农业大数据在现代农业中的应用
大数据技术在智慧农业中的应用案例
大数据技术在智慧农业中的应用案例随着科技的不断进步，大数据技术逐渐渗透到各行各业中，为其带来了巨大的变革。
而智慧农业作为现代农业领域的一项重要发展方向，也在大数据技术的助推下迎来了蓬勃的发展。
本文将通过介绍几个实际的案例，展示大数据技术在智慧农业中的应用，以及对农业生产的促进作用。
一、精准农业与农场管理在传统农业中，农民大多凭借经验和直觉来制定农作物的种植方案，往往会受到天气、土壤状况等因素的影响，导致产量和质量的不稳定。
而利用大数据技术，可以通过传感器、卫星图像等手段对农田的土壤、湿度、温度等多个指标进行实时监测，从而实现对农田的精准管理。
举个例子，某农场运用大数据技术，通过传感器监测土壤中的营养状况、湿度以及气候等因素，将数据传输至农房的控制中心。
农民可以通过中心的数据分析和专家算法预测，及时调整灌溉、施肥、农药等农田管理措施，从而实现农田的精准化管理。
这种精细化的管理不仅可以减少农药、化肥的使用量，降低生产成本，还能提高作物的产量和质量，提高农场的经济效益。
二、智能养殖与动物健康监测除了精准农业，大数据技术也在养殖业中得到了广泛应用。
智能养殖系统通过使用传感器、互联网等技术手段，对养殖场的环境因素、动物行为等进行实时监测和数据采集，帮助养殖户实现智能、高效的养殖管理。
以家禽养殖为例，农民可以通过安装温度、湿度、二氧化碳等传感器，实时监测养殖场的环境指标。
当环境指标超过设定的合理范围时，系统会自动报警提醒养殖户进行调整。
同时，通过对动物行为和饲料消耗等数据进行分析，可以帮助判断养殖动物的健康状况，并及时采取相应的养殖措施，减少养殖病害的发生。
三、农产品溯源与供应链管理消费者对食品安全和质量的关注日益增加，因此在农产品溯源和供应链管理方面采用大数据技术也变得尤为重要。
通过对农产品生产、加工、运输等各个环节的数据进行追溯和记录，可以实现对农产品全生命周期的监管和控制，提高农产品质量和安全性。
例如，在奶制品行业中，利用大数据技术可以追溯奶源、牧场管理、乳制品加工等各个环节的数据，为监管部门和消费者提供可信的产品信息。
大数据在农业领域中的应用
大数据在农业领域中的应用随着时代的变迁和技术的不断进步，大数据正在成为人们津津乐道的话题。
大数据的概念是指利用计算机技术对大量数据进行收集、存储、处理和分析，以帮助人们更好地了解现实世界、预测未来的走向并制定更明智的决策。
农业领域作为国民经济的一个重要组成部分，也在逐渐应用大数据技术来提高效率、增加产量和改善品质。
一、大数据集成化管理农业是一个涉及广泛、信息复杂的产业。
通过大数据集成管理，可以实现对农业生产过程中的各个环节的监管和管理。
例如，利用农业生产数据，可以分析出水、肥料、种植和收成每一个环节的成本和效率，并作出相应的调整，从而提高农业生产效益。
同时，集成化管理还可以帮助各地的农业生产系统协调合作，将互相独立的数据集成到一个完整的系统中，以减少重复劳动和提高工作效率。
二、大数据在农产品质量控制中的应用随着人民生活水平的不断提高，人们对农产品的质量和安全性的要求也日益严格。
大数据技术可以应用在农产品质量控制上，快速、准确地检测农产品和食品中存在的有害物质和病菌，从而保障人民的身体健康。
例如，在生产过程中，农业生产者可以采集大量的数据，通过大数据分析出最佳的生产方式和要求，提高产品质量。
三、大数据在农业研发中的应用大数据还可以应用在农业研发中。
通过大数据分析，可以得出现有农业生产方式的弊端和局限性，发掘出一些新型高效、安全的技术和方法，最终实现农业的可持续发展。
例如，比利时植物育种公司Bejo Seeds通过分析数据，改良西兰花的品种，研制出一个更耐寒的品种Franklin，并减少了5~10%的病虫害。
