全国智慧农业气象服务平台数据存储规范
智慧农业信息化平台建设方案
智慧农业信息化平台建设方案1. 引言智慧农业信息化平台是指利用先进的信息技术手段，对农业生产、管理和决策进行智能化、自动化的平台。
该平台通过采集、存储、处理农业数据，为农民提供农业生产的科学化、精细化管理方案，并为政府决策提供农业产业发展的依据。
本文将介绍智慧农业信息化平台的建设方案。
2. 平台架构智慧农业信息化平台的架构主要包括三个层面：前端采集层、中间处理层和后端决策层。
2.1 前端采集层前端采集层主要负责采集农业数据，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。
采集方式可以通过传感器、气象站等设备进行实时采集，也可以通过农民自主输入相关数据。
采集的数据需要进行标准化处理，并进行实时传输到中间处理层。
2.2 中间处理层中间处理层主要负责对采集的数据进行存储和处理。
数据存储可以采用云服务提供商提供的存储服务，也可以搭建私有云进行存储。
数据处理主要包括数据清洗、数据分析和数据挖掘等工作，通过对数据的处理，提取有价值的信息，为后续的决策提供支持。
2.3 后端决策层后端决策层是整个平台的核心部分，主要负责农业生产的管理和决策。
基于中间处理层提取的信息，采用机器学习、人工智能等算法进行数据建模和分析，为农民提供种植方案、病虫害防治建议等智能化决策支持。
同时，后端决策层也向政府决策者提供农业产业发展的参考意见。
3. 技术支持为了保证智慧农业信息化平台的正常运行，需要进行技术支持。
以下是平台所需的技术支持：3.1 网络支持智慧农业信息化平台需要具备稳定的网络支持，以保证数据传输的可靠性和实时性。
可以选择运营商提供的宽带网络，也可以搭建专用网络。
3.2 云服务支持由于农业数据量庞大，需要具备较大的存储和计算能力。
可以选择使用云服务提供商提供的存储和计算服务，也可以搭建私有云进行支持。
3.3 数据安全支持农业数据是敏感数据，需要进行合理的保护和安全管理。
可以采用数据加密、访问控制等技术手段，确保数据的安全性和隐私性。
数字化气象服务平台设计与实现
数字化气象服务平台设计与实现一、前言近年来，随着互联网、大数据和人工智能技术的发展，数字化气象服务平台在气象领域的应用越来越广泛。
数字化气象服务平台可以利用大数据和人工智能技术，对海量气象数据进行分析和挖掘，为用户提供更加准确、及时的气象信息和服务。
本文将介绍数字化气象服务平台的设计与实现，包括平台的架构设计、功能模块设计和实现方法等内容。
二、平台架构设计数字化气象服务平台的架构设计是平台设计的基础，其合理性和稳定性对平台的功能和性能有着直接的影响。
平台架构设计的关键是要满足大规模数据处理、存储和分析的需求，同时保证平台的可扩展性和稳定性。
1. 数据采集与存储层数据采集与存储层是数字化气象服务平台的基础层，包括气象观测数据的采集和存储。
平台需要与气象观测设备进行数据交互，并将各种气象观测数据进行实时采集和存储。
为了保证数据的完整性和实时性，平台需要具备高可用性和可靠性。
2. 数据处理与分析层数据处理与分析层是平台的核心层，包括对气象观测数据进行处理、分析和挖掘。
平台需要利用大数据和人工智能技术，对海量气象观测数据进行实时处理和分析，从中挖掘出有价值的信息。
平台还需要提供灵活的数据分析工具和算法库，为用户提供个性化的数据处理和分析服务。
3. 服务接口与应用层服务接口与应用层是平台对外提供服务的接口层，包括平台的API接口和应用程序接口。
通过这一层，用户可以通过各种终端设备（如PC、手机、平板等）访问平台的气象数据和服务。
平台需要提供丰富的API接口和开发工具，为用户提供丰富多样的气象数据和服务。
三、功能模块设计基于平台架构设计，数字化气象服务平台可以划分为以下几个功能模块：2. 数据存储模块数据存储模块主要负责对已采集的气象数据进行存储和管理，保证数据的存储安全和可靠性。
该模块需要考虑数据的存储结构和存储方式，以及数据的备份和恢复策略，保证数据的稳定性和可恢复性。
