大数据要与农业全产业链深度融合
“互联网+”农业
“互联网+”农业“互联网+”农业是指将互联网技术和农业生产、经营等领域深度融合，打造一种全新的农业生产模式。
在这种模式下，通过移动互联网、物联网、大数据、云计算等技术手段，实现农业生产全产业链智能化、信息化和可持续发展。
互联网+农业有以下几个方面的重要意义：1.促进农业现代化传统农业生产方式存在许多问题，如信息不对称、产品质量难以保证、市场竞争力不强等，而互联网+农业通过数据共享、智能化技术等手段，能够提高农业现代化水平，实现可持续发展。
2.提高农业效益互联网+农业可以通过智能化设备、大数据分析、物联网等技术手段，实现农业生产全产业链的信息化和智能化，提高农业效益和产业链效益。
3.推动农业结构调整互联网+农业可以让农业生产与市场需求方面更加相对应，调整农业的产业结构和产品结构，更好的满足市场需求和实现农业可持续发展。
4.促进农产品质量可控互联网+农业可以通过追溯系统和数据分析等手段，实现农产品的质量监管。
同时，通过打破信息壁垒，加强农民与市场的联系，提高农产品的品质。
5.促进农民增收互联网+农业可以通过线上线下的渠道销售和信息平台制定农业保险等手段，让农民获得更多的收益。
1.海南三亚互联网+农业海南三亚在推动新农业模式发展方面采用了全链条的技术方案。
通过建设互联网+农业平台，引入优质种源、优化种植技术、设施化、精细化管理培养新型农民，以开展“种养加并举”的新型农业经营模式。
福州市福清市“福娃农场”采用了互联网+农业模式，形成了区块链溯源、交互式直播、共享农庄等多种形态，并依托大数据、人工智能、虚拟现实等技术手段实现智慧农业，实现农业资源整合，增加农民收入。
3. “哈尔滨物流云谷”农产品电商平台“哈尔滨物流云谷”农产品电商平台聚集了当地3万余名农民创业者，借助互联网技术，实现农产品线上销售，与全国各地合作伙伴合作，建成面向全国的一站式农产品市场。
这个平台让农民不用离开家门，就可以实现就近销售，轻松增加收益。
数字农业与信息化乡村振兴的融合发展报告
数字农业与信息化乡村振兴的融合发展报告在当今时代，数字技术的飞速发展正在深刻地改变着我们的生活和生产方式。
农业作为国民经济的基础产业，也迎来了数字化的变革浪潮。
与此同时，乡村振兴战略的实施为农村地区带来了新的发展机遇。
数字农业与信息化乡村振兴的融合，成为了推动农村经济发展、提升农民生活水平、实现农业现代化的重要途径。
一、数字农业的内涵与特点数字农业是指将信息技术与农业生产、经营、管理和服务全产业链深度融合，实现农业生产智能化、经营网络化、管理数据化和服务在线化。
其特点主要包括以下几个方面：1、精准化生产通过传感器、卫星遥感、地理信息系统等技术，实时获取土壤、气候、作物生长等信息，实现精准施肥、精准灌溉、精准病虫害防治，提高农业资源利用效率和农产品产量质量。
2、智能化装备智能农机、农业机器人等装备的应用，大大减轻了农民的劳动强度，提高了作业效率和质量。
例如，无人驾驶拖拉机可以按照预设路线进行精准作业，自动采摘机器人能够根据果实的成熟度进行采摘。
3、数字化管理利用大数据、云计算等技术，对农业生产、经营数据进行收集、分析和处理，为农业决策提供科学依据。
同时，实现农产品质量追溯，保障农产品安全。
4、电商化营销借助互联网平台，拓展农产品销售渠道，减少中间环节，增加农民收入。
农产品电商不仅让消费者能够更便捷地购买到优质农产品，也为农民提供了更多的市场机会。
二、信息化乡村振兴的意义与目标信息化乡村振兴是指利用信息技术推动乡村产业振兴、人才振兴、文化振兴、生态振兴和组织振兴，实现乡村经济社会的全面发展。
其意义主要体现在以下几个方面：1、促进城乡融合发展消除城乡之间的信息鸿沟，加强城乡之间的要素流动和资源共享，推动城乡一体化发展。
2、提升乡村治理水平通过信息化手段，实现乡村政务公开、事务管理的规范化和高效化，提高村民参与乡村治理的积极性和主动性。
3、丰富乡村文化生活利用互联网平台，传播优秀乡村文化，丰富农民的精神文化生活，增强乡村文化自信。
我国数字经济与农业经济的有效融合分析
