土壤大數據

㈠ 大數據如何監測管理現代農業

大數據如何監測管理現代農業
隨著海量信息的爆發，農業跨步邁入大數據時代。如同其他行業的大數據應用，通過技術手段獲取、收集、分析數據，能夠有效地解決農業生產和市場流通等問題。
在大數據的推動下，農業監測預警工作的思維方式和工作範式發生了根本性的變化，我國農產品監測預警信息處理和分析將向著系統化、集成化、智能化方向發展。本期嘉賓將帶您了解大數據時代下，農產品監測預警如何運行以及未來面臨的機遇。
大數據走進農業領域
資料庫專家、圖靈獎得主吉姆·格雷提出，數據密集型計算成為繼試驗科學、理論科學、計算科學之外的科學研究第四範式。大數據被學術界正式提出始於2008年9月《自然》雜志發表的「Big Data」系列專題文章，介紹了大數據應用所帶來的挑戰和機遇。
人們圍繞研究數據的海量增加展開討論。2011年，《科學》雜志刊登「Dealing with Data」專題，指出分析數據的能力遠落後於獲取數據的能力。
2012年3月，美國政府公布了「大數據研發計劃」，基於大數據推動科研和創新。在我國，2012年5月香山科學會議第424次會議以「大數據」為主題，認為大數據時代已經來臨，大數據已成為各行業共同面臨的大問題。同年11月，香山科學會議第445次會議以「數據密集時代的科研信息化」為主題，討論「大數據」時代的科研信息化問題。
這些事件都標志著「大數據」走入我們的生活。那麼，大數據在農業中的應用如何？許世衛表示，「農業大數據是大數據在農業領域的應用和延展，是開展農產品監測預警工作的重要技術支撐。」
在他看來，農業大數據不僅保留了大數據自身具有的規模巨大、類型多樣、價值密度低、處理速度快、精確度高和復雜度高等基本特徵，還使得農業內部的信息流得到了延展和深化。
數據作為一種戰略資源，可以有效地解決農業生產面臨的復雜問題，從數據的獲取、收集到分析，能夠事半功倍地解決農業生產問題。
許世衛舉例道，如通過感測器、作物本體檢測手段，獲取了土壤中的氮磷鉀肥力等大量數據，對數據進行分析整理後可以有效指導農業生產中的施肥量、施肥時間等問題，進行合理規劃，得出最合適的投入量，從而提高生產效率。
再如，大數據能夠提前預測到未來市場的供給需求，可以有效降低生產投入並採取適當的措施進行智能化生產，對平抑物價起到調節作用。
大數據是監測預警的基礎支撐
許世衛指出，農業大數據的數據獲取、採集渠道和應用技術手段，無法通過人工調查得到數據，而需要依靠土壤感測器、環境感測器、作物長勢生命本體感測器等手段支撐。由於技術更新、成本下降，使得農業有關生產市場流通等數據獲取能力大幅提升。
「大數據使得農業進入全面感知時代，用總體替代樣本成為可能；農業生產獲得更多依靠數據的支撐，從此進入智慧農業時代；大量的數據可以優化生產布局，優化安排生產投入；大數據時代下，市場更有利於產銷對接，在消費環節減少浪費以及減少產後損失。」許世衛說。
此外，大數據給農業的管理也帶來變化。過去的農業管理主要依靠行政手段指導和安排生產，大數據有利於分析提取特徵、總結趨勢，通過市場信號的釋放引導市場進而引導生產。
許世衛表示，農業大數據是現代化農業的高端管理工具。所謂監測預警就是監測數據，貫穿於農產品從生產到流通到消費到餐桌整個過程的產品流、物資流、資金流、信息流，使產銷匹配、生產和運輸匹配、生產和消費匹配。
農產品監測預警也是對農產品生產、市場運行、消費需求、進出口貿易及供需平衡等情況進行全產業鏈的數據採集、信息分析、預測預警與信息發布的全過程。
農產品監測預警還是現代農業穩定發展最重要的基礎，大數據是做好監測預警工作的基礎支撐。農業發展仍然面臨著多重不安全因素，急需用大數據技術去突破困境。
這主要體現在：農業生產風險增加，急需提前獲取災害數據，早發現、早預警；農產品市場波動加劇，「過山車」式的暴漲暴跌時有發生，急需及時、全面、有效的信息，把握市場異常，穩定市場形勢；食物安全事件頻發，急需全程監管透明化，懲戒違規行為。
可以說，農產品監測預警對大數據的需求是迫切的。
農產品監測效果顯著
農產品監測效果顯著，大數據功不可沒，主要體現在監測對象和內容更加細化、數據獲取更加快捷、信息處理分析更加智能、數據服務更加精準等。
隨著農業大數據的發展，數據粒度更加細化，農產品信息空間的表達更加充分，信息分析的內容和對象更加細化。
農業系統是一個包含自然、社會、經濟和人類活動的復雜巨系統，在其中的生命體實時的「生長」出數據，呈現出生命體數字化的特徵。農業物聯網、無線網路傳輸等技術的蓬勃發展，極大地推動了監測數據的海量爆發，數據實現了由「傳統靜態」到「智能動態」的轉變。
在大數據背景下，數據存儲與分析能力將成為未來最重要的核心能力。未來人工智慧、數據挖掘、機器學習、數學建模、深度學習等技術將被廣泛應用，我國農產品監測預警信息處理和分析將向著系統化、集成化、智能化方向發展。
如中國農產品監測預警系統（China Agricultural Monitoring and Early Warning System，CAMES）已經在機理分析過程中實現了模擬化與智能化，做到了覆蓋中國農產品市場上的953個主要品種，可以實現全天候即時性農產品信息監測與信息分析，用於不同區域不同產品的多類型分析預警。
在大數據的支撐下，智能預警系統通過自動獲取農業對象特徵信號，將特徵信號自動傳遞給研判系統。研判系統通過對海量數據自動進行信息處理與分析判別，自動生成和顯示結論結果，發現農產品信息流的流量和流向，在紛繁的信息中抽取農產品市場發展運行的規律。最終形成的農產品市場監測數據與深度分析報告，將為政府部門掌握生產、流通、消費、庫存和貿易等產業鏈變化、調控穩定市場提供重要的決策支持。