四、大数据在农业保险中的应用农业保险是一个重要的农业风险管理措施，可以帮助农民抵御自然灾害等不可抗拒风险。
随着大数据技术的不断进步，农业保险也开始逐渐运用大数据的方法对农业风险进行分析、评估和预警。
例如，农业保险公司可以通过农业科技和大数据分析出某一地区未来几天或几周的天气变化情况，指导农民调整生产计划，减轻经济损失。
大数据在农业领域的应用
大数据在农业领域的应用近年来，大数据技术的迅速发展和农业领域的深度融合，为农业生产带来了巨大的变革。
大数据的应用不仅提高了农业生产效率，还改善了农产品质量和提升了农民的收入水平。
本文将介绍大数据在农业领域的应用，并探讨其带来的优势。
一、大数据在土壤管理中的应用土壤是农业生产的基础，而大数据技术可以帮助农民更好地管理土壤。
通过传感器和物联网技术，农民可以实时监测土壤的温度、湿度、养分含量等参数，并将这些数据上传到云平台。
云平台利用大数据分析技术，对土壤数据进行分析，并生成农田的状况报告。
农民可以根据这些报告，合理施肥、灌溉、调整种植模式，最大限度地提高土壤的肥力和农作物的产量。
二、大数据在气象监测中的应用气候对农业生产有着巨大影响，而大数据技术可以帮助农民更精确地预测天气情况，提前做好防灾减灾工作。
通过收集大量的气候数据，包括温度、降水量、风向风速等，结合机器学习算法进行分析，可以对未来的天气进行预测。
农民可以根据预测结果，选择合适的种植作物，调整种植时间和方式，减少气候灾害对农作物的影响。
三、大数据在精准农业中的应用精准农业是利用先进的技术手段，将农业生产细化、精确化的一种农业生产模式。
而大数据技术在精准农业中起到了至关重要的作用。
通过利用卫星遥感、无人机等技术，以及农田中的传感器和监测设备，可以实时监测农田的植被指数、生长情况等数据，并将这些数据与历史数据进行比对和分析。
通过这些数据，可以及时发现农田中的问题，并采取相应的措施解决。
同时，大数据技术还可以帮助农民制定合理的施肥、灌溉、病虫害防治等方案，提高农作物的产量和质量。
四、大数据在农产品溯源中的应用农产品的溯源是指通过追踪和记录农产品的生产、加工、运输等环节的信息，保证农产品的质量和安全。
而大数据的应用可以帮助实现农产品的溯源。
通过在生产和加工环节使用传感器和条码技术，可以对农产品进行全程监控和记录。
整个过程中产生的大量数据可以被上传到云平台，消费者通过扫描产品上的二维码，即可了解到农产品的生产地、生产过程、添加剂使用情况等信息，保证农产品的质量和安全。
大数据在现代农业生产中的应用与发展
大数据在现代农业生产中的应用与发展随着科技的不断发展，大数据已经成为现代农业生产中的重要工具。
通过收集、分析和应用大数据，农业生产变得更加高效、可持续并且智能化。
本文将探讨大数据在现代农业生产中的应用与发展，并探讨这种趋势对农业产业的未来发展的影响。
一、大数据在现代农业生产中的应用1. 农情数据分析农情数据分析是大数据在农业生产中最常见和重要的应用之一。
通过收集和分析气象数据、土壤数据、水文数据等，农民和农业专家可以更准确地预测天气变化、疫病爆发和其他自然灾害。
例如，根据气象数据，农民可以合理安排农作物的种植时间，并预测农作物的产量。
这种数据分析帮助农民减少损失并提高农作物的产量和质量。
2. 智能农业设备大数据的应用还使得农业设备更加智能化。
例如，在现代农场中，农民可以使用无人机和传感器网络来收集并分析土壤湿度、温度、光照等数据。
通过这些数据，农民可以自动调节灌溉系统，合理使用水资源，并提高作物的生长效率。
此外，智能农业设备还可以应用于植物检测和疫病预防，减少对农药的使用，从而降低对环境的影响。
3. 供应链管理大数据在农业供应链管理中的应用也非常重要。
通过记录和分析农产品从种植到消费者手中的各个环节的数据，农业生产企业和零售商可以更好地管理产品的质量、库存和物流。
