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山西畜牧大数据

发布时间:2023-01-10 01:48:08

『壹』 今年中国畜牧业发展状况如何

我国作为一个农业大国,自然离不开畜牧业的发展,畜牧业的发展对于民生有很大的影响,所以畜牧业的发展在我国一直都是向上发展的,在发展途中可以遇到一些挫折,或者遇到一些障碍都是不可避免的,所以我们国家的畜牧业发展比较好,而畜牧业的发展又离不开各个养殖业的支撑,所以要把畜牧业发展更好,自然离不开养牛,养羊。

总之,不管畜牧业怎么发展,还是需要自己的技术过关,有相应的养殖经验,那么可以节省很多的成本支出,提升自己的养殖技术是刻不容缓的,你每天所付出的,在未来都会成为你生活的本钱,大家有好的建议,可以留言讨论,一起学习。

『贰』 山西省畜牧兽医大数据系统平台因停电或欠网费不能电子出证过后怎么上传手开的检疫证明

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『叁』 中国的畜牧业发展现状怎样

个人觉得最近市场比较低靡,受大环境影响,这不是人为就能改变的,现代畜牧业的前景广被看好。
一、当前我国畜牧业发展现状分析
改革开放以来,中国畜牧业发展取得了举世瞩目的成就。畜牧业生产规模不断扩大,畜产品总量大幅增加,畜产品质量不断提高。特别是近些年来,随着强农惠农政策的实施,畜牧业呈现出加快发展势头,畜牧业生产方式发生积极转变,规模化、标准化、产业化和区域化步伐加快。目前,畜牧业产值已占中国农业总产值的34%,畜牧业发展快的地区,畜牧业收入已占到农民收入的40%以上。中国畜牧业在保障城乡食品价格稳定、促进农民增收方面发挥了至关重要的作用,许多地方畜牧业已经成为农村经济的支柱产业,成为增加农民收入的主要来源,一大批畜牧业优秀品牌不断涌现,为促进现代畜牧业的发展作出了积极贡献。
当前,中国畜牧业发展特别是畜产品质量安全监管仍面临着严峻形势,任务艰巨。一些地方存在着畜牧业投入不足、畜牧业生产和畜产品加工有隐患、影响畜产品质量安全的不确定性因素依然存在、饲养环境和生产条件相对落后、重大动物疫病形势严峻等问题。
建设现代畜牧业,是走中国特色农业现代化道路的重要任务。大力推进畜产品品牌建设,发展优质安全的品牌畜牧业,是建设现代畜牧业的有效途径。特别是在畜产品的安全面临着更大范围、更深层次挑战的情况下,大力加强畜产品品牌建设,增强企业社会责任,是应对畜牧业生产面临的挑战、维护消费者生命健康安全、促进畜牧业健康发展的有力举措。要把畜牧业品牌建设作为加强畜产品质量监管的重要内容,制定和落实相关支持政策和措施,通过发挥优秀品牌的示范带动作用,探索畜牧业品牌建设的途径和经验。
近年来,我国畜牧业生产继续呈现稳步、健康发展的态势,主要畜产品持续增长,生产结构进一步优化,畜牧业继续由数量型向质量效率型转变,畜牧业产值已经占农业生产总产值的比重超过30%,畜牧业已经成为我国农业和农村经济中最有活力的增长点和最主要的支柱产业。畜牧业产业收入已经成为农民家庭经营收入的重要来源。
