农业数据库的查询及应用

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农村集体土地所有权数据库应用与更新

农村集体土地所有权数据库应用与更新

农村集体土地所有权数据库应用与更新摘要:我国一直以来就是一个农业化大国,其无论是耕地面积,还是农民人口基数都十分庞大,农业不仅关系着我国的民生,更关系着我国经济的发展和进步,其作为经济产业中的重要一环,一直以来都扮演着重要的角色。

而在这其中,农村的集体性土地占有很大的比例,为了推进农业的发展,就要推进农村集体土地的产业结构,而农村土地所有权所涉及的到的数据和信息十分庞大,其不仅关系着土地的基本问题,更关系着土地应用的效率。

关键词:农村;集体土地;所有权;数据库;更新引言:农村的集体土地所有权主要就是指代土地所有人在法规范围之内对于农村土地拥有,使用,处分,以及占有等的权益。

该权力的建立给与农村土地一定的法律拥有权力,很大程度上维护了农民基本的土地权力。

本篇文章就是根据对农村土地的所有权数据库的应用和更新进行研究和分析,在这样的基础之上,提出相应的建议,希望为提升三农问题给与支持和帮助,进而推进农业的发展。

1.农村土地所有权数据库中存在问题农村集体土地所有权指的是集体土地的所有者在法律规定的范围内对土地享有的占有、使用、收益和处分的支配权。

农村农民集体所有权的建立,赋予广大农村集体土地的法律归属,保护了农民的根本利益。

为此,农村集体土地所有权成果具有现势性、权威性、准确性。

农村集体土地所有权数据库成果在日常国土管理工作中逐渐得到应用,数据库成果的更新工作也迫在眉睫。

随着城市的不断发展,城市地域范围不断向农村扩大,导致大量农村集体土地所有权的性质、权属发生了变化,现势性和准确性无法维护。

如在土地利用现状图中,土地已经报批转为国有土地,但是在农村集体土地所有权成果中,土地权属性质依旧是村组农民集体,在以后的不动产登记发证过程中,出现集体土地上出现商品房的情况,造成原本是合法,空间数据又不合法的尴尬局面。

2.对农村土地所有权数据库进行更新的流程为了保障土地数据库在更细之后数据的精准性和时效性,可以把整个过程,划分为几个不同的模块,首先是历史数据库,然后是工作库,最后是现势库。

