大数据来了，它将怎样影响农业发展

1. 大数据来了，它将怎样影响农业发展

大数据是一个数据分析工具，它利用新技术、新算法处理海量数据，并从中分析出有价值的信息。目前，大数据已经在农业、物流、电商、服务业等领域广泛应用。
前瞻产业研究院指出，大数据在农业中的应用主要在以下几个方面：一、预测未来情况 
帮助农民做出抉择：大数据在农业中应用最普遍的领域之一就是精准农业。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。
二、农业机械化+大数据 
从种到收全掌握：作为农业大国，发展大数据不仅能够提高我国农业生产精准化、智能化水平，最后的红利也会惠及普通的农民群众，而为农业提供大数据，本身也是一个商机。

2. 农业大数据对政府决策和产业发展的的影响有哪些

目前农业大数据全产业链解决方案主要在智慧农业/地标产业升级、遥感大数据、农业制种业、互联网+扶贫等领域，帮助政府提高产业效益。
1、智慧农业/地标产业升级领域：从区域全产业链创新服务出发，对地标等特色产业进行生产标准化管理、销售渠道对接、品牌打造、溯源信用体系建立，并实现产业的综合监管服务，全面提升区域地标产业。
2、遥感大数据领域：以规模化农场管理服务和农业生产技术服务为切入点，搭建农业大数据服务平台，提供土地数据、产业数据、产品数据、地理位置数据等实现全面收集、处理、分析和服务，推动农业产业信息化的转型升级。
3、农业制种业领域：建设制种大数据平台，将制种信息进行采集、汇总和分析，通过监测网络、产业GIS 地图，以及大数据服务，为政府和企业等产业链机构提供制种监管和服务，实现生产智能化、经营网络化、管理数据化、服务在线化。
4、互联网+扶贫领域：在产业链上游建立互联网+连锁农场，保障农产品品质，在中游建立互联网+加工冷储中心，实现农产品商品化，在下游树立品牌、对接渠道，保障销售畅通，全面激活区域资源，显著提高农户收益。

3. 为何要加快推进农业大数据的发展?

据报道，大数据是信息化发展的新阶段，推进农业大数据发展应用是一个重要方向，是建设农业农村现代化、实施乡村振兴战略的有力抓手。

报道称，当前，信息革命已经从数字化、网络化进入到以数据深度挖掘与融合应用为特征的智慧化阶段。大数据发展日新月异，引领了社会生产新变革，创造了人类生活新空间，已经成为引领创新、驱动转型的先导力量，是世界主要大国的国家战略重点和优先发展方向。

据统计，2016年，我国数字经济总量达到22．58万亿元，占GDP的比重达30．3％，成为经济增长的新动能。经过20多年的快速发展，我国互联网从无到有、从小到大、由弱到强。截至2017年6月，我国网民规模达到7．51亿，互联网普及率达54．3％，超过世界平均水平4．6个百分点。

但是目前农业大数据科技创新尚处于“跟跑”阶段，自主创新能力还很薄弱，核心技术和关键设备主要依赖进口；农业数据资源最为丰富，但目前远未得到充分挖掘和应用，数据资源体系亟待加快构建和完善。
未来需要对农业数据安全的认识有待深化，农业网络安全防护体系亟待强化和完善；网络传播和信息服务在打破农民封闭意识、提升农民素质、增强农民信息化应用技能等方面的作用，还需进一步释放。

4. 大数据应用对农业发展起到关键作用吗？

大数据智能时代的来临，数据创新和数据决策已经逐步成为科研创新和管理决策的新常态和模范式。而在农业方面，随着互联网的 发展，许多农业的发展已经开始探索大数据的应用。

运用大数据改造传统农业是解决农业发展问题的重要方法。农业知识服务体系可以较好地为农业战略咨询、科技创新和产业发展提供专业化的知识服务。今后，如果我们能更好地与农业科研机构和农业企业合作，我们就能完全发挥服务体系的作用。

从农业科研本身来看，农业知识服务体系的出现具有重要意义。第一，它有利于改变传统科学研究的工作方法，而且时效性更快；第二，它有助于减少研究周期，使研究人员能够跟上研究领域的前沿趋势，更好地把握未来的研究走向，避免科学研究中的弯路。
以数字农业为起点，促进农业大数据资源增长和农业大数据技术运用。完善农村信息基础设施，积极推进现代农业智慧园区建设。大力推进数字政务向地方延伸，完善农业生产服务体系、企业实体信息共享体系、质量安全信息服务体系。整合民政、人文社会、医疗保险、教育、住房建设等部门的农村公共信息，建立农村文化、农村公共服务和社会救助信息共享平台。