我国数字经济与农业经济的有效融合分析作者：冯庆俊来源：《南方农业·下》2022年第03期摘要随着我国经济和科学技术的发展，先进技术在很多行业和领域都得到了广泛应用。
为了推动我国农业经济发展，帮助传统农业生产模式转型升级，分析了数字经济与农业经济有效融合的价值功能，阐述了数字经济为农村经济发展带来的重要契机，并提出了完善配套基础设施、推动战略规划设计、创新数字经济活力有效释放模式及将信息技术融入农业全产业链等策略。
关键词农村;农业经济;数字经济;技术引领中图分类号：F327 文献标志码：A DOI：10.19415/ki.1673-890x.2022.06.038随着信息技术的不断革新，以及我国市场经济体制改革的深入推进，数字经济近些年引起了人们的广泛关注。
数字经济是指以互联网、数字化技术作为重要依据，利用网络作为载体，对原有的产业经济结构进行不断调整和优化，从而实现经济的高效率、高质量发展。
在新的时代背景下，加强农村数字经济和农业经济的结合是必然趋势，农业具有明显的地域性、周期性特点，虽然农村土地资源丰富，劳动力也比较多，但由于其信息化基础设施建设薄弱，原始资本积累并不丰富，这是限制农业进一步发展的重要因素[1]。
不仅如此，农村地区天然存在着信息不对等、金融资源缺乏等问题，是目前政府部门需要关注和解决的重点。
因此，对农村数字经济和农业经济的结合进行分析具有重要意义。
1 数字经济与农业经济有效融合的价值1.1 响应国家战略的需要就目前情况来看，受到资源分配、基础设施建设等各方面因素的影响，农村数字经济整体发展较为滞后，对我国提升数字经济竞争力带来了一定阻碍。
早在2017年，中央政府工作报告中就提出了“数字经济”的相关概念，并将促进数字经济发展作为重要工作目标。
2019年，中共中央办公厅、国务院办公厅联合印发的《数字乡村发展战略纲要》中提出了明确要求，在新的时代背景下，要将强化农村数字经济发展水平作为一项重要工作。
“互联网+”与农业经济发展的相关研究
“互联网+”与农业经济发展的相关研究随着互联网技术的不断发展和普及，互联网+已经深刻影响了各行各业，其中农业也不例外。
互联网+农业经济发展是当下研究的热点之一，通过互联网技术的运用，可以提高农业生产效率、降低生产成本，促进农产品的流通和营销，促进现代农业的发展。
本文将围绕互联网+农业经济发展进行详细的研究和探讨。
一、互联网+农业经济发展的基本概念互联网+农业经济发展，是指通过运用互联网技术手段，以农业为载体，推动农业现代化，提高生产效率，降低生产成本，实现农产品的精准生产和精准营销，推动农业经济的发展。
互联网+农业经济发展是以互联网技术为基础，通过信息技术和物联网技术等手段，与农业产业深度融合，实现农业全产业链的信息化、数字化和智能化。
1. 现状：当前，我国农业面临诸多挑战，包括农产品销售渠道单一、信息不对称、生产成本高等问题，制约了农业的发展。
互联网+农业经济发展应运而生，通过信息技术和物联网技术等手段，让农业与互联网深度融合，推动了农业的转型升级和发展。
2. 意义：互联网+农业经济发展对于农业发展具有重要意义。
一方面，它可以提高农业生产效率，优化农业生产方式，降低了生产成本，提高了农产品的品质和产量。
它可以扩大农产品的销售渠道，提升农产品的市场竞争力，促进农产品的精准营销。
1. 农业信息化：通过互联网技术，实现农业生产的信息化管理，包括土壤信息、气象信息、农作物生长信息等，通过信息化手段，提高农业生产的精准性和准确性。
2. 农产品产销对接：通过互联网技术，实现农产品的生产对接销售，降低农产品销售环节的中间环节、减少流通损耗，提高农产品的市场竞争力。
3. 农业电商：农业电商是互联网+农业经济发展的重要内容，通过农业电商平台，可以实现农产品的直接销售，打通农产品生产者与消费者之间的信息和资金流通。
4. 农业物联网：利用物联网技术，实现农业生产的智能化管理，包括农业设施的远程监控、农业生产设备的智能化运行等，提高农业生产效率。
农业生产农业大数据发展与应用方案