例如，大数据分析可以帮助农业生产企业更好地预测市场需求，并适时调整产量，减少浪费和库存压力。
此外，在产品安全方面，大数据分析还可以快速追溯问题产品的来源，帮助企业迅速采取有效的措施，保障消费者的健康。
二、大数据在现代农业生产中的发展1. 数据采集技术的改进现代农业生产中，数据采集是大数据应用的基础。
随着技术的发展，传感器、物联网和云计算等技术在农业领域的应用不断提高。
传感器的成本不断降低，能够实时监测土壤水分、温度、光照等信息，物联网技术能够快速连接和集成各种农业设备和系统，而云计算技术则提供了强大的计算和存储能力。
这些技术的不断改进和普及将进一步推动大数据在农业生产中的应用。
大数据应用促进农业生产的现代化
大数据应用促进农业生产的现代化随着科技的发展和大数据技术的兴起，大数据应用已经渗透到各个领域，农业也不例外。
大数据应用在农业生产中能够帮助提高农业生产效率和质量，推动农业生产的现代化进程。
本文将从数据采集、农业生产决策和农业管理三个方面论述大数据应用促进农业现代化的作用。
一、数据采集实现大数据应用的第一步是数据的采集。
在农业生产中，大数据的采集可以通过传感器、卫星遥感、无人机等方式进行。
传感器可以测量土壤湿度、温度、光照等物理指标，卫星遥感可以获取农田的生长情况、病虫害等信息，无人机可以用于农田巡视和喷药等操作。
通过这些数据采集技术，可以获得大量的农业生产相关数据。
二、农业生产决策大数据应用可以为农业生产提供科学的决策支持。
通过对数据进行分析和挖掘，可以得到农作物生长的关键因素，包括适宜的种植时间、施肥量、农药使用等等。
同时，大数据应用还可以对气象、市场价格等外部因素进行分析，为农民提供合理的农业生产决策建议。
例如，通过对大数据的分析，可以预测病虫害的发生，及时采取防治措施，提高农产品的质量和产量。
三、农业管理大数据应用还可以帮助农业管理实现现代化。
通过对数据进行整合和分析，可以实现对农田的智能化管理。
例如，根据大数据分析结果，可以精确制定施肥方案，减少施肥量，提高肥料利用率；同时，可以及时监测土壤湿度和温度，调整灌溉和排水措施，避免水分过多或者不足对农作物生长造成的影响。
另外，大数据应用还可以帮助农民进行种植管理和病虫害防治等工作，提高农业生产的效益和质量。
综上所述，大数据应用对于促进农业生产的现代化起到了重要的推动作用。
通过数据采集、农业生产决策和农业管理等方面的应用，可以提高农业生产的效率和质量，实现农业现代化的目标。
随着大数据技术的不断发展和完善，相信大数据应用的作用会愈加明显，为农业生产带来更大的变革和进步。
大数据技术在智慧农业中的应用研究
大数据技术在智慧农业中的应用研究随着科技的发展，大数据技术已经渗透到许多领域中，智慧农业也不例外。
大数据技术在智慧农业中的广泛应用，为农业生产提供了前所未有的精准化决策支持和风险管理能力，成为农业信息化发展的重要组成部分。
一、大数据技术在智慧农业中的应用1.动态土壤属性模型在传统农业生产中，农民通常通过感官经验判断土壤的水分、肥力等属性，往往存在误差。
而大数据技术可以通过多维度的土壤采样和数据分析，建立土壤属性模型，并实时监测土壤的质量和肥力。
2. 智能灌溉系统农业灌溉是农业生产的重要组成部分，而传统的灌溉方式存在着浪费水源、浪费劳动力等问题。
基于大数据技术的智能灌溉系统，可以通过物联网技术实时监测灌溉水的使用情况，并根据气象、土壤等数据自动调节灌溉水的用量及灌溉时间，从而实现精准灌溉，节约自然资源。
3. 病虫害预测与管理病虫害是农业生产的常见问题，而大数据技术可以通过对大量的病虫害数据的分析，建立预测模型，用于预测未来的病虫害情况，进而提前做好防治工作。
此外，大数据技术还可以实现对病虫害防治的精准监测，提高农业生产质量和产量。