㈡ 「大數據是邁向智能社會的土壤」

「大數據是邁向智能社會的土壤」

「有人說數據是石油，是黃金。在我看來，那都是1.0版本的說法。如今，數據是土壤，是我們邁向智能社會的土壤。」9月13日上午，著名信息管理專家、阿里巴巴集團副總裁塗子沛做客廣東職工大講堂時表示。

他認為，在這個大數據時代，沉澱、採集和分析數據使人們能夠掌握很多以前無法獲得的信息，實現預判趨勢和定製化生產，從而幫助企業轉型升級，實現社會精細化發展；同時，通過合理開放和融通數據，能夠實現智慧的集成和社會治理水平的提高。

互聯網是沉澱數據的戰略基礎設施

「今天的互聯網，不僅僅是互聯，而是沉澱數據的基礎設施。」塗子沛認為，「互聯網+」里的「+」是指超越互聯，而具體表現就是數據化。

那麼，互聯網時代的大數據又是什麼？他表示，數據是對客觀世界的測量和記錄，而大數據是「傳統的小數據」+「現代的大記錄」。「我們在收集數據時，可能是出於某個特定目的，只限於在特定維度上來收集。但這些數據往往可能在新的維度，在新的領域發生作用。」

比如，現在社會上都在講傳統企業轉型，怎麼轉型？塗子沛表示，傳統企業很難清楚地知道自己的產品賣到哪裡、賣給了誰，但藉助互聯網，企業能夠通過數據了解並分析購買者的消費行為。

他認為，一切業務數據化，便是互聯網企業與傳統企業的不同所在：互聯網能把每一筆交易用數據沉澱下來，作為基礎設施將數據採集，決定著企業今後的命運。

「企業可以和每一個終端用戶之間建立數據聯系，通過實時的、源源不斷的數據沉澱，更加了解市場和用戶。在數據時代，比的不是勞動生產力，而是知識生產力。就以電商來說，哪一家電商平台最早、最有效最精確把這些分析出來，銷售量可能提得更高。不僅如此，互聯網和大數據還能幫助企業拓展新的業務和商機。」