数据服务模块主要负责为用户提供气象数据和服务，包括查询、检索、分析、预警等功能。
农业农村部关于印发《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》的通知
农业农村部关于印发《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》的通知文章属性•【制定机关】农业农村部•【公布日期】2024.10.23•【文号】农市发〔2024〕4号•【施行日期】2024.10.23•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】农业管理综合规定正文农业农村部关于印发《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》的通知农市发〔2024〕4号各省、自治区、直辖市及计划单列市农业农村（农牧）、畜牧兽医、渔业厅（局、委），新疆生产建设兵团农业农村局，北大荒农垦集团有限公司、广东省农垦总局，部机关各司局、派出机构、各直属单位，有关单位：为大力推进智慧农业建设，进一步推动《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》落地落实，我部组织制定了《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》。
现印发你们，请认真组织实施。
农业农村部2024年10月23日全国智慧农业行动计划（2024—2028年）为贯彻落实党中央、国务院关于发展智慧农业的决策部署，进一步推动《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》落地落实，加快智慧农业技术装备推广应用，制定本行动计划。
一、总体要求基本思路。
聚焦智慧农业发展的重点领域和关键环节，瞄准农业农村生产管理面临的难点问题，组织实施智慧农业3大行动，通过政策拉动、典型带动、技术驱动、服务推动，形成一批可感可及的工作成果，加快推动智慧农业全面发展，有力支撑农业现代化建设。
工作布局。
在公共服务能力建设上，加快打造国家农业农村大数据平台、农业农村用地“一张图”和基础模型算法等公共服务产品；在产业布局上，着力推动主要作物大面积单产提升，培育一批智慧农场、智慧牧场、智慧渔场，推进全产业链数字化改造；在示范带动上，支持浙江先行先试，探索推广“伏羲农场”等未来应用场景。
行动目标。
按照“一年打基础、三年见成效、五年上台阶”的工作安排，分阶段推进。
2024年，全面启动智慧农业公共服务能力提升、智慧农业重点领域应用拓展、智慧农业示范带动3大行动8项重点任务。
智慧农业中的大规模数据采集与处理方法
智慧农业中的大规模数据采集与处理方法随着科技的不断发展，智慧农业已经成为农业领域的新趋势。
智慧农业通过运用现代信息技术手段，如物联网、云计算、大数据等，实现对农作物生长环境的监测、农业生产过程的管理优化、农业机械设备的控制以及农产品的溯源等。
其中，大规模数据采集与处理是智慧农业的核心关键技术，其准确性和高效性对于提升农业生产效益至关重要。
一、大规模数据采集大规模数据采集是智慧农业中信息获取的基础和前提。
针对不同的农业场景和目标，采集方法也有所差异。
1. 传感器技术：通过布置在农田或设施内的各类传感器，如土壤湿度传感器、气象传感器、光照传感器等，实时监测农田的环境参数。
这些传感器可以定时采集数据，并将数据通过无线网络传输到中心服务器进行处理和分析。
2. 遥感技术：利用遥感卫星、无人机等载荷平台获取高分辨率图像，通过图像处理算法提取出农作物的生长状况、病虫害情况等数据指标。
遥感技术具有覆盖范围广、数据更新频率高的特点，能够实现对大片土地的监测。
3. 物联网技术：通过无线传感器网络、RFID等技术实现设备和农业环境信息的互联互通。
通过在设备、农作物和土壤中布置传感器，建立起一个庞大的感知网络，同时实现对农业设备的远程监控和控制。
二、大规模数据处理大规模数据的处理包括数据存储、数据管理和数据分析三个关键环节。