农业转型升级需要时间，所以我们不应该急于求成。归根结底，解决农业问题还是要靠农业制度创新和技术创新。农业发展还存在许多不足，因此，政府有必要努力推进农业科技创新，培养新型职业农民，建立新的管理体制，创造适合新时期农业发展的制度环境。只有正确认识农业的特点，充分发挥互联网的作用，才能克服发展过程中的浮躁情绪，促进农业持续健康发展。

5. 大数据在农业农村领域的应用有哪些实际意义

1.首先，也是最重要的，农民需要测量和了解数量巨大、种类多样的数据所能带来的影响，因为这些数据驱动着他们的耕地的整体质量与产量。这些数据包括当地的天气数据、GPS数据、土壤细节、种子、化肥和作物保护剂规格等等。充分利用这些数据运行长期和短期模拟，以应对气候变化、市场需求或其他参数造成的“事件”，对要实现利润最大化农民而言不可或缺。同时，从监管的角度来看，在整个供应链跟踪并追溯产品，或是实行原产国标签，无疑是额外的大数据挑战。

2.其次，种子、植物保护剂和肥料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好的解决方案和服务。

3.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在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、田间作物的颜色、生长速率、天气破坏、营养水平、农作物品种等)，并能让这些信息在价值链内被实时获取，以进行进一步的处理。

6. 大数据技术如何在农业中运用

根据目前农业大数据的主要来源，可以将其应用领域归纳为以下几个方面：
（1）农业生产过程管理方面应用
运用大数据的先进技术对农业各主要生产领域在生产过程中采集的大量数据进行分析处理，进而提供“精准化”的农资配方、“智慧化”的管理决策和设施控制，达到农业增产、农民增收的目的。
（2）农业资源管理方面应用
农业资源除了土地、水等自然资源之外，还包括各种农业生物资源和农业生产资料。我国虽然地大物博，但可以进行农业生产的资源已越来越少。从目前农业基础实际状况来看，有必要运用物联网、大数据等先进技术对农业资源进一步优化配置、合理开发，从而实现农业的高产优质和节能高效。
（3）农业生态环境管理方面应用
农业生态环境具体包括土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等，需要对这些农业环境影响因子实现全而监测、精准化管理。
（4）农产品和食品安全管理方面应用
农产品安全管理涉及产地环境、产前产中产后、产业链管理、储藏加工、市场流通、物流、供应链与溯源系统等食品链的各个环节，通过对农产品质量安全监管信息的分析处理，实现食品安全风险的预警及质量安全突发事件的应急管理。
（5）农业装备与设施监控方面应用
可以提供农业装备和设施在工作运作情况下状态的监控、远程诊断以及服务调度等方面的智能化管理和应用。
（6）    提供各种农业科研活动产生的大数据应用
农业科研产生的大数据有包括空间与地面的遥感数据，还有如基因图谱、大规模测序、农业基因组数据、大分子与药物设计等大量的生物实验数据：利用科研试验大数据的分析，能够更好地指导农业生产和生活。

7. 现在农业发展是不是要用到大数据？

近些年我们会感到时代发展的很快，尤其是网络的普及，对人们的生活方式产生了极大的影响，发展最快的应该就是网络经济了。
然而万事万物，无论什么要向前发展，农业是最基本的保证，或者可以这么说，只有农业的发展，才有其他行业的迅速发展，同样的，如果人们连吃饱肚子都解决不了，所有的发展都是空谈。


因此农业的发展有其必要性，那么农业靠什么发展呢？需不需要大数据？需不需要网络信息？需不需要数字化管理？答案显然是肯定的。
农民种植庄稼常常会遇到这样的问题，辛辛苦苦在地里工作，喜获丰收了，却没有赚到多少钱，为什么？因为农民种地有一定的盲目性，看不清市场上到底缺少什么，人们需要什么？哪个地方的行情好？农民们心里没有保证，这也大大的打击了农民的种地积极性。


因此利用网络利用大数据来促进农业的发展显得迫在眉睫，尤其是现在的网络，传统的销售模式很难适应农村快速发展的步伐了，这就需要大数据的统计，需要网络的宣传，尤其是现在直播的兴起，快递行业的兴起，使这种可能变为现实。
因此农业必须建立自己的网络数据，将农民种植的粮食水果蔬菜等农副产品，尽可能地进行数据化管理，指导农民使农民有计划地种植，减少农民重地的盲目性，以此确保农民有付出就有回报，提高农业的发展。


因为只有农民得到了实惠，农民取得了效益，提高了农民的积极性，才会有源源不断的农民去建设农村，去发展农业，去创造美好生活，使农民迅速的奔向小康。
因此传统的耕作模式显然已经难以适应现在时代的发展，想发展农业必须学会网络，从宏观上来讲建立农业大数据，从农民个体来讲，也应该通过大数据来进行分析，从而取得自己想要的收益。

8. 农业大数据的特性

农业大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。