4. 智能植保系统智能植保系统是基于大数据技术、物联网技术和人工智能技术的综合平台，可实现对作物长势、病虫害、气象等多种数据的实时监测和分析，基于数据和算法，自动化地实现植保决策和植保操作。
可以大大提高作物农药防治的准确性和有效性，同时也减少了农民的农药使用和劳动强度。
二、大数据技术在智慧农业中面临的问题虽然大数据技术在智慧农业中的应用已经日趋成熟，但实际上仍然存在着许多问题和挑战。
一方面，当前农业行业的数字化程度比较低，传感器、数据采集等硬件设施和专业人才缺乏，导致生产数据不足、精度不够，无法达到大数据分析的标准。
另一方面，大数据应用中面临的法律、安全和隐私等方面的问题，如大型数据中心的安全、数据的产权、共享、保密等方面的问题，都需要得到应有的重视和保障。
三、发展智慧农业的建议在当前大数据技术迅猛发展的背景下，发展智慧农业已经成为农业信息化发展的必然趋势。
大数据在农业生产中有哪些应用
大数据在农业生产中有哪些应用在当今数字化的时代，大数据正逐渐成为推动各个领域变革和发展的重要力量，农业生产也不例外。
大数据为农业生产带来了前所未有的机遇，从种植到收获，从农产品的质量把控到市场销售，都能看到大数据发挥的关键作用。
首先，大数据在农业生产中的一大重要应用是精准种植。
通过收集和分析土壤的湿度、肥力、酸碱度等数据，以及气候条件如温度、降水、光照等信息，农民能够更加精确地了解每一块土地的特性和需求。
基于这些数据，他们可以精准地选择适合种植的作物品种，并制定个性化的种植方案。
比如，在土壤肥力较高的区域，可以选择种植对养分需求较大的作物；而在干旱少雨的地区，则可以选择耐旱的品种。
在灌溉方面，大数据也发挥着显著的作用。
利用传感器实时监测土壤的水分含量，结合天气数据预测未来的降水情况，农民可以实现精准灌溉。
这样既能确保农作物得到充足的水分供应，又能避免水资源的浪费。
同时，根据不同作物在不同生长阶段对水分的需求差异，调整灌溉的时间和水量，提高水资源的利用效率，降低农业生产成本。
大数据还在施肥管理中扮演着重要角色。
传统的施肥方式往往是基于经验或者大面积统一施肥，容易造成肥料的浪费和环境污染。
借助大数据技术，分析土壤的养分状况和作物的生长需求，农民可以实现精准施肥。
只在需要的时间和地点施加适量的肥料，不仅提高了肥料的利用率，还减少了对环境的负面影响。
除了种植环节，大数据在农业病虫害监测和防控方面也具有重要意义。
通过收集和分析历史病虫害数据、气象数据、作物生长状况等信息，建立病虫害预测模型。
提前预警病虫害的发生，让农民能够及时采取预防措施，减少病虫害带来的损失。
例如，当监测到气温和湿度条件有利于某种病虫害的滋生时，系统会及时提醒农民加强巡查，并提前采取防治措施，如喷洒农药或使用生物防治手段。
在农产品的质量追溯方面，大数据同样功不可没。
每一批农产品从种植、加工到销售的全过程数据都可以被记录和追踪。
消费者通过扫描产品上的二维码或其他标识，就能够获取到农产品的详细信息，包括产地、种植过程中使用的农药和化肥情况、采摘时间、加工流程等。
大数据在农业生产中的应用有哪些
大数据在农业生产中的应用有哪些农业作为人类社会的基础产业，一直以来都在不断寻求创新和发展的途径。
随着信息技术的飞速发展，大数据在农业生产中的应用逐渐崭露头角，为农业带来了前所未有的机遇和变革。
大数据如同一个强大的引擎，推动着农业生产向更加智能化、精准化和高效化的方向迈进。
大数据在农业生产中的应用首先体现在精准农业方面。
通过卫星遥感、无人机航拍和传感器等技术手段，能够收集大量关于农田的土壤、气候、水分、作物生长状况等数据。
这些数据经过分析和处理，可以帮助农民精确地了解每一块农田的特点和需求。
例如，根据土壤的肥力差异，精准地投放肥料，避免过度施肥造成的浪费和环境污染，同时也能提高肥料的利用率，降低生产成本。
同样，根据不同区域的水分状况，实现精准灌溉，既能节约水资源，又能保证作物生长所需的水分供应。
