. 数据整理数据采集完成后，需要对采集的数据进行整理和加工。

数据整理的主要内容包括数据分类、数据存储、数据清洗、数据转换等。

数据整理的目的是为了使得数据具有一定的规范性和可操作性，便于后续的数据分析和处理。

3. 数据分析数据分析是耕地质量等别数据库建设的核心环节。

数据分析的主要内容包括数据统计、数据建模、数据预测等。

数据分析的目的是为了通过对采集的数据进行深入分析，找出耕地质量等别的规律和特征，为后续的农业生产提供科学依据和技术支持。

4. 数据发布数据发布是耕地质量等别数据库建设的最后一步。

数据发布的主要内容包括数据共享、数据发布、数据服务等。

数据发布的目的是为了使得耕地质量等别数据库的数据能够得到更广泛的应用和利用，为保障我国耕地资源的可持续利用和保护提供技术支持。

三、耕地质量等别数据库标准《耕地质量等别数据库标准》是一份关于耕地质量等别数据库建设的标准文件，是规范耕地质量等别数据库建设的标准、流程和方法，为保障我国耕地质量管理和保护提供技术支持。

农业大数据技术在农业生产中的应用摘要：随着我国整体经济建设的快速发展，我国各行业发展迅速，为我国基础建设的不断完善贡献力量。

在信息数字技术的支持下，大数据已经应用到我国农业当中，尤其是在农业经济管理领域。

随着我国市场经济的发展，农业领域发展加速，农业经济规模必然越来越大，产生的各种数据也在不断增加，如果这些农业数据不能进行有效的储存、应用，会影响农业经济的正常发展，但如果这些数据能够有效结合农业经济管理，那么就会有效提升农业发展效率。

所以，农业大数据在农业经济管理的应用已经成为未来发展趋势。

关键词：农业大数据技术；农业生产；应用引言我国经济建设最近几年之所以发展如此迅速，离不开国家政策的扶持和各行业的大力配合，才有如此的成就和成果。

目前，农业各个领域中虽然很多农业大数据技术得到了广泛应用，但不足之处依然存在。

1农业大数据应用类型目前，农业大数据应用途径主要方式有以下几种。

首先是农业生产种植中大数据的应用。

大数据技术能对农业生产进行相应的指导，从而将播种、收获时间精确化，合理筛选农作物类型，有针对性地提高农业产出，提高农民的经济收益。

其次，电子商务也是农业经济管理中大数据技术应用的一种，电子商务平台的使用，能让更多农产品上架电子销售平台，提高农产品流通效率，如人们常见的京东生鲜、盒马鲜生等平台，同时这些平台也能深入挖掘各种客户需求，精确规划运输路线，并向用户推荐喜欢的农产品，提升农产品销售能力。

最后，政府大数据库的应用，能有效分析农业生产活动，帮助政府对农产品进行宏观规划，提升农产品分配合理性。

2农业大数据技术在农业生产中的应用2.1 MIS系统及数据库建立中合理应用计算机信息技术农业质量及产量的提升在科技高速发展背景下并不仅仅通过蛮干才可实现，必须对产业规律进行总结对发展方向进行明确，通过合适的措施及科学指导将农业问题解决。

整个农业需基于信息服务技术将信息技术数据库建立起来，产业生产信息及作物相关内容纳入到数据库中，其中还需体现各类生产技术及方式等。

《农业网络信息》２００６年第８期　信息资源建设与管理　农业科研方法数据库系统的设计与实现　严定春，诸叶平，李世娟　（中国农业科学院农业信息研究所，北京１０００８１）　

摘要：本文在分析农业科研方法数据库系统构建的意义基础上，介绍了农业科研方法数据库系统的结构和功能，并利用　ＳＱＬ　Ｓｅｒｖｅｒ和Ｖｉｓｕａｌ　Ｓｔｕｄｉｏ．ＮＥＴ平台。初步实现了系统的网络化运行。　关键词：农业科研方法；数据库；设计；实现　中图分类号：Ｓ１２６　文献标识码：Ｂ　文章编码：１６７２—６２５１（２ｏｏ６）０８－ｏ０６５—０３　