1. 数据存储：处理大规模农业数据的第一步是将数据进行存储。
由于数据量庞大，传统的存储方式已无法满足要求。
云存储技术可以提供可靠的大规模数据存储空间，并具备高可扩展性和高可用性。
同时，云存储还能够实现数据备份和数据共享，方便不同农业生态中的参与者进行协同工作。
2. 数据管理：对于庞大的农业数据集，有效的数据管理是不可或缺的。
数据管理包括数据清洗、数据预处理和数据集成等工作。
数据清洗是指根据预定的规则和约束，对数据进行去除重复、剔除异常等操作，确保数据的准确性和一致性。
数据预处理则是根据数据特点和分析目的，进行特征提取、降维、数值归一化等操作，为后续的数据分析做好准备。
农业大数据应用平台技术要求
农业大数据应用平台技术要求一、引言随着科技的不断发展，农业领域也逐渐开始应用大数据技术，以提高农业生产效率、农产品质量和农村经济发展水平。
农业大数据应用平台作为农业信息化的重要组成部份，为农业决策提供科学依据和农民生产提供技术支持。
本文将详细介绍农业大数据应用平台的技术要求。
二、平台架构1. 数据采集与存储农业大数据应用平台应具备数据采集和存储的能力。
数据采集可以通过传感器、监测设备等方式进行，采集的数据包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。
数据存储应具备高可靠性和高扩展性，可以采用云存储技术，保证数据的安全性和可靠性。
2. 数据处理与分析农业大数据应用平台应具备数据处理和分析的能力。
数据处理包括数据清洗、数据预处理等步骤，以确保数据的准确性和完整性。
数据分析可以采用机器学习、数据挖掘等技术，对农业数据进行模式识别、预测分析等，提供农业决策支持。
3. 决策支持与展示农业大数据应用平台应具备决策支持和展示的能力。
决策支持可以根据数据分析的结果，为农业决策者提供决策建议和预测结果。
展示可以通过可视化的方式，将农业数据和分析结果呈现给用户，方便用户理解和使用。
三、技术要求1. 数据安全性农业大数据应用平台应具备数据安全性保障措施，包括数据加密、权限管理、防火墙等，确保农业数据的机密性、完整性和可用性。
2. 可扩展性农业大数据应用平台应具备良好的可扩展性，能够适应不断增长的数据量和用户量。
平台应支持分布式计算和存储，以实现高性能和高可用性。
3. 实时性农业大数据应用平台应具备实时性，能够及时采集和处理农业数据，为农业决策提供及时的支持。
平台应具备实时监测和报警功能，及时响应农业生产中的异常情况。
4. 用户友好性农业大数据应用平台应具备良好的用户界面和用户体验，方便用户操作和使用。
平台应提供简洁明了的操作界面，支持多种终端设备，如PC、手机等。
5. 数据互联互通农业大数据应用平台应具备数据互联互通的能力，能够与其他农业信息系统进行数据交换和共享。
智慧农业系统平台实施方案
智慧农业系统平台实施方案与需求随着科技的不断进步，智慧农业逐渐成为了当下农业发展的主要方向。
智慧农业是指运用信息技术和智能化设备，对农业进行信息化管理和生产；目的在于提高农业生产效率、优化农业发展结构、推动农业现代化和绿色发展。
而实现智慧农业需要一个智慧农业系统平台，该平台需要具备以下功能：1.四化整合：将实时监测、精确农业、精准管理、智能服务整合于农业生产过程。
2.数据存储：对极大量的农业数据进行存储。
3.数据管理与分析：通过大数据算法对数据进行分析，为农业生产提供策略。
4.系统可靠性：保证系统的稳定性与可靠性，确保农业生产的连续性。
实施方案为了实现以上功能，智慧农业系统平台需要遵循以下实施方案：1. 硬件设施的搭建智慧农业系统平台需要搭建一套完整的硬件设施，包括传感器、网络设备、服务器等。
传感器是智慧农业系统的关键设备之一，可有效地随时、随地地收集、传输各类数据。
网络设备用于将数据传输到中央服务器。
服务器用于存储数据，支持各种数据处理、分析以及算法实现。
2. 数据采集智慧农业系统平台需要对农业资源、生产等方面进行数据采集工作。
这些数据包括：气象、土地、植物、水文、农民等方面的数据。