在农业生产的病虫害监测与防治中，大数据也发挥着重要作用。
利用图像识别技术和数据分析，能够及时监测到农田中病虫害的发生情况。
通过对历史病虫害数据的分析，还可以预测病虫害的爆发趋势，提前采取预防措施。
比如，根据病虫害的发生规律和环境因素，合理安排农药的使用时间和剂量，提高防治效果，减少农药的使用量，保障农产品的质量安全和生态环境的健康。
农产品的市场预测是农业生产中的一个关键环节。
大数据可以整合市场需求、价格波动、消费者偏好等多方面的信息，为农民提供准确的市场预测。
农民可以根据市场预测来调整种植结构和规模，避免盲目生产导致的滞销和损失。
例如，通过分析电商平台上的销售数据和消费者评价，了解不同品种、不同品质农产品的市场需求情况，从而选择更有市场前景的农产品进行种植。
大数据还助力于农业生产的风险管理。
农业生产受到自然气候、市场波动等多种因素的影响，面临着诸多风险。
通过收集和分析大量的气象数据、市场数据和政策信息，能够帮助农民提前做好风险预警和应对措施。
比如，在恶劣天气来临前，及时通知农民采取防护措施，减少损失。
在市场价格波动较大时，提供相应的策略建议，帮助农民降低市场风险。
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创 意 点 亮 未 来温孚江山东农业大学 校长农业大数据联盟 理事长农业大数据在现代农业中的应用现代农业规模化标准化信息化市场化机械化特征以“市场化”问题为例●“姜”你军●“蒜”你狠●“豆”你玩● 卖橘子难● 卖白菜难● ……● 种什么？种多少？原因•缺少权威的、并具有信用约束功能的供需信息平台（场外交易平台）；•期货市场（场内交易）不够普及、不够完善以及品种数量太少；•供需双方缺乏对市场信息的使用能力；•盲目性：缺少对价格和供需关系的预测。
农 资生产方市场农产品供应方农产品需求方市场在哪？期货市场发现价格规避风险提升期货的功能并能强化价格预测的功能大数据助推场内市场场外市场信用风险管理不到位农业大数据与这五个特征都有关系！农业大数据？利用大数据思维、方法以及技术等来解决涉农产业（广义农业）相关问题的云计算技术。
农业大数据如何为农业现代化服务?●为农业（广义）生产的产前、产中、产后提供全程服务。
●为政府决策提供咨询、指导。
●为企业生产、转型、市场营销提供咨询、指导。
●为企事业单位科学管理提供咨询、指导。
农业大数据如何为农业现代化服务?●粮食安全●食品安全●育种及良种推广●土壤信息的变化与改良●生态农业的设计与发展●涉农产品市场监控及价格的预警预测●病虫害、疫情的监控及预警预测……近两年本“中心”研究的几个代表性案例(谢楚鹏，王中华，杨龙，姜春玲)山东农业大学农业大数据研究中心（联盟）成立时间：2013年5月中心网址：/index.aspx背景：环渤海有4000万亩中低产田待提升，1000万亩盐碱地待开发。
“渤海粮仓”科技示范工程将实现粮食单产每亩提高100-150公斤。
该工程将集成不同程度盐碱地改良利用和粮、棉增产栽培技术体系5-7套，在山东环渤海地区30个县(市、区)推广应用1500万亩粮田，棉田改粮田100万亩，整治盐碱地20万亩，粮食增产30亿斤。
该课题应用“大数据”的研究方法，采集和分析影响粮食生产的关键因素数据，为渤海粮仓山东项目区增产增效提供数据和技术支撑；通过微观、准确、动态和关联的数据采集和共享来建立项目区的农业大数据应用平台；通过数据分析、数据挖掘和互动沟通，来提供更精准有效的决策依据，为粮食的增产增收服务。
数据采集两种方式：-人工采样以及分析-自动采集人工采集1、土壤差异的数据采集在27个功能区，当地的科技人员按指定的采样标准采集土样。
科技人员在土样上标记好经度、纬度、海拔、和相关基本的土壤和灌溉条件，通过邮寄方式将土样送达山东农业大学，利用相关仪器设备测量土壤的差异。