数据库应用在农业信息管理中的应用

数据库应用在农业信息管理中的应用

数据库应用在农业信息管理中的应用随着科技的进步和信息化的普及,数据库在不同领域中的应用日益广泛。

农业信息管理作为农业发展的重要组成部分,也逐渐意识到了数据库应用的重要性。

本文将探讨数据库在农业信息管理中的应用,并分析其在提高农业生产效率、优化资源配置以及决策支持方面的优势。

一、数据库在农业信息管理中的重要性农业信息管理旨在通过搜集、整理、存储和分析农业相关数据,为农作物生长、病害防治、资源利用等农业决策提供科学依据。

而数据库作为一种专门用于组织、存储和管理大量数据的系统,可以为农业信息管理提供完善的数据基础。

通过数据库,农业数据可以被高效地储存、查询和分析,提供有力的支持和指导。

二、数据库应用在农业生产效率提升方面1. 数据库的数据集成和共享能力农业生产涉及众多因素,如土壤环境、气象条件、作物生长情况等。

这些数据来源广泛,格式不一,且大量分散在各个部门和单位。

而数据库的数据集成和共享能力可以解决数据分散和格式不一致的问题。

各个农业信息系统可以通过数据库进行数据交换和共享,提高农业信息的整合度,避免信息孤岛。

2. 数据库在农业监测和预警中的应用数据库可以通过接收和存储传感器等设备所获取的实时农业数据,如土壤温湿度、降雨量等,辅助农民进行农业生产的监测和预警。

通过数据库中的数据分析和模型预测,可以提前发现作物病虫害的蔓延趋势,及时采取防治措施,减少损失。

三、数据库应用在农业资源优化配置方面1. 数据库的数据挖掘和分析能力数据库可以通过数据挖掘和分析技术,对大量农业数据进行挖掘和分析,探索其中的潜在关系和规律。

通过对历史数据和模型的分析,可以为农业资源的合理配置提供决策支持。

例如,通过数据库分析数据,可以帮助农业部门确定最佳的农作物种植区域分布,以及农业投入品的分配策略。

2. 数据库在土壤肥力管理中的应用土壤肥力是农业生产中一个重要的方面,而数据库可以帮助管理者进行土壤肥力管理。

通过数据库,可以存储土壤质量检测数据和农田管理措施的实施情况,并进行数据分析和模拟,以确定最佳的土壤肥力管理策略。

大数据在农业中的应用

大数据在农业中的应用

大数据在农业中的应用随着技术的快速发展和数据的普及,大数据已经成为推动各个领域发展的重要力量之一。

在农业领域,大数据的应用也逐渐受到重视。

本文将探讨大数据在农业中的应用,并分析其对农业生产、农民收入以及农产品质量的影响。

一、大数据在农业生产中的应用1. 农业数据采集与分析大数据技术可以通过传感器、遥感技术和GPS等手段采集农田土壤质量、气象状况、农作物生长情况等各种数据,并进行实时监测和分析。

借助大数据分析,农民可以更准确地了解农田的水分状况、养分状况和病虫害情况,从而及时采取相应的措施,提高作物产量和质量。

2. 农业决策和风险评估大数据技术可以对农业市场进行监测和预测,帮助农民了解市场需求和价格趋势。

同时,大数据分析还可以评估农业风险,例如干旱、洪涝和病虫害等,为农民提供科学的决策依据。

农民可以通过大数据分析,合理调整农作物的品种和种植面积,降低风险和损失。

二、大数据对农民收入的影响1. 提供市场机会大数据技术可以帮助农民更好地了解市场需求和价格变动,为农民提供更多的市场机会。

农民可以根据市场需求调整种植品种和数量,提高农产品的附加值和市场竞争力。

通过与供应链的对接,农民可以直接将农产品销售给超市、餐馆等渠道,提高销售效益。

2. 提高生产效率大数据技术可以为农民提供农业生产建议和技术支持,帮助农民合理安排农业生产工艺和种植方式,提高生产效率。

例如,根据大数据分析结果,农民可以合理选择合适的农作物品种、施肥方式和灌溉方法,最大程度地提高农产品的产量和质量。

三、大数据对农产品质量的影响1. 质量监控与品牌建设借助大数据技术,政府和监管部门可以对农产品的生产、运输和销售过程进行监控和管理,确保农产品的质量安全。

通过大数据分析,可以实现对农产品追溯体系的建立,提供农产品产地、种植过程和检验结果等详细信息,有效保障了消费者的知情权和权益。

同时,大数据还可以帮助农产品建立品牌形象,提高市场竞争力。

2. 农产品溯源与防伪大数据技术可以通过分析农产品的生产和销售环节,建立完整的溯源系统。

农业数据库系统

农业数据库系统

农业数据库系统的组成和特点
2.4 应用层
应用层负责将分析结果以友好的界面展示给 用户,并提供用户对数据的查询和检索功能
农业数据库系统的应用场景
农业数据库系统的应用场景
农业数据库系统在农业 生产、科研、管理等多 个领域都有广泛的应用。
例如
农业数据库系统的应用场景
3.1 农业生产 管理
农业数据库系统可以 提供农田管理、种植 计划、作物长势监测 等功能,帮助农民更 有效地管理农田
农业xxxx
-
1 2 3 4 5
农业数据库系统的概念和作用 农业数据库系统的组成和特点 农业数据库系统的应用场景 农业数据库系统的发展趋势和挑战
小结
农业数据库系统
农业数据库系统是支持 农业领域数据存储、管 理、分析和检索的重要 工具。以下是对农业数 据库系统的详细介绍
农业数据库系统的组成和特点
2.2 数据存储 与管理层
数据存储与管理层负 责对海量数据进行有 效存储和管理,包括 数据的清洗、整合、 分类、索引等操作, 以保证数据的准确性 和完整性
农业数据库系统的组成和特点
2.3 数据分析与挖掘层
数据分析与挖掘层负责对存储在数据仓库中 的数据进行各种分析和挖掘,如趋势分析、 对比分析、关联规则挖掘等,以提供对农业 决策的支持
农业数据库系统的概念和作用
农业数据库系统的概念和作用
农业数据库系统的组成和特点
农业数据库系统的组成和特点
农业数据库系统通常由数据源、 数据存储与管理层、数据分析 与挖掘层和应用层四个部分组

农业数据库系统的组成和特点
2.1 数据源
数据源是农业数据库系统的基石 ,包括各种农业气象数据、土壤 数据、农作物生长数据、病虫害 数据等。这些数据可以通过传感 器、遥感技术、实地调查等方式 获取