以下是联合国粮农组织2009年公布的统计资料:我国生猪存栏5.23亿头,占世界存栏总数的50.9%,居世界第1位;绵羊2.19亿只,占世界存栏总数的18.72%,居世界第1位;山羊2.46亿只,占世界存栏总数的25.14%,居世界第1位;牛1.89亿头,占世界存栏总数的9.2%,居世界第3位。肉类总产量达10845万吨,禽蛋(不含鸡蛋)843.6万吨,鸡蛋3578.6万吨,奶类3785万吨,其中肉类产量占世界总产量的百分之三十,禽蛋产量占百分之八十,鸡蛋产量占百分之四十,奶类产量占百分之五。到目前为止,我国人均肉类占有量已经超过了世界的平均水平,禽蛋占有量达到发达国家平均水平,而奶类人均占有量仅为世界平均水平的1/13。从以上数据可以看出我国畜牧业的发展水平在改革开放的三十年间取得了飞速的发展。
二、我国畜牧业发展遇到的主要问题
2.1 农村养殖户缺乏技术
长期以来中国农村生产模式还是以传统的农业生产为主,小规模生产,自然经济仍占居一定的主导地位。在养殖业方面则体现为以散养为主,处于家庭生产的副业地位。这种散养模式与科学化、规模化、集约化生产的现代养殖业相比相距甚远。散户养殖生产设备、生产技术以及生产条件相对落后,尤其在思想意识方面不能适应现代化养殖业的需要。大部分散户养殖户仍旧把农业养殖当作家庭收入的一个补充形式,加之这些养殖户文化水平相对较低,接受现代化的专业养殖技能比较困难,这也成为在农村大规模发展养殖业的一大障碍。
2.2 环境污染严重
畜牧养殖所产生的大量粪尿如果处理不好,则直接造成对当地环境的污染和破坏。现今无论是大规模的现代化养殖场还是小规模的家庭散户养殖,对畜禽的粪尿处理还缺乏相应的环保措施和废物处理系统,粪便未经处理直接大批量的露天堆放或是直接排入河流,造成对家畜和环境的污染,同时这些大量放置的粪尿也造成了一些人畜疫病的发生。现有解决方法一般为水冲式和沼气利用。采用水冲式清粪则需要大量的处理污水,这些污水如能经过分离后排入农田的话可以达到利用效果,如直接或间接排入河道,对地表水的污染也很严重。另外,畜禽粪便发酵后产生大量的CO2、NH3、H2S、CH4 等有害气体,如果直接排放到大气中,则会危害人类健康,加剧空气污染,引起地球温室效应。但收集利用加工成沼气的话将实现再利用。
2.3 饲料资源短缺
长期以来,我国畜牧业的发展主要依靠粮食生产。虽然我国粮食总产量有一定程度增长,但增幅不大。同时我国人口也在增长,加之畜牧养殖用地因各种原因逐年减少,加之我国粮食产量相对下降的现实,畜牧业的发展实际上已经受到粮食产量的制约。畜牧业飞速发展导致饲料用粮大幅上升,目前我国的饲料用粮约占粮食的1/3,则存在着人畜争粮的问题,这种饲粮短缺的情况严重制约了畜牧业的可持续发展。
2.4 畜产品药物残留高
随着抗生素、化学合成药物和饲料添加剂等在畜牧业中的广泛应用,在实现降低动物死亡率,缩短动物饲养周期,促进动物产品产量的增长的同时,同于操作和使用不当以及少数养殖户在利益驱使下违规违法使用,造成畜产品中的兽药及一些重金属、抗生素等危害人体健康的兽药残留增加,使畜产品的安全问题引起社会的关注。