农业生产农业大数据发展与应用方案第1章引言 (3)1.1 农业大数据的概念与意义 (3)1.2 农业大数据发展现状与趋势 (4)第2章农业大数据获取与处理技术 (4)2.1 数据采集与预处理 (4)2.1.1 数据采集方法 (4)2.1.2 数据预处理 (5)2.2 数据存储与管理 (5)2.2.1 数据存储 (5)2.2.2 数据管理 (5)2.3 数据分析与挖掘 (5)2.3.1 数据分析方法 (5)2.3.2 数据挖掘技术 (5)第3章农业生产数据采集与监测 (6)3.1 土壤信息采集 (6)3.1.1 土壤物理性质采集 (6)3.1.2 土壤化学性质采集 (6)3.1.3 土壤生物性质采集 (6)3.2 气象信息采集 (6)3.2.1 气温 (6)3.2.2 降水 (6)3.2.3 湿度 (6)3.2.4 风速和风向 (7)3.2.5 辐射 (7)3.3 农田作物生长监测 (7)3.3.1 作物长势监测 (7)3.3.2 作物病虫害监测 (7)3.3.3 作物产量预测 (7)3.3.4 农田水分监测 (7)第4章农业大数据分析模型与方法 (7)4.1 数据预处理方法 (7)4.1.1 数据清洗 (7)4.1.2 数据集成 (7)4.1.3 数据转换 (8)4.1.4 数据归一化 (8)4.2 农业数据关联分析 (8)4.2.1 相关性分析 (8)4.2.2 主成分分析 (8)4.2.3 聚类分析 (8)4.3 预测与优化模型 (8)4.3.1 线性回归模型 (8)4.3.3 支持向量机模型 (9)4.3.4 神经网络模型 (9)4.3.5 遗传算法优化模型 (9)4.3.6 深度学习模型 (9)第5章农业智能决策支持系统 (9)5.1 系统架构与设计 (9)5.1.1 系统架构 (9)5.1.2 系统设计 (10)5.2 农业生产决策支持 (10)5.2.1 作物生长模拟与优化 (10)5.2.2 灾害预警与防治 (10)5.2.3 农田水肥管理 (10)5.3 农业市场分析预测 (10)5.3.1 市场供需分析 (10)5.3.2 价格预测 (10)5.3.3 农业产业链分析 (11)第6章农业信息化与大数据平台建设 (11)6.1 农业信息化发展现状与趋势 (11)6.1.1 发展现状 (11)6.1.2 发展趋势 (11)6.2 农业大数据平台架构设计 (11)6.2.1 设计原则 (11)6.2.2 平台架构 (11)6.3 农业数据资源共享与交换 (12)6.3.1 数据资源共享 (12)6.3.2 数据交换 (12)第7章农业大数据在农业生产中的应用 (12)7.1 精准农业 (12)7.1.1 基于大数据的农业生产决策 (12)7.1.2 精准施肥与灌溉 (12)7.2 智能农业设备 (12)7.2.1 智能监测设备 (13)7.2.2 智能农机 (13)7.3 农业生态环境监测与治理 (13)7.3.1 农业生态环境监测 (13)7.3.2 农业面源污染治理 (13)7.3.3 农田土壤质量改善 (13)第8章农业大数据在农产品营销中的应用 (13)8.1 农产品市场分析 (13)8.1.1 市场供需分析 (13)8.1.2 消费者行为分析 (13)8.1.3 市场细分与目标市场定位 (14)8.2 农产品价格预测 (14)8.2.2 预测模型构建与应用 (14)8.3 农产品品牌推广与营销策略 (14)8.3.1 品牌定位与策划 (14)8.3.2 营销渠道优化 (14)8.3.3 网络营销策略 (14)8.3.4 精准营销与客户关系管理 (14)第9章农业大数据在政策制定与农业管理中的应用 (14)9.1 农业政策制定支持 (14)9.1.1 数据支持农业政策目标设定 (15)9.1.2 数据辅助农业政策方案设计 (15)9.1.3 数据监测农业政策实施效果 (15)9.2 农业资源合理配置 (15)9.2.1 土地资源优化配置 (15)9.2.2 水资源合理调配 (15)9.2.3 农业投入品高效利用 (15)9.3 农业灾害预警与风险管理 (15)9.3.1 农业灾害预警 (15)9.3.2 农业风险管理 (16)9.3.3 农业保险创新 (16)第10章农业大数据发展前景与展望 (16)10.1 农业大数据技术发展趋势 (16)10.2 农业大数据产业发展 (16)10.3 农业大数据在乡村振兴战略中的作用与贡献 (17)第1章引言1.1 农业大数据的概念与意义信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，农业作为我国国民经济的基础产业，亦迎来了前所未有的发展机遇。
