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中、美两国农业大数据对比与思考

发布时间:2024-06-28 19:48浏览次数:
本文摘要:农民在实际的生产过程中每天都要做到很多自由选择:播出什么种、施什么肥、如何管理农田、病虫害如何预防等等。实质上,一套农事任务,从生产规划、栽种前打算、栽种期管理,到采摘、销售等每一步都会很大的影响农民的生产和收益,而且它们大多数环环相扣,如果选错一步,可能会经常出现多米诺骨牌效应,屡屡造成的后果有可能就是减产。 而这其中所需所产生的数据与要决策的问题,就归属于农业农村大数据。当前,大数据于是以随着信息技术与服务业态较慢发展,已沦为国家基础性战略资源。

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农民在实际的生产过程中每天都要做到很多自由选择:播出什么种、施什么肥、如何管理农田、病虫害如何预防等等。实质上,一套农事任务,从生产规划、栽种前打算、栽种期管理,到采摘、销售等每一步都会很大的影响农民的生产和收益,而且它们大多数环环相扣,如果选错一步,可能会经常出现多米诺骨牌效应,屡屡造成的后果有可能就是减产。

而这其中所需所产生的数据与要决策的问题,就归属于农业农村大数据。当前,大数据于是以随着信息技术与服务业态较慢发展,已沦为国家基础性战略资源。农业农村是大数据生产和应用于的最重要领域之一,也是中国由传统农业向现代农业减缓改变的关键技术手段与科学决策。

比较不应的农业大数据,可以从“天时、地利、人和”三方面解读:“天时”可以指动态的气象数据,如降水、温度、风力、湿度等;“地利”可以指动静态的土壤数据,如土壤水分、土壤温度,作物品种信息、作物病虫害信息等;“人和”则就是指人力资源得出信息,农资产品用于、农产品加工和流通渠道、农产品市场价格等等。下面笔者通过较为中国与美国农业大数据发展特点及发展趋势,融合涉及政策及行业发展市场需求,得出思维与建议。美国农业大数据发展-侧重大数据的精准化、智能化在美国,一些种业巨头公司早已意识到,面临大数据时代的到来,传统行业模式也亟需转型。

孟山都在前后并购和收购了PrecisionPlanting公司和ClimateCorporation公司,作为世界头号种子供应商,孟山都享有全球仅次于的资源和海量产量数据,这些数据与Climate公司的气象数据结合,可以获得栽种环境区划和细致区分的品种数据,农民可以获得自己农场归属于哪个种植区、什么样的种子、在什么条件下长势最差,以及更加多简单的信息。而另一位种业巨头杜邦先锋公司相结合其优质种质资源与研发技术,也已先行融合农业大数据前进精准农业技术。其种子部门与农场机械制造商约翰迪尔合力,给农民获取种子和化肥方面的指导。

目前,无论是迪尔(Deer)公司的FramSight、孟山都(Monsanto)公司的ClimatePro或FieldScripts、先锋(Pioneer)公司的Field360,都早已是普遍用于的农业大数据系统,这些系统都与气候云(ClimateCloud)结合,统合农民机械化农场设备的栽种和产量数据,以及气象、栽种区划等多样数据,可以获得更为详细的栽种决策,精准化农事生产,协助农民提高产量和利润。农业大数据让农民开始用于移动设备管理农场,掌控动态的土壤、温度、作物状况等信息,提升了农场管理的精确性,然而,再行好的决策,也必须硬件去实行。在农业生产的过程获得有效地合理利用的前提下,农田信息的管理和分析也逆的至关重要。

比如说在大田生产中,即使相距两三米近的两块地,土壤水分、营养情况、农作物长势也有可能几乎有所不同,过去农民并不懂区分这种差异,不会把某种程度品种等间距种下去。如今,通过农业大数据分析,可以获得肥力高的地方密植、肥力较低的地方稀植,还可以替换适合的种子品种,而这些作业都是随着采收展开、自动已完成的。

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合理的栽种分析,可以给玉米每亩带给百余公斤的跃进。因此,农业智能化下的农业机械化由此明确提出。美国天宝(Trimble)公司获取了整套农机作业综合解决方案“网络农场系统”,该系统需要通过无线模块升空无线网络通信相连整个农场的软件和硬件设备,从而使信息在室内电脑、农机车辆、其他终端间展开传输和处置。

这套管理系统基于地理信息系统(GIS)研发,获取了全面的农业解决方案,还包括对农场地图的网页与编辑、农业产业的收益计算出来与管理、精准农业数据的处置与分析等。在美国,农业大数据与精准农业概念结合,早已应用于大部分农场并产生理想收益。

通过对农业生产全过程的精准化、智能化管理,可以很大程度的增加化肥、水资源、农药等投放,提升作业质量,农业经营显得有序化,从而为改向规模化经营奠定良好基础。中国大数据发展-融合地域性特征的精细化管理中国是典型的小农经济,人口众多,地势广阔,土地资源分配失衡。在农业大数据的发展上,早于在几年前,一些IT巨头争相试水,误解佳沃集团布局农业三年,目的打造出农业“三全”战略-仅有产业链、全球化以及可追溯大数据平台。

适当而生,也有一些宏观农业农产品生产大数据平台层出不穷。但是,做到精细化的农业大数据,却没预期那么慢,中国农业大数据由于中国地域特点与数据采集基础建设不完备等特点,面对着农业农村数据历史宽、数量大、类型多、数据缺陷、数据质量不低、开发利用过于等问题。

,对中国大部分新型农业主体和农场主来说,由于农业数据信息采集与提供管理初始投放成本太高,中国地块产于失衡、广泛稍小,数据管理技术和方法过于成熟期等问题,并无法像美国农民一样利用农业大数据系统管理土地与收益。中国工程院汪懋华院士也曾就中国农业地域产于与技术发展问题提及“在新疆和黑龙江有大规模农业,较为限于;但其他省份以小农业居多,要实行精准农业技术,艰难极大”。


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