2.5 科学技术研究与推广不力
我国传统的畜牧养殖技术已经跟不上现代化的畜牧养殖要求,虽然我国在畜牧养殖方面的科技研究工作一直很受重视,但是长期以来我们的科技研究成果转化率不高,一些地方政府对科研成果的转化工作没有足够的意识,许多“高产、优质、高效”的畜产品培育技术的利用只停留在口头上,没有与畜牧业资源有效利用。此外,我国从事畜牧业生产的人员素质普遍偏低,使畜牧业养殖技术推广困难,阻碍了畜牧业可持续发展的进程。
三、我国畜牧业发展趋势
3.1 提高农户对养殖业的认识
科学技术是第一生产力。在各地大量散户养殖户占相当大比重的前提下,提高养殖户的养殖技术水平非常重要。一定要脚踏实地地学好、用好养殖技术知识。养殖实用技术的普及应从两个方面进行努力,一方面是政府主管部门要重视养殖技术的推广和普及工作,有计划地组织各种不同层面的养殖实用技术传授,举办各种培训和学习班。另一方面要转变养殖户的观念,只有转变养殖户传统的养殖观念,学习专业的养殖知识和技能,才能实现整个畜牧养殖业的科学化,规模化,集约化的产业结构转变。
3.2 大力推进规模化养殖
根据各在畜牧业的发展状况,建设规范化的养殖小区或养殖场,政府部门制定畜牧业发展的扶持政策并认真执行,推进标准化规模养殖场的建设,支持规模和生态养殖模式发展。建立规范化的养殖小区或规模化养殖场,这样才能实现畜禽粪污无害化处理和资源化的合理利用。加快优势畜产品的区域布局,着重利用各地的有利畜养资源,发展有竞争力的畜产品品牌。实现产量规模化、效益化并具有市场竞争力。
3.3 标准化生产
提高畜产品的质量水平,就需要建立健全我国农副产品安全质量标准体系,搞好各类标准化示范养殖区和标准化养殖基地的建设。从源头上实现畜养水平的提高,使产品与国际市场接轨,具有竞争力。在原材料采购、生产设备、产品加工、检测等各个环节入手,建立一套科学严密的食品安全保障体系。这也是实现畜牧业持续、快速、健康发展的重要基础。实践证明,无论农产品还是畜产品,只要有质量、有品牌,就会提高市场竞争力。
3.4 加强良种体系建设
制定并推进牲畜群体遗传和畜牧品种改良计划,充分利用我国畜禽繁育项目的科研成果,重点扶持规模大、运行良好的种畜禽场的建设和改造,造就一批龙头企业,加快繁育推广优良品种;加快生产性能测定站、种站等基础设施建设;规范种畜禽场审批。建立健全种畜禽管理数据库,开展优良种畜登记工作;加强畜禽遗传资源保护与开发利用,尽快发布省级畜禽资源保护名录,严格畜禽遗传资源进出口审批。同时加大畜禽良种的保护工作,加大打击的执法力度。
3.5 科学管理大规模的养殖企业需要科学规范的管理,我国农业企业普遍存在管理环节薄弱的弊病。畜牧养殖生产需要科学严谨规范的方法和态度,现代化的养殖企业首先要树立科学管理的观念,建立起一整套规范有效的科学管理、标准化生产经营和疫病防控管理体系,是推进现代畜牧业规模健康养殖的关键所在。通过建立现代企业管理机制,实现现代化的畜禽养殖。