Ｄｅｓｉｇｎ　ａｎｄ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｍｅｔｈｏｄ　ｄａｔａｂａｓｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ＹＡＮ　Ｄｉｎｇ－ｃｈｕｎ，Ｚｈｕ　Ｙｅ—ｐｉｎｇ，Ｌｉ　Ｓｈｉ－ｊＵａＪＩ　（Ａ　ｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　ＣＡＡＳ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０００８１，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ａｒｔｉｃｌｅ，ｗｅ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ｔｈｅ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｔｙ　ｏｆ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｍｅｔｈｏｄ　ｄａｔａｂａｓｅ　ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｎ　ｔｈｉｓ　ｓｙｓｔｅｍ　Ｗａｓ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｐｌａｔｆｏｒｍ　ｏｆ　ＳＱＬ　Ｓｅｒｖｅｒ　ａｎｄ　Ｖｉｓｕａｌ　Ｓｔｕｄｉｏ．ＮＥＴ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｍｅｔｈｏｄ；Ｄａｔａｂａｓｅ；Ｄｅｓｉｇｎ；Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　

随着科学与技术的进步，越来越多的研究方法出　现并被应用。合适的研究方法有助于节约成本、提高产　出效率。在食品包装行业。面对层出不穷、花样繁多的　食品包装方法。陈黎敏等建立的食品包装方法数据库。　解决了食品包装无数据可循的难题【１１。王少刚等则把不　同焊接检验方法的探伤原理、所用设备、探伤步骤和适　用范围等综合在一起建立了焊接检验方法数据库系　统．从而为在实际生产中能选取最佳的检验方法提供　了帮助啊。许跃安等在分析影响完井方法因素的基础上。　建立了完井方法数据库．从而能综合分析影响完井方　法的各种因素．对实现完井方法优选起到了重要作用　１３１。中国是个农业大国。在过去漫长时间的农业生产实　践中．农业科学研究在促进农业生产力的提高方面发　挥了巨大的作用．同时也积累了大量的农业科学研究　方法。如何把已有的农业科研方法加以总结和推广，如　何让科研人员方便快捷地得到相应的研究方法．从而　加速农业科技服务于农业生产的步伐．是我们需要解　决的问题。本研究拟建立的农业科研方法数据库系统．　就是基于上述背景，拟通过农业科研方法数据库的构　建．部分满足国家和社会对农业科学研究方法数据的　共享服务需求；通过集成、整合现有的国内外农业科研　方法数据资源，并进行规范化加工处理，分类存储，最　终拟形成可提供快速共享服务的网络体系．从而为广　大农业科研人员提供相应的研究方法支持。　１　系统的结构和功能　农业科研方法数据库系统的结构和功能如下（图　１）所示。首先用户登陆系统，其需要用户名和密码等信　息．以便实现对合法用户的有效管理。假如用户未注　册，则先进入新用户注册模块，该模块需要用户提供自　己想要的用户名称、密码、电子邮箱、姓名、工作单位、　联系电话等。用户登陆以后，便可以使用系统查询功　能，用户可以通过下拉列表框选择不同的检索方式，如　可选择根据方法名称、方法出处、方法作者、方法日期、　关键词和学科等进行检索。然后系统便根据模糊查询　列出符合条件的所有方法．如果方法太多．用户还可以　进行二次检索；有了具体的方法后，用户只需要点击具　体方法的标题．便可以详细列出方法名称、方法来源、　作者、出版日期、关键词、分类、简介、作用、具体内容和　附表等．其中通过点击具体内容或附表便可以在Ｍｉ—　ｃｒｏｓｏｆｔ　Ｗｏｒｄ中打开具体的方法内容或该方法中涉及　到的图表等。在用户需求模块，我们还设置了用户留言　区．以便我们改进系统的结构和内容。在访问统计模　块，我们通过分析用户对不同学科方法的访问频率，为　