至少测量如下指标：PH、盐、氮、磷、钾、有机质。
土壤数据采集两次。
2、作物与生长差异的数据采集在27个功能区，当地的科技人员在主要的生长期(冬苗期、拔节期、开花期、和成熟期)，根据指定的标准来填写作物和苗情的情况。
通过简易的网页填写，将数据上传至大数据中心。
3、气候差异的数据采集开发数据采集软件，在中国天气网等网站查询和记录相关气象数据：4、种植与生产差异的数据采集在27个示范点，当地的科技人员记录种植类型 -“小麦-玉米或棉花改小麦”、灌溉类型 -“充足的黄河水灌溉或不充足的黄河水灌溉”、播期差异、施肥差异等数据，并按要求的标准上报。
5、病虫灾害差异的数据采集在27个示范点，当地的科技人员记录病虫灾害的数据。
有必要时，可以直接采用当地植保站的数据。
6、科技人员的数据采集标准与培训机制以“当地人做当地事”为原则。
科技人员之间，以及与大数据中心的通信与数据传输，通过专门的数据采集网站进行自动采集数据“神农物联”数据采集站系统。
“神农物联”是山东农大研发，具有自主知 识产权的农田信息采集物联网设备，网址：。
/。
初步成果 — 宏观分析 — 苗情“渤海粮仓”科技示范工程建设布局图16万亩,27个功能区，1-3万亩/功能区，300亩/样点初步成果 — 宏观分析 — 氮（mg/kg）“渤海粮仓”科技示范工程建设布局图初步成果 — 宏观分析 — 有机质（g/kg）“渤海粮仓”科技示范工程建设布局图初步成果 — 宏观分析 —墒情“渤海粮仓”科技示范工程建设布局图初步成果 — 微观分析(10.10前)(10后，20前)(10.20后)初步成果 — 微观分析（mg/kg）初步成果 — 微观分析（mg/kg）初步成果 — 微观分析（g/kg）初步成果 — 模型构建基于大数据挖掘模型的初步分析带来了跨领域整合数据的突破性成果。
初步论证对苗情有重要影响的共有7类指标：区域（地理、气象等）、酸碱度、含盐量、播期、土壤墒情、种子品种、土壤养分（有机质、氮、磷、钾含量）等。
因此，在如何促进苗情管理及后续产量提升问题上，应优先关注这些重要的影响指标，逐渐实现科学种田。
.初步成果 —土壤改良意见• 18%的土样有机质含量低，这些地块应加大有机肥的施用。
• 东5功能区需要注意及时补施氮肥，以满足作物生长需要。
• 42%的样品有效磷含量偏低，不能满足生产需要，应及时补充。
• 另外，按照山东省滨海盐渍土分级标准，85%的土样属于脱盐• 地，但76个样点（22800亩）含盐量高，特别是其中的2400• 亩重度盐碱地，应采取控盐渍化措施。
• 样点土壤已有27.50%出现干旱，需要灌溉。
初步成果 —春季麦田管理意见根据一类苗数占所有采集点8.2%（41个）、二类苗占12.4%（62个）、三类苗占79.8%（402个）及无病虫和冻害等数据信息，建议加强分类指导，因地因苗制宜，科学运筹肥水，抗旱保苗，促弱转壮，控盐保墒，构建合理群体，加快转化升级，奠定丰收基础。
..案例2奶牛数字化精细养殖系统与大数据内容：数据采集、数据库构建、自动控制。
目的：通过大数据研究，提高奶牛饲料营养、育种、繁殖、疾病防治等技术管理水平。
对奶牛产奶量、运动量、体重、乳汁电导率、牛舍温湿度等数据进行实时采集和贮存管理，通过对历史数据的分析建立模型，通过对实时数据的监控和模型分析，监控奶牛产奶量是否异常，对奶牛发情、乳房健康状况进行诊断，自动控制分群设备、补料设备及环境控制设备。
软件牛群管理模块可视化界面1软件牛群管理模块可视化界面2应用产奶量历史数据建立产奶量与乳房炎相关性用乳汁电导率历史数据和奶牛体细胞数测定建立的用于隐形乳房炎诊断的电导率与体细胞数关系模型案例2实时数据采集和分析的结果利用通过产奶量、运动量、体重适时记录数据，系统分析给出奶牛个体营养需要量，在挤奶厅对每一头奶牛进行定量补饲，实现奶牛的精准营养管理。
