详细分析大数据对于农业的作用.doc

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1、详细分析大数据对于农业的作用　　罗德尼•席林是美国伊利诺伊州的一个农场主，他和父亲二人经营着约7900亩的田地。他的父亲已经83岁了，地里的活儿全靠席林自己上阵，即便在农忙时节，他也不用雇工，最好的帮手是农场里的那几台农业机械。　　大多数时候，席林会把平板电脑带在身边，内置的APP软件会提醒他何时适宜下地查看，该打药或是该施肥了，以及提供实时的和未来几天的天气数据。　　在美国，像席林这样“劳作”的农场主越来越多。农业生产模式正在从机械化向信息化转变，以精准为特征的农业，正在让种植变得更加容易。　　美国的农业　　美国是农业大国，但农业

2、产值仅占美国经济1.2%。美国有3亿多人口，其中住在农村地区的人仅占约2%，从事农业生产的人不到1%，其中又只有半数将农业作为主业，根据美国农业部的数据，美国农场数量1935年达到峰值680万个，农业人口超过1.27亿，现如今农场数量只有220万个，农民数量也降至300万左右。　　农业生产的盈利性从根本上保证了农业的吸引力。爱荷华州全职农民年收入基本都在5万至7万美元以上，有些农民可能会达到10万至25万美元，一般而言要比城市居民平均收入水平高。　　美国是对农业数据收集比较齐全的国家，也是较早进行农业数据开放的国家。目前，有关农业数

3、据的采集、共享和利用正帮助美国农业政策制定者对农业部门的发展制定各种政策。不仅如此，美国各大农场主协会以及涉农企业也不惜投入大量的时间、金钱以及花费巨大的精力去搜集被人们称为“大数据”的涉农数据。　　大数据对于农业的作用　　随着全球人口的增加，天气的波动更加不稳定，以及依赖石油的农业对于石化燃料的价格越来越敏感，必然激励更多地运用新技术来提高作物产量，并管理风险。围绕着基因组学、生物信息学以及计算生物学的研究活动都已经取得了重大的进展，使得科学家和组织能够更好地养活全世界，并提高食品和农作物的质量。　　这些技术都涉及到庞大的数据集和

4、计算分析，那么在此过程中，大数据的作用是什么?　　首先，也是最重要的，农民需要需要测量和了解数据巨大和种类繁多的数据能够带来怎样的影响，因为这些数据驱动着他们的耕作质量与产量。这些数据包括天气数据、GPS数据、土壤细节、种子、化肥和作物药剂等，充分利用这些数据对于土地进行长期管理和短期模拟，以实现产量和利润的最大化。其次，种子和肥料以及药剂的供应商需要接收所有的这些数据，将其放入统一的模型中，并使用专用算法，以便向农民提供尽可能最优化的解决方案和服务。再次，农业机械制造商是整个价值链的另一个重要组成部分。他们不仅需要确保其资产能够在

5、最低成本保持最长的正常运行时间，还要支持移动数据采集(如土壤样本、水分监视器和传感器、田间作物颜色、生长速率、天气破坏、营养水平、农作物品种等)，并让这些琐碎的信息在价值链能被实时获取，以进行进一步的处理。　　除了农民、农企、种子化肥供应商和农业机械制造商以外，气象站和实验室、贸易商和行业合作伙伴、技术和解决方案提供商也是这个日益复杂的生态系统的一部分。他们对于来自无数信息源的大数据也有着巨大的需要。　　大数据进田　　大数据在农业中应用最普遍的领域之一就是精准农业。通过对气候、土壤和空气质量、作物成熟度，甚至是设备和劳动力的成本及可

6、用性方面的实时数据收集，预测分析可以用来做出更明智的决策，而这就是所谓的精准农业。　　在精准农业中，控制中心实时收集并处理数据，来帮助农民在播种、施肥和收割作物等方面做出最明智的决策。遍布田间的传感器用于测量土壤和周围空气的温度与湿度。　　此外，卫星图像和无人机会被用来拍摄田地的照片。随着时间的推移，图像会显示作物成熟，加上对未来48小时的精准天气预测模型，就可以建立模型并进行模拟，从而预测未来的情况，并帮助农民做出前瞻性的决策。　　对农场的土地情况，农民还可以聘请专业服务公司。在田地中，每4英亩设1个取样点，做土壤的分析测试。完成

7、后，农民会得到一份书面报告，除了给出各个地块详细的土壤成分数据，还有种植不同作物时所需要的肥料、水分以及未来产量等数据。据此，他可以精确安排农场的生产计划。随着种植活动，土壤的成分是动态变化的。因此，每过三年，席林会重新做一次土壤分析，每次要花费5000多美元。不过，由于精确数据意味着几乎最高的投入产出比，席林还是很乐意花这笔钱的。在席林的平板电脑里，安装了ClimateCorporation的气象数据软件。他把农场的坐标和相关信息通过软件上传，即可获得农场范围内的实时天气信息，如温度、湿度、风力、雨水等，这些信息可以帮助他判断每个

8、地块的播种、收获、耕作时间。事实上，从生产规划、种植前准备、种植期管理，直到采收，席林每年要做40多项决策。这些决策大多环环相扣，如果哪一步选错了，那就不得不忍受减产的后果。影响作物生长的因素有很多，土壤、气候、水分、品种、病虫害和杂