数据采集通过传感器实现，将采集的数据上传到中央服务器进行存储。
3. 数据管理与分析中央服务器负责对收集的各种农业数据进行管理、存储、分析和处理工作，处理后的数据反馈给管理者，以便于他们更好地进行决策和规划工作。
数据管理是决策支持的基础，数据分析和处理是智能化管理系统实现的重要手段。
4. 智慧农业系统的开发智慧农业系统平台需要开发底层框架、大数据分析、决策支持、智能预测等几个模块。
其中，底层框架是整个系统的核心，需要实现数据的采集、存储、管理和分析处理功能。
大数据分析模块是针对农业生产数据进行分析和挖掘，提取数据中隐藏的信息和规律。
决策支持模块是在大数据分析处理的基础上，为农业生产管理者提供决策建议。
智能预测模块是基于历史数据和近期预测进行农业产量、价格和市场行情等方面的预测。
智慧气象数据综合服务平台建设方案
02
智慧气象数据综合服务平台需求分析
用户需求分析
用户类型
分析不同类型用户（如气 象部门、科研机构、企业 和公众）的需求和特点， 以便提供定制化的服务和
功能。
用户需求调研
通过问卷调查、访谈和焦 点小组等方式，深入了解 用户对气象数据服务的需
求和期望。
用户权限管理
根据用户类型和需求，设 定不同的权限等级，确保 平台数据的安全性和保密
交互设计
优化交互流程，提供清晰的提示信息和操 作反馈，降低用户使用难度。
定制化
支持用户定制界面风格、布局和功能模块 ，满足不同用户的个性化需求。
04
智慧气象数据综合服务平台开发
系统开发环境
操作系统
选择稳定、安全的操作系统，如 Linux或Windows Server。
01
开发语言
02 使用Python、Java、C#等编程语 言进行开发。
减少污染排放
智慧气象数据综合服务平台能够为企业提供定制化的气象 服务，帮助企业优化能源利用和减少污染排放，降低对环 境的负面影响。
提高资源利用效率
智慧气象数据综合服务平台能够为政府和企业提供决策支 持，有助于合理规划经济活动和社会资源，提高资源利用 效率。
谢谢您的聆听
THANKS
性能测试
测试平台在高负载下的响应速度和吞吐量 。
安全测试
检测平台的安全漏洞和防护措施的有效性 。
兼容性测试
确保平台在不同操作系统、浏览器和设备 上的兼容性。
系统部署
环境准备
搭建服务器、网络和存储等基础 设施。
软件安装与配置
安装平台所需软件，并进行相关 配置。
数据迁移与导入
将原有气象数据迁移至新平台， 并进行数据清洗和整合。
全国智慧农业气象服务平台数据存储规范
全国智慧农业气象服务平台数据存储规范（试行）中国气象局2016年11月前言全国智慧农业气象服务平台综合数据存储规范的制定以《气象结构化数据存储规范（初稿）》、《全国农业气象数据库环境技术规范（试行）》和《全国精细化气象格点预报数据规范》为基础，依托中国气象局CIMISS云平台，是对《气象结构化数据存储规范（初稿）-农业气象分册》、《全国农业气象数据库环境技术规范（试行）》的补充和完善，是全国智慧农业气象服务平台的数据参考规范。
主要包括基础气象资料库、农业气象观测数据库、农业气象专题产品库、农业气象野外调查数据库、用户采集数据库、农业气象背景数据库。
智慧农业气象数据库存储数据类型有站点数据、格点数据、Word文档、图片数据和视频数据五类。
智慧农业气象数据存储规范1.范围本规范规定了智慧农业气象数据存储规范，包括地面气象数据、土壤数据、农业气象观测数据、农业气象灾害数据、农业气象采集数据、农业气象数值产品、农业气象服务产品和台站信息等数据的表结构、索引、分区方式等内容。
本规范适用于气象结构化数据的存储管理。
不论选用传统关系型数据库，还是选用分布式关系型数据库进行存储，都可使用该规范。
2.术语与定义(1)数据库meteorological database数据库是按照预定结构组织成的气象信息的集合，本规范涉及气象、土壤、农业气象、农业气象灾害、农业气象产品和台站信息六类数据库。
(2)表结构 table表是数据库内部的数据存储机制。
表含有一组固定的列。
表中的列描述该表所跟踪的实体的属性。