大数据与智慧农业的深度融合
大数据与智慧农业的深度融合：开创农业新纪元随着科技的飞速发展，大数据技术正在逐步渗透到各个行业，尤其在农业领域，大数据与智慧农业的深度融合正开创农业的新纪元。
智慧农业，即利用现代信息技术，实现农业生产、管理、经营全过程的智能化，以提高农业生产效率、降低成本、增加收益。
而大数据技术则为智慧农业提供了强大的数据支持和技术保障。
一、大数据助力农业生产在农业生产中，大数据技术可以帮助我们获取更全面、更准确的信息，从而更好地指导农业生产。
例如，通过收集和分析气象数据、土壤数据、作物生长数据等，我们可以预测天气变化、土壤肥力、作物病虫害等，从而为农民提供合理的种植计划和防治措施。
此外，大数据还可以帮助农民优化种子选择、肥料配比、灌溉方式等，以提高农作物的产量和质量。
二、大数据提升农业管理效率在农业管理中，大数据技术可以实现精细化管理和智能化决策。
通过对农业生产全过程的监测和分析，我们可以及时发现和解决生产中存在的问题，从而提高农业管理的效率和精度。
例如，利用大数据技术对农田灌溉系统进行智能化调度，可以大大提高水资源的使用效率；通过数据分析，还可以实现对农田环境的智能化调控，以满足作物生长的最佳环境条件。
三、大数据推动农业经营模式创新在农业经营方面，大数据技术可以帮助农民实现农产品销售的精准定位和智能化管理。
通过对市场信息的收集和分析，农民可以更好地了解市场需求，制定合理的销售策略，提高农产品的附加值。
同时，大数据技术还可以帮助农民实现农业资源的优化配置，提高农业生产的整体效益。
此外，大数据还可以帮助农民建立与消费者之间的直接联系，实现农产品的个性化定制和精准配送，提高消费者的满意度。
四、展望未来随着大数据与智慧农业的深度融合，我们有理由相信，未来的农业将更加智能化、高效化。
首先，随着物联网、人工智能等技术的进一步发展，农业生产将更加自动化、智能化，大大提高生产效率。
其次，随着大数据技术的不断完善和应用范围的扩大，农业将更加精细化、精准化，为农民提供更加全面、准确的信息支持。
农业信息化与大数据技术在农业中的深度融合考核试卷
1.农业信息化与大数据技术的融合可以完全替代传统农业生产方式。（）
2.农业大数据分析只需要关注农业生产环节的数据。（）
3.云计算技术对于处理农业大数据中的海量数据具有重要作用。（）
4.农业信息化的发展与农民的文化素质水平无关。（）
4.针对当前农业信息化与大数据技术的发展现状，提出你认为在未来五年内，这两个领域的发展趋势及可能面临的挑战。
标准答案
一、单项选择题
1. D
2. D
3. D
4. D
5. D
6. D
7. D
8. D
9. D
10. D
11. D
12. C
13. D
14. D
15. D
16. D
17. D
18. D
19. D
A.大量性
B.多样性
C.价值密度低
D.所有以上特点
11.以下哪种技术在农业信息化中应用较少？（）
A.物联网
B.人工智能
C.区块链
D.虚拟现实
12.农业大数据分析中，以下哪个环节最重要？（）
A.数据收集
B.数据处理
C.数据分析
D.结果应用
13.以下哪个平台不是我国农业信息化平台？（）
A.国家农业大数据平台
2.农业大数据在市场分析与预测中，通过对历史销售数据、消费者行为等分析，为农产品销售提供决策支持。如某电商平台利用大数据预测，提前布局农产品供应链，优化库存，提高了销售效率。
3.信息化与大数据技术在农业资源管理与保护中，如通过无人机遥感监测农田病虫害，减少农药使用，保护生态环境。例如，某地区通过无人机监测，及时控制了病虫害，减少了30%的农药使用量。