永久基本农田数据库标准2021随着我国城镇化和工业化进程的加速推进，土地资源的开发利用日益紧张，农田资源的保护和管理成为当前亟待解决的重大问题。

永久基本农田是我国农田资源保护的重要组成部分，为了更好地保护和管理永久基本农田，我国不断完善和规范相关数据库标准。

本文将从永久基本农田数据库标准的背景、意义、内容和应用等方面进行介绍。

一、背景1. 永久基本农田的重要性永久基本农田是指保障我国粮食安全和农业可持续发展所需的永久基本农田，是不可逆转的重要农业资源。

永久基本农田的保护对于维护粮食安全、保持农业生产能力、促进农业可持续发展具有重要意义。

2. 永久基本农田数据库标准的制定背景随着农田资源保护意识的增强，我国不断加强对永久基本农田的管理和保护工作。

为了更好地管理和利用永久基本农田资源，规范永久基本农田数据库标准成为当前亟待解决的问题。

二、意义1. 促进永久基本农田的科学管理建立和完善永久基本农田数据库标准，有利于加强对永久基本农田资源的科学管理和保护，为农田资源的合理利用提供科学依据。

2. 保障粮食安全和农业可持续发展规范永久基本农田数据库标准，有利于确保永久基本农田的数量和质量，维护我国的粮食安全和农业可持续发展。

三、内容永久基本农田数据库标准主要包括以下内容：1. 永久基本农田资源信息采集标准包括对永久基本农田资源的地理位置、面积、土壤类型、地形地貌等信息的采集标准。

2. 永久基本农田资源空间数据格式标准规范永久基本农田资源数据的存储和格式，便于数据的管理和利用。

3. 永久基本农田资源数据更新标准明确永久基本农田资源数据的更新频率和内容，确保数据的及时性和准确性。

4. 永久基本农田资源数据共享标准规定永久基本农田资源数据的共享方式和标准，便于相关部门和单位之间的信息交流和共享。

四、应用永久基本农田数据库标准的应用主要体现在以下几个方面：1. 农田资源管理基于规范的永久基本农田数据库标准，相关部门可以进行永久基本农田资源的管理和保护工作，提高管理效率和水平。

农业分析的数据获取与处理技巧在现代农业发展中，数据分析被认为是农业管理和决策的重要工具。

通过获取和处理农业数据，农业从业者可以更好地了解和应对各种因素对农作物产量和质量的影响。

本文将就农业分析的数据获取与处理技巧展开讨论。

一、数据获取1.1 采集传感器数据农业领域中应用广泛的传感器技术，可以实时监测土壤湿度、温度、pH值等指标。

使用传感器采集的数据，能够提供精确的信息，帮助农业从业者及时调整灌溉和施肥等工作。

1.2 建立综合农业数据库农田面积、农作物品种、施肥量、收割时间等农业相关数据可以被整合到一个综合农业数据库中。

通过建立综合数据库，可以更方便地存储和管理农业数据，为后续的分析提供便利。

二、数据处理2.1 数据清洗农业数据常常会存在缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗。

清洗数据可以帮助去除错误或有误的数据，从而提高分析结果的准确性。

2.2 数据变换数据变换是将原始数据转换为更有意义的形式。

例如，将农作物产量转换为平均每公顷产量，能够更好地比较不同农田的生产水平。

2.3 数据可视化数据可视化是将农业数据以图表或图形的形式展示出来，有助于观察和分析数据的变化趋势。

通过数据可视化，农业从业者可以更直观地了解农作物产量、天气变化等因素之间的关系。

三、相关技术与工具3.1 GIS技术地理信息系统(GIS)可以通过将农田和其他相关信息组合在一起，提供农业决策所需的空间分析和地理信息处理。

通过GIS技术，可以对农作物生长状况和土地利用进行详细的分析。

3.2 人工智能技术在农业领域中，人工智能技术可以利用大数据进行模型训练和预测。

通过机器学习算法，可以预测农作物的生长情况、病虫害发生的风险等，为农业从业者提供决策支持。

四、数据分析的方法4.1 因子分析通过因子分析，可以找出对农作物产量等变量影响最为显著的因素。

例如，通过因子分析可以确定哪些因素对农作物的生长和发育起主导作用，从而有针对性地进行农业管理。

4.2 聚类分析聚类分析可以将具有类似特征的农田或农作物进行分组。