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农业经济及大数据应用探究
农业经济及大数据应用探究 摘要:伴随着大数据时代的到来,数据的重要性日益彰显。我国是一个农业大国,农业生产和农业经济管理活动无时无刻不产生着大量的数据,通过对农业大数据进行收集、分析,农业经济与大数据应用研究是必要的
关键词:农业经济;大数据;应用;研究
1概述
农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值,并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。它保留了大数据自身具有的规模巨大(vol-ume)、类型多样(variety)、价值密度低(value)、处理速度快(velocity)、精确度高(veracity)和复杂度高(complexity)等基本特征,并使农业内部的信息流得到了延展和深化。m农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。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,以及数据可视化。农业大数据由结构化数据和非结构化构成,随着农业的发展建设和物联网的应用,非结构化数据呈现出快速增长的势头,其数量将大大超过结构化数据。国内第一个农业大数据的研究和应用推广机构“农业大数据产业技术创新战略联盟”于2013年6月18日在山东农业大学正式成立,标志着国内大数据技术在农业领域的应用又有了实质性突破。农业大数据的应用与农业领域的相关科学研究无缝结合,对从事农业教学科研的师生、社会公众、政府部门及涉农企业等提供了新方法、新思路。社员网搭建农业社会化综合服务体系,强调互联网技术研发能力,践行农村共享经济,扎根农村,服务三农,逐渐形成了中国特色的互联网和大数据服务社员体系
2农业大数据的特性
满足大数据的五个特性,一是数据量大(Volume)、二是处理速度快(Velocity)、三是数据类型多(Variety)、四是价值大(Value)、五是精确性高(Veracity)。包括以下几种:
(1)从领域来看,以农业领域为核心(涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业),逐步拓展到相关上下游产业(饲料生产,化肥生产,农机生产,屠宰业,肉类加工业等),并整合宏观经济背景的数据,包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。(2)从地域来看,以国内区域数据为核心,借鉴国际农业数据作为有效参考;不仅包括全国层面数据,还应涵盖省市数据,甚至地市级数据,为精准区域研究提供基础;(3)从粒度来看,不仅应包括统计数据,还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等
(4)从专业性来看,应分步实施,首先是构建农业领域的专业数据资源,其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源,例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据
3根据农业的产业链条划分与范围
目前农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域
(1)农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据
(2)农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。其中,种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息;养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。(3)农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润、流通市场和国际市场信息等。(4)农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。为了不断推进农业经济的优化,实现可持续的产业发展和区域产业结构优化,进一步推动智慧农业的建设进程,需要全面及时掌握农业的发展动态,这需要依托农业大数据及相关大数据分析处理技术,建设一个农业大数据分析应用平台一农业大数据平台来支撑。在技术上,该平台应该充分运用先进数据管理技术和数据仓库技术,建设具有高效性,先进性,开放性的商务智能项目。结构上,该平台应具有良好的可配置性,满足资源、业务流程的变化。同时随着业务的发展,业务量的增加,系统也应该具有良好的应用及性能的扩展
4.平台拟实现功能:
(1)实现数据库的交互;(2)根据农业大数据研究的个性化需求,形成一系列相关公开发布数据的采集机制,将数据采集的相关程序设计并编写完善,部署此套机制在平台上周期运转;(3)数据的浏览,对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用;(4)实现农业大?稻莘治鋈嗽钡慕涣髌教ā?
5平台拟实现目标
(1)通过平台的建设,汇集各方资源,构建农业领域特色的大数据研究中心;(2)通过数据整合,采集
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