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數據驅動農業,才是農業智慧化的根本

浏覽次數:次信息來源:吉林快三下期和值预测發布時間:2018/1/15

01

什麼是大數據思維

“工業時代”到“電氣時代”,再到如今的“信息時代”,人類認知世界的思維方式一直在發生着轉變,更加趨于敏捷、高效、精準。大數據作為信息時代應運而生的産物,其本質是基于數據的實時反應與決策輔助。數據化運營與分析提供了無限可能性,我們可以從事物發展的幾率來不斷調整和引導下一個決策。區别于之前工業時代我們所說的,可以通過一系列複雜的模型或推導來得到準确預測,“可預測+層層遞進”,數據化思維更多的提供了一種削減不确定性的方法,“不斷嘗試+變預測為反應”。


02

數據化思維如何連通農業

 

随着信息時代來臨,互聯網的興起,大數據毫無疑問為各行各業帶來深刻的變革。而中國作為農業大國,在農業領域積累的大量數據,這些有關苗情、土情、肥情、水情、蟲害、氣象、農産品流通等方面的農業信息可以經過有效分析和研究為未來智慧農業作出指導。以數據驅動農業發展,能夠判斷趨勢,從而展開有效的行動,幫助發現自身問題,推動創新或者解決方案出現。

目前看來,大數據在農業智慧管理中的連接與應用主要可歸納為以下幾方面:

1、農業生産過程。依據最新最全的大數據信息,進行合理有效的分析和處理後,可以提供比傳統經驗更有利用價值和參考意義的農資配方,這種智慧化的管理和決策使得農産品大幅增收。

2、農業資源方面。農業資源包含土地、水源等自然資源和各類生物資源、生産資料在内的與農業相關的資源。随着我國人口的增多和城市群的擴建,一些農業資源日趨減少,因此目前利用大數據對農業資源進行優化整合、二次配置、合理利用,才能使農業節本增效,不斷創新。

3、農業生态環境方面。這主要指目前對土情、水情、大氣、肥情、蟲害、災害等生态因素和自然資源因素盡能全面檢測,通過大數據進行精細化管理。

4、農産品安全方面。農産品從産前到産後的整個産業鍊管理需要精準、細緻,在農産品加工過程中,從儲藏到運輸,也需要重視每一環節,通過對各環節質量安全監控信息的分析,可以對農産品安全風險進行預警,以便對突發性的食品安全問題實施應急管理。

5、農業設備設施方面實現智慧管理和控制。通過對農業設備設施在運行狀下的監控及故障信息分析,可以更好地通過這些大數據為農業設備的調度與管理服務,并能夠為農業生産和經營提供智能決策。

03

數據驅動農業智慧化發展

關于大數據如何驅動農業,其本質思路和工業大數據發展相一緻,但農業因其複雜多樣性、受氣候等環境因素影響和波動較大,在大數據分析中仍存在自己特色,也有帶開展的地方。

收集到盡可能多的數據

數據驅動農業決策,首先是要有一定基量的農業數據。面臨我國農業耕地面積廣、農作物品種分布複雜帶來的數據難收集等問題,這就要求國内耕地規模化經營,土地資源利用率等到整合,便于數據收集和管理。

制定可衡量的目标和合理的分析維度

有效利用數據發展農業,就要在已有的大數據基礎上,制定可衡量的目标和合理的分析維度。探究如何立足于各地不同時間、季節内的需求預測和分析農業發展。不同地區,不同種植環境和氣候、地形等因素,對農業的作物類型和種植方式也會産生影響。如何因地制宜開展農業規模化生産經營,需要基于大數據的預測分析,及時有效地為農業發展提供建議和對策。

确保目标用戶都能使用數據

确定伱的用戶群體,并且讓用戶都能随時使用數據,也就是要促進農業信息的整合。伱的數據源從哪裡産出,最後又流向哪裡,最終用戶是誰都是基于數據的分析。目前農産品流通出現“蒜伱狠”等事件體現“賣難買貴”等問題,農産品流通受經營、天氣等原因被積壓,用戶不能得到農産品價格的實時反饋。實質就是信息不對稱的問題。用戶得不到使用數據甚至了解數據的機會。

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