塗子沛以阿里巴巴為例，「每做一筆交易就沉澱一筆記錄，數據沉澱越來越多，有了這些數據，便可以去開拓新的領域，比如說金融業務。」他解釋，目前阿里巴巴平台上如果有商家提出貸款需求，在幾分鍾內，平台便可以決定是否發放貸款。「依據是什麼？便是藉助交易等各類數據的積累，全面了解商家的運營狀況等信息，決策能不能放貸。」

大數據「表示的是過去，表達的是未來」

在「互聯網+」時代，數據到底有多重要？「數據是土壤」，孕育智能社會。塗子沛稱，數據不再僅是黃金和石油，因為它們用一次就消耗了，而數據永遠在那裡，越用越多，並最終經過沉澱、採集、分析實現1+1>2的效果。

「如今數據存儲分享成本極其低廉，微信、微博等社交媒體的普及，使得每個人都貢獻數據，引起數據爆炸。」在塗子沛看來，這些數據是預測世界最好的工具，數據表示的是過去，表達的是未來，數據就是規律的載體。「目前我們的數據正在實現把機器連接起來，成為物聯網，而未來一旦機器跟人體連接上網，7×24小時源源不斷收集數據、產生數據，一切都將數據化。

進入大數據時代，未來生產和社會將變成什麼樣？塗子沛認為，依託大數據分析，企業還可以預測消費行為和市場趨勢，從而提供個性化產品滿足不同需求。

「比如每個人打開手機淘寶，看到的頁面、產品、商品都不一樣，做了個性化之後，手機淘寶點擊和下單的人要比不做個性化高一倍左右。為什麼？因為數據分析使得我們把他最關心的事情推送給他了。」

值得注意的是，數據也將對傳媒業產生巨大影響。他提到，媒體每天處理的信息其實就是數據的富礦，也應當通過數據分析和用戶習慣給每個人推送新聞，使每一位客戶通過客戶端只看到自己想看到的新聞，為每一位客戶量身定做，提供個性化服務。

塗子沛補充說，這就需要有大量的數據，才能基於客戶興趣和趨向的掌握，提供個性化服務。當前我們處在一個注意力匱乏的時代，大數據信息爆炸，注意力是最寶貴的，個性化服務就是在爭取注意力，從而實現價值。

大數據幫助提高社會治理水平

「數據雖然是最重要的資源，不流動，就不能產生價值」，塗子沛認為，「互聯網+」時代，開放數據，讓數據流動，整合數據，才能夠實現「1+1>2」的增值。開放數據才能推動知識經濟、網路經濟、新經濟的發展。

他強調，數據要融通才能產生價值。要通融數據，必須首先開放數據。「中國已成立專門部門管理數據開放問題，廣東則是第一個成立大數據管理局的省份。塗子沛認為，開放數據是一個系統工程，要把數據以一定的程度跟其他的數據、其他平台進行整合，更好的服務經濟社會的發展。
「比如，通過掌握每一部車的位置，就知道車在紅綠燈面前等了多久，現在智能紅綠燈是全世界交通領域的前沿，通過將幾千萬條計程車數據開放出來，舉辦一場數據大賽，號召大家設計這樣一套系統，讓所有車在所有路口和地區等待的時間加總之和要最小。」

他說，這意味著，用外部力量調動內部創新，用互聯網來調動資源，尋找最優解決方案，提高社會治理水平。數據開放、共享和融通不僅使得社會效率更加有效，還增加新的藍海、新的資源，我們已經享受到了開放數據的好處。

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㈢ 什麼是農業大數據挖掘技術

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理內的數據集合，是需要新容處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。通俗的來講，大數據是一個數據分析工具。它利用新技術、新演算法處理海量數據，並從中分析出有價值的信息。
例如：大數據在農業中應用最普遍的領域之一就是精準農業。在精準農業中，利用遍布在田間的感測器測量土壤和周圍空氣的溫度與濕度，控制中心實時收集並處理分析數據。此外，衛星圖像和無人機會被用來拍攝田地的照片。隨著時間的推移，圖像會顯示作物成熟度，加上對天氣的精準預測模型，就可以建立模型並進行模擬，預測未來的天氣變化、病蟲害可能的發生趨勢等，從而幫助農民在播種、施肥和收割作物等方面做出最明智的決策，選擇最適合的時機。