『肆』 大数据产业:未开放的农业之花

大数据产业:未开放的农业之花
当前,大数据已快速发展为新一代的信息技术和服务业态,成为了国家基础性战略资源。农业农村是大数据生产和应用的重要领域之一,农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。
在当下全球科技、经济发展格局下,数据已经成为了一种生产力和竞争力。当前,大数据已快速发展为新一代的信息技术和服务业态,成为了国家基础性战略资源。农业农村是大数据生产和应用的重要领域之一,农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。
近年来,农业大数据可谓炙手可热。但相比于其他行业,农业农村大数据的采集、发布和应用仍面临着种种亟待化解的困境。
我国农业大数据尚未形成
涉及面广泛的农业大数据尤为庞大和复杂,可谓是最大的大数据。
根据农业的特点和农业全产业链切分,农业大数据可分为农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场大数据和农业管理大数据等。而从行业来看,农业的大数据则可分为成种植业、农资及养殖业等不同的行业,其中还可再细分成不同的品种和产品。
中国农业大学信息与电气工程学院教授李道亮曾在今年5月举办的中国大数据产业峰会上指出,农业大数据主要来自四个方面:物联网、生物信息数据、资源环境数据、农业统计数据。而从应用来看,农业大数据主要在五个方面:第一是基础研究,第二是农业智能生产,第三是农产品市场行情预测与物流,第四是农产品质量安全,第五是农业资源整合共享与服务平台。
李道亮告诉《中国科学报》记者,目前我国的大数据概括来说有两大类,一类是微观的,主要来自企业;另一类是宏观的,来自政府部门。
随着大数据的战略资源地位越来越凸显,不少农业领域企业纷纷布局深耕大数据,甚至由此转型。孟山都公司中国总裁在今年上半年就透露,孟山都近几年的战略方向是数据科学在农业上的应用。2014年,大北农集团提出“智慧大北农”战略,推出“三网一通”,据了解,其在全国分布了上万名业务员,记录猪场生产情况、搜集客户信息,以不断更新数据。
但李道亮也表示,无论是从政府层面来看,还是从企业层面来看,目前中国的农业大数据“还没有形成”。
“这是目前最大的问题。”李道亮告诉记者,这是长期形成的局面,短时间内很难改变。“这与我们过去不重视积累有关,也与我们的科研机制、政府部门的工作体制有关”。
2013年,农业部市场与经济信息司时任司长张合成曾撰文指出,我国在数据采集、发布、应用等方面与决策需要存在较大差距,数据采集和发布还处于初级阶段,亟须从体制层面进行改革。
根源在于缺乏完整数据体系
“现在国内农业企业在有意识地涉足大数据,但能兼顾做全产业链的企业屈指可数。”山东卓创资询集团畜牧业产业群经理李霞在接受《中国科学报》记者采访时表示。
她介绍,以畜牧业产业群为例,做全产业链的大数据意味着要从饲料原料的供需入手,到养殖、流通环节,再到下游屠宰加工环节,环环相扣,实现数据间的引用和佐证。“很多企业做的大数据大都是自己熟悉和擅长的领域。”李霞告诉记者。
在李道亮看来,目前做大数据最“热”的是在企业,打造大数据平台,既可为企业生产经营提供决策依据,同时也利于掌握数据话语权。“只有行业里的大企业才能真正形成和掌握大数据”。
在中国大数据产业峰会论坛上,李道亮总结了我国大数据面临的问题:农业大数据缺乏,大数据模型缺乏长期的积累,大数据缺乏与行业产业的结合,大数据缺乏必要的规范。
李道亮告诉《中国科学报》记者,由于条块管理等原因,各部门间数据不共享,造成了农业大数据的缺乏。“现在从政府层面来说,事实上就是在着力打破这种局面,实现资源共享,有了资源共享,才能形成大数据,才能再分析大数据。”
说到数据的积累,李霞也表示,“数据采集的工作量是非常庞大的,需要不断甄别、筛选、更新,长时间积累形成的数据才是有价值的。”
一位不愿具名的业内人士告诉《中国科学报》记者,目前中国的市场行业尤其是农业领域对大数据的分析需求和使用远不及国外。“归根到底,还是需要扎实的、高精确度的、完整的数据体系。”
人才缺口亟待补上
约半个月前,农业部印发了《全产业链农业信息分析预警第二批试点方案》,旨在通过试点,组建全产业链农业信息分析预警团队,形成分析反应快速、信息内容全面、预测判断准确的工作格局。
记者了解到,目前国家在农业信息采集和分析方面的人员“缺口很大”,且“并不专业”。
武汉工程大学管理学院的明均仁指出,当前农业信息人才队伍主要存在以下问题:专业型农业信息人才严重缺乏,农业信息人才队伍结构失衡,农业信息活动工作流程不规范,农业信息人才薪酬管理体系不健全等。
而李霞则用“断层”来形容当前相关领域的人才现状。“行业内有领衔的专家学者和国家级的信息预警分析师,”她解释道,“但是,再往下走就没有了。”
在身处农业信息采集分析一线多年的李霞看来,做信息采集和分析应该“接地气”,真正通过实地考察,了解相关的行业和产业,“相信从方法上,信息采集分析人员肯定是熟知的,但是做这项工作更为重要的是,对行业的了解,在领域内积累的资源。”李霞说。
此外,李霞认为,还需要形成好的组织架构和采集流程,“简单说,就是怎么采集、什么时间更新、怎么检查监督,这都需要一连串配套。”
明均仁建议,将农业信息化人才培养纳入我国高等教育学科培养体系,构建农业信息人才多元培养体系。
山东农业大学农业大数据研究中心常务副主任宋长青曾撰文指出,要根据农业大数据发展和现代农业应用需求,制定农业大数据技术和应用人才培养计划,建立多学科融合的协同创新团队。

『伍』 牧场大数据名词解释是什么

牧场大数据名词解释是畜牧业大数据。根据查询相关公开信息显示,畜牧业大数据大数据不是单纯指数字形式的信息,而是描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新,互联网行业是大数据应用的领跑者。

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