(3)索引 index索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。
(4)分区 partition分区是数据库基于性能和可扩展性等因素的考虑将一个大数据表分为独立的若干小表。
3.规范技术说明对于智慧农业气象数据的存储管理，不论是选用传统关系型数据库，还是选用分布式关系型数据库，都需要设计数据存储的三项最基本内容，即表结构、索引和分区。
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全国智慧农业气象服务平台数据存储规范
（试行）
中国气象局
2016年11月
前言
全国智慧农业气象服务平台综合数据存储规范的制定以《气象结构化数据存储规范（初稿）》、《全国农业气象数据库环境技术规范（试行）》和《全国精细化气象格点预报数据规范》为基础，依托中国气象局CIMISS云平台，是对《气象结构化数据存储规范（初稿）-农业气象分册》、《全国农业气象数据库环境技术规范（试行）》的补充和完善，是全国智慧农业气象服务平台的数据参考规范。
主要包括基础气象资料库、农业气象观测数据库、农业气象专题产品库、农业气象野外调查数据库、用户采集数据库、农业气象背景数据库。
智慧农业气象数据库存储数据类型有站点数据、格点数据、Word文档、图片数据和视频数据五类。
智慧农业气象数据存储规范
1.范围
本规范规定了智慧农业气象数据存储规范，包括地面气象数据、土壤数据、农业气象观测数据、农业气象灾害数据、农业气象采集数据、农业气象数值产品、农业气象服务产品和台站信息等数据的表结构、索引、分区方式等内容。
本规范适用于气象结构化数据的存储管理。
不论选用传统关系型数据库，还是选用分布式关系型数据库进行存储，都可使用该规范。
2.术语与定义
(1)数据库meteorological database
数据库是按照预定结构组织成的气象信息的集合，本规范涉及气象、土壤、农业气象、农业气象灾害、农业气象产品和台站信息六类数据库。
(2)表结构 table
表是数据库内部的数据存储机制。
表含有一组固定的列。
表中的列描述该表所跟踪的实体的属性。
(3)索引 index
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。
(4)分区 partition
分区是数据库基于性能和可扩展性等因素的考虑将一个大数据表分为独立的若干小表。
3.规范技术说明
对于智慧农业气象数据的存储管理，不论是选用传统关系型数据库，还是选用分布式关系型数据库，都需要设计数据存储的三项最基本内容，即表结构、索引和分区。
表结构用于定义数据的组成和要素存储类型，索引和分区用于优化数据检索和管理性能。
(1)表结构
表结构定义数据包含的各要素字段，包括要素名称、字段编码、数据类型、约束（是否为主键、是否可空）、以及字段的赋值说明等。
其中，字段编码源自BUFR码，进行了适当扩展。
数据类型主要包括NUMBER、CHAR/VARCHAR2和DATE三种。
要素字段包括用于辅助存储管理的管理型字段（如资料标识、入库时间、更新时间等）和气象要素数据字段（如温、压、湿、风、降水等）。
(2)索引
索引分为两种，即唯一索引和一般索引。
唯一索引，是为了避免数据表中存在重复的键值，一般设计为一个；唯一索引也具备与一般索引一样的加速检索能力。
一般索引，是为了提高应用检索效率，将常用的检索字段设计为索引，可设计为一个或多个。
智慧农业气象数据的唯一索引，一般由站点、观测时间、层次等时空字段组成。
一般索引，则由常用应用场景的检索字段组成。
(3)分区
气象数据具有时空密度高的特点，因此数据规模较大。
为提高存储管理性能，大部分数据表都需要进行分区。
一般都按时间范围进行分区，依据数据的规模大小，分区粒度可选择为月、日和小时。
4.基于站点的资料存储规范
4.1.中国地面气象资料
中国地面气象资料包含地面实况气象资料和预报气象资料两类，其中，实况资料包括气象要素日值实况、小时值实况和气候标准值；预报资料为精细化城镇预报产品。
数据表中文名、表格中文名称、名称编码和说明见下表。