㈣ 農業大數據能為農民做什麼應該如何應用

農業大數據平台就是利用氣候及土壤大數據，提供農戶最佳化的栽種管理決策，協助農民有內效管理其農容地，並讓農民從每一顆種子中提取最高的價值；
簡單來說，農夫可以透過移動裝置快速進行數據分析，並藉此分析結果優化資源及提高效益。除Climate FieldView平台外，MySmartFarm、FarmLogs等也都是大數據在農業應用中的實例。
農業大數據運用將會是解決未來人類對糧食需求的解葯，透過物聯網及雲端運算之應用，農業大數據下的精準農業，預期將能減少農業對環境生態的負面影響，並透過所建立的模型進行預測，提出最適的解決方案，一方面提高糧食的產量，另一方面則減少生產資源的錯置與浪費，進而在未來有效地回應人類對糧食的需求。

㈤ 請問怎麼查到一個地方的土壤含水量，有沒有這類數據共享的網站

許多國內外科研機構都提供土壤含水量數據，比如國家地球科學數據中心、美國航空航天局等等。但下載並使用這些數據需要一定的數據駕馭能力，類似TIFF/nc4等數據格式會讓人無從下手，因此最好藉助一些工具，如圖1所示。

圖2.雲林縣土壤濕度數據預覽

圖2顯示的是雲林縣2020年10月土壤淺層（0-10cm）逐日含水量，單位是kg/m2，這個單位也可以轉化為體積含水量即m3/m3。土壤信息系統的時空解析度非常高，同樣方法也可以查詢到全球任意地區土壤含水量的小時數據。

㈥ 每個省的土壤數據可以在哪裡找到

分享一些實用的氣象數據網站：

1、http://ncc.cma.gov.cn/cn/國家氣候中心

2、http://www.cdc.noaa.gov/public.data中國氣象局

3、http://xihe-energy.com羲和能源大數據平台

4、http://www.ecmwf.int歐洲中期天氣預報中心

5、http://www.noaa.gov美國國家海洋大氣局

6、http://earthobservatory.nasa.govNASA地球觀測中心

7、http://www.weather.govNOAA國家天氣預報中心

8、http://www.emetsoc.org歐洲氣象協會

查詢步驟也很簡單：

步驟一：輸入地理信息，既可以選擇單點數判啟拿據也可以選擇區域平均數據

㈦ 大數據在農業農村領域的應用有哪些實際意義

數據提供依據 用來校驗演算法模型

比如 你想知道全國的糧食收入， 但又覺得會被造假欺騙（大飢荒） 那麼就可以利用衛星偵測全國農田，得出各個穀物的總面積、降水量、。 根據以往數據進行分析出產量

㈧ 岩土工程/土木工程怎樣應用大數據

在說運用以前,先來說說問題.
現在到處都說大數據,這裡面其實有一個很敏感的問題沒有說,那就是數據保護. 如果沒有用戶數據輸入,那大數據也就無從談起. 但是我們日常生活中,很多時候是刻意忽略數據保護的問題的.比如,沒有人會在意支付寶記錄我們的消費記錄,微信記錄我們的地理信息,個人照片和聊天記錄.所以在用戶的默許下,各種數據被收集起來,然後才能有所謂的大數據.

但是具體到了工程領域,就是完全不同的情況了. 所有的工程數據,都是相關工程機構一點一滴測量和計算出來的,所以任何機構對數據的保密性都要求非常高.更別說和國家基建相關的數據,更是不可能公開.在缺乏數據的情況下,大數據就很難實現.

所以在這樣的限制條件下,岩土工程的大數據一般走2個方面.

1. 單純的軟體使用習慣收集
在用戶的默許下,軟體收集用戶的各種使用習慣. 比如,用戶比較多的進行邊坡穩定分析,主要喜歡分析土壩,一般使用2D模型. 中國用戶,使用公制,比較喜歡使用Spencer方法,等等. 然後根據用戶使用習慣,在必要的時候給出建議.這是比較簡單的大數據,基本和定向廣告沒有區別,因為數據來源於用戶本人,所以對項目本身的幫助不大.

2.企業(機構)數據收集
這個就需要至少企業級的支持.整個機構所有的項目數據都放在一起,形成一個復合型的資料庫.當建立新項目的時候,直接可以獲得各種支持.比如,如果相關區域做過其他項目,那土壤和地形信息就可以直接獲得.如果新項目是舊項目的延續,舊項目的歷史數據可以直接介入新項目,等等等等.