自 动 补 料记录奶牛适时运动量，通过与由历史数据建立的发情诊断模型比对，发现发情牛只，检出率>90%，误检率可<3%，较人工发情诊断检出率高1倍以上，基本不需直肠诊断发情。
自动发情诊断通过产奶量、乳汁电导率、体重、运动量等实施数据监控分析，及时发现疑似病牛，单独分群后做进一步诊断。
辅助疾病诊断在挤奶厅出口设置分群门，自动识别牛号，通过软件设置分群参数控制分群门开闭，将发情、疑似病牛等从牛群中单独分离出来。
自 动 分 群通过对适时监控的牛舍温湿度数据进行分析，自动控制风机、喷淋设备，实现牛舍自动控制降温，缓解夏季奶牛热应激。
自动环境控制大 数 据 应用案例2奶牛数字化精细养殖系统与大数据2014年山东省生奶价格波动示意图11.21.41.61.822.22.42.62.833.23.43.63.844.24.44.64.8 14年（1月第1周）14年第17周（4月第4周）14年第33周（8月第3周）14年第49周（12月第1周）牛奶奶粮比价玉米生物大数据基础数据类型物种/份数据大小描述种质资源147250G烟草生物性状，照片信息植物基因组6056.55G植物基因组序列信息植物转录组1560G罗非鱼、玉米、小麦等RNAseq表达谱212 6.47G EST、CDS等编码序列信息病原序列2346 5.6G病毒，细菌，真菌，线虫，寄生植物苹果重测序1002T100个全球苹果重测序序列信息........................LAMP开发模式/database/index.html类 型 数 量专业数据库 9在线实用软件 7涵盖物种 >259种质资源 1,472SSR标记 6,799,910联合标记 3,559,291SNP位点 20,602,973选择性剪切 45,326,068生物数据库应用● 基于这些专业数据库，已经初步定位和克隆了一些与高● 产、优质、高抗等主要农艺性状相关的基因；● 构建了快速鉴定田间病害的试剂盒；利用数据库中的分● 子标记，筛选了大量种质资源，为种质资源的调查、收● 集、分类、保存和育种利用提供了物质基础和技术支持。
前 景 展 望 —构建国家生物数据库中心大数据平台● 生物数据量的指数增加● 生物数据分析与软件开发● 生物数据库的大规模构建● 生物数据库平台的应用高新区数据挖掘、处理和建模•高新区相关数据• 区内各个企业生产经营的相关数据• 税务数据• 工商数据• 海关数据• 银行数据• 财政数据• ……数据成果：“高新区经济发展及产业研究数据库”一套；“高新区经济发展及产业数据库”元数据管理规范一套。
报告成果：《山东高新区元数据规范》、《山东高新区数据转换规则》、《基于大数据的科技投入贡献分析研究报告》。
平台成果：《高新区决策分析平台》一套其它成果： 软件著作权一套、专利申请一套等。
●形成了高新区数据整合机制；可为相关其它分析研究提供数据●支撑。
●同一产业各企业的科技投入适宜度分析，供高新区管委会和各●企业对后续科技投入提供决策参考。
案例4某国家级高新区科技投入贡献分析●形成了高新区数据整合机制；可为相关其它分析研究提供数据●支撑。
●同一产业各企业的科技投入适宜度分析，供高新区管委会和各●企业对后续科技投入提供决策参考。
●企业综合评价，帮助企业发现影响企业发展的重要指标在产业●中的位次，为企业经营管理提供参考。
案例4某国家级高新区科技投入贡献分析●形成了高新区数据整合机制；可为相关其它分析研究提供数据●支撑。
●同一产业各企业的科技投入适宜度分析，供高新区管委会和各●企业对后续科技投入提供决策参考。
●企业综合评价，帮助企业发现影响企业发展的重要指标在产业●中的位次，为企业经营管理提供参考。
●为高新区管委会和各企业提供智能使用分析结果的手段；使数●据的处理和分析常态化。
展望Thanks大数据不但将改变农业产业的方方面面，而且将改变我们的思维模式和生活方式！。