具体表结构见附件1-中国地面实况与预报气象资料表。
表清单
4.2.土壤资料
土壤资料包括土壤土壤水文物理特性、土壤相对湿度、土壤水分总储存量、有效水分储存量、土壤冻结与解冻、土壤地温小时值、土壤地温日值等。
数据表中文名、表格中文名称、名称编码和说明见下表。
具体表结构见附件2-中国地面土壤资料表。
表清单
4.3.农业气象观测数据
农业气象观测数据包含作物生长发育、干物质与叶面积、灌浆速度、产量因素与产量结构、关键农事活动、县级产量水平、
动(植)物物候期、牧草发育期、牧草生长高度、牧草产量、牧草盖度及草层采食度、家畜膘情等级与羯羊重调查等内容。
数据表中文名、表格中文名称、名称编码和说明见下表。
具体表结构见附件3-农业气象观测数据表。
表清单
4.4.农业气象灾害要素
数据表中文名、表格中文名称、名称编码和说明见下表。
具体表结构见附件4-农业气象灾害要素表。
表清单
4.5.农业气象采集数据（用户采集上传的数据）
农业气象采集数据包括农业气象灾害数据采集、作物生长发育状况数据采集、产量数据采集、农事活动数据采集、牧草生长发育状况数据采集。
数据表中文名、表格中文名称和说明见下表。
具体表结构见附件5-农业气象采集数据表。
表清单
4.6.农业气象数值产品
站点农业气象数值产品是基于站点气象数据，通过农业气象算法，客观计算的农业气象指导产品，包括农业气象灾害等级监测与预报、农业气象灾害影响预报与评估、农业气候适宜度、作物发育期预报、作物模型模拟等产品，见下表。
表的要素名称、字段编码、数据类型、约束、说明等表结构见附件6-农业气象数值产品(站点)表。
表清单
4.7.公共信息
主要包括省级单位代码表、台站信息表、用户信息表、台站站网表、台站分级表、国内行政编码表等信息。
表结构见附件7-公共信息表（均为新建表）。
4.8.经济信息
主要包括主要农作物的港口价格和市场价格等信息。
表结构见附件8-农产品经济信息表。
表清单
4.9.互动信息
主要包括用户提问和作答信息。
表结构见附件9-互动信息表。
表清单
5.基于格点的农业气象数据存储规范
主要包括格点化气象要素实况值（日尺度）和格点化的气象要素预报（日滚动）产品、格点化农业气象监测产品（作物发育期、土壤湿度、作物积温、农业气象灾害监测）、格点化农业气象评估与模拟产品（农业气候适宜度、农业气象灾害影响评估、作物生长模拟等）、农业气象预报产品（农用天气预报、农业气象灾害等级与影响预报、作物发育期预报、土壤墒情预报、农事活动预报等）、农业遥感监测产品（作物长势遥感监测、农作物种植面积遥感监测、农作物产量遥感估算、农业气象灾害遥感监测等）。
表结构见附件10-农业气象数值产品（格点）表，相关规范见附件13- NWFD GRIB2编码格式。
表清单
5.1.农业气象格点数据规范
5.1.1.格点数据存储目录规范
存储根目录：/CIMISS/AGME/GRID/，其下分3个目录，包括：
国家级格点指导产品和格点实况分析产品、省级格点订正产品、全国格点服务产品。
5.1.2.存储文件名规范
（一）格点产品
5.1.3.格点区域
国家级精细化农业气象数值产品区域范围为：70°-140°E、0°-60°N。
分辨率为1公里，投影方式为经纬投影。
省级精细化气象格点产品区域范围以国家级产品起始点（70E，0N）为基准点，各省起始点与基准点之间的纬向、经向距离均是格点分辨率的整数倍。
分辨率为1公里，投影方式为经纬投影。
各省格点区域范围表（1公里分辨率）
6.农业气象文字产品
农业气象文字产品包括农业气象周（旬）报、农业气象月报、农用天气预报、农业气象影响预报与评估、农业气象灾害监测预警评估、农业干旱监测评估与预报、春耕春播气象服务专报、夏收夏种气象服务专报、秋收秋种气象服务专报、特色农业气象服务专报、灾害性天气预警等要素名称、字段编码、数据类型、约束、说明等见下表，也可参见附件11-农业气象文字产品表。
农业气象word产品编码表
7.农业气象知识库
主要包括农业气象指标、灾害、农业政策、农业管理措施、农业栽培以及农业气象相关知识等。
具体参见附件12-农业气象知识库表。