数字化赋能农业全产业链运营模式及对策研究——以“丽水山耕”农产品为例
20农场经济管理 （2023/7）Nongchang Jingji Guanli数字化赋能农业全产业链运营模式及对策研究代琳（丽水学院）摘要：2023年中央一号文件提出，全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化和推进大数据应用及智慧农业发展。
数字化赋能农业高质量发展助推共同富裕建设是中国式现代化的重要特征。
在浙江省高质量发展建设共同富裕示范区坐标体系下，山区县农业经济社会发展既是“短板地”，同时又是“潜力极”。
积极探索以数字化手段赋能农业高质量绿色发展和全产业链运营模式发展路径，对于丽水加快推进打造数字化品质农业，建设宜居宜业和美乡村促进共同富裕具有重要启示作用和现实意义。
关键词：丽水；农业；数字化；全产业链；对策——以“丽水山耕”农产品为例【作者简介】 代琳（1987-），男，副研究员，博士，丽水学院中国（丽水）两山学院。
【基金项目】 浙江省丽水市生态产品价值实现专项研究课题（项目编号：FGLS202211）。
一、“丽水山耕”基本情况“山”和“水”是丽水最大的自然特征，因其良好的生态资源优势孕育出具有山水特征为代表的特色资源。
作为全国首家生态产品价值实现机制试点市，丽水在创新绿色发展和践行“两山”理念方面，以打造农产品区域公用品牌“丽水山耕”为载体，通过品牌赋能菌、茶、果、蔬、药、畜牧、油茶、笋竹和渔业等九大主导产业[1]，积极拓展农业产业化生态产品价值实现高质量绿色发展路径。
2020年，销售额突破108亿，平均溢价率30%，连续三年居中国区域农业形象品牌排行榜首位，获评“全国绿色农业十佳发展范例”[2]。
截至2021年底，全省共537家企业获得“丽水山耕”品字标认证，产品运作20多个省市，发放证书683张，其中丽水地区获品字标认证企业207家，发放产品证书252张。
二、“丽水山耕”农产品现存问题（一）数字化产业链融合闭环体系及层次延伸不够数字化赋能农业全产业链是需要实现从消费端到服务端再到生产端的闭环全渗透，即从“餐桌”到“田间”的产业链条各关键节点的重塑[3]。
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大数据要与农业全产业链深度融合
农业大数据是指在现代农业生产、经营、管理、销售等活动中形成的具有高附加值、多时空特征的海量数据，它广泛应用于服务农业主管部门、建设智慧生态农业、一体化农业服务网络、助力农业保险推广、服务农村金融等方面。
农业大数据的获取手段包括传感器、监控设备、智能移动设备、互联网、无人机和卫星、科研活动及农民等。
其管理架构可分为基础层，数据处理、分析、挖掘层，应用服务层和决策层四个层次。
其重点研究内容是数据标准化及数据共享，农业大数据建模分析、模拟预测方法研究，人工智能技术。
认识大数据时代的来临，比认识大数据本身更为重要。
党的十九大报告提出实施乡村振兴战略，并在贯彻新发展理念，建设现代化经济体系这个部分中，强调要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。
发展农业大数据对建设智慧生态农业，助力乡村振兴，加快推进农业现代化具有重大的战略意义。
农业大数据助力乡村振兴，它有力支撑着现代化农业中生产、经营、管理、服务各个环节，农业大数据是农业信息化过程中的必然产物，因此要将大数据与农业的全产业链进行深度融合，促进农业现代化进程。
农业大数据和其他领域的资源一样，是重要的农业资源，要研究和选择从资源中挖掘财富的方法和技术。
农业大数据的研究和应用，要紧密结合我国乡村振兴中存在的突出问
题展开，要树立问题导向，提高认识，促进贵州全省农业大数据开放共享；要坚持实事求是，因地制宜，扶持重点，打造特色，防止低水平重复建设，总结发展实践和成功经验，探索创新多元模式，以点带面，点面结合，推动全省乡村振兴健康有序进行。