农产品数据库

农产品数据库

农产品数据库在当今数字化的时代,农产品数据库的建立和应用具有至关重要的意义。

它不仅是农业现代化发展的重要支撑,也是保障农产品质量安全、优化农业产业结构、促进农产品流通的有力手段。

农产品数据库是什么呢?简单来说,它就是一个大型的信息集合,里面包含了各种各样与农产品相关的数据。

这些数据涵盖了农产品的种类、产地、种植或养殖过程、生长环境、质量检测、市场销售等诸多方面。

农产品数据库的建立首先需要大量的数据采集工作。

这可不是一件轻松的事情,需要深入到农田、养殖场、农产品市场等地,通过实地调研、问卷调查、传感器监测等多种方式获取第一手的数据。

比如说,要了解某种水果的生长情况,就需要记录它的播种时间、施肥次数和量、病虫害防治措施、采摘时间等等。

对于养殖的家畜,要记录其饲料种类和用量、生长周期、免疫情况等。

这些数据的准确性和完整性直接影响着数据库的质量和可用性。

采集到数据后,接下来就是数据的整理和分类。

这就好比把一堆杂乱无章的物品按照一定的规则摆放整齐。

不同类型的数据要分别存储在不同的模块中,以便于查询和分析。

比如,把关于农产品产地的信息归为一类,把质量检测的结果归为另一类。

同时,还要对数据进行标准化处理,确保不同来源的数据能够相互兼容和对比。

有了丰富准确的数据,农产品数据库能发挥出巨大的作用。

对于农民来说,他们可以通过数据库了解市场的需求趋势,从而合理调整种植或养殖的品种和规模,避免盲目生产导致的滞销和损失。

比如,发现某种蔬菜在市场上供不应求,就可以适当增加种植面积;如果某种水果价格持续低迷,就可以考虑改种其他更有市场前景的品种。

数据库还能为农民提供科学的种植和养殖技术指导,帮助他们提高农产品的产量和质量。

对于农产品加工企业来说,数据库能帮助他们筛选优质的原材料供应商,确保生产出的产品符合质量标准。

企业可以根据数据库中的信息,选择来自特定产地、具有特定品质的农产品进行加工,从而打造出具有特色和竞争力的产品。

在农产品的质量监管方面,数据库更是功不可没。

三大农业数据库1

三大农业数据库1

AGRICOLA数据库 (三)AGRICOLA数据库 该数据库收录了1970年以来的文献, 该数据库收录了1970年以来的文献, 1970年以来的文献 累计文献量达400余万条, 累计文献量达400余万条,每年新增记录 400余万条 11万条左右。该数据库以题录为主, 11万条左右。该数据库以题录为主,正在 万条左右 向全文数据库的方向发展。 向全文数据库的方向发展。
国际应用生物科学中心(CABI) (一)国际应用生物科学中心(CABI)
目前,CABI出版编辑和维护着两个大型数 目前,CABI出版编辑和维护着两个大型数 据库:农业和自然资源数据(CABABSTRACTS) 据库:农业和自然资源数据(CABABSTRACTS) 和人类健康与营养数据库( HEALTH), 和人类健康与营养数据库(GLOBAL HEALTH), 而它的许多产品都是从这两个数据库衍生而成。 而它的许多产品都是从这两个数据库衍生而成。
CABI文摘是CABI编辑出版的一 CABI文摘是CABI编辑出版的一 文摘是CABI 套专门报道世界各国农业及其相 关学科文献的检索刊物, 关学科文献的检索刊物,按学科 专业分册出版, 1972年起,CAB 专业分册出版,从1972年起,CAB 年起 开始建立“ Abstracts”数据 开始建立“CAB Abstracts”数据 库,其文献源来自世界40多个语 其文献源来自世界40多个语 40 种130多个国家1.4万多种出版物; 130多个国家1.4万多种出版物; 多个国家1.4万多种出版物 数据记录以每年16万条的速度递 数据记录以每年16万条的速度递 16 增,居世界三大农业文献数据库 之首。 之首。
国际应用生物科学中心(CABI) (一)国际应用生物科学中心(CABI)
CABI的宗旨:通过传播、 CABI的宗旨:通过传播、应用和研究农业和 的宗旨 生物科学,以信息产品支持农业、林业、 生物科学,以信息产品支持农业、林业、人类健 自然资源管理等领域,为人类健康服务。 康、自然资源管理等领域,为人类健康服务。目 加入该组织的成员国达41 41个 中国于1995 1995年 前,加入该组织的成员国达41个,中国于1995年8 月正式成为CABI成员国。 月正式成为CABI成员国。 CABI成员国

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

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。

国际三大农业数据库检索与利用

国际三大农业数据库检索与利用

二、OvidSP检索平台的特点和检索技巧
• 为了更快更好的检索效果,请使用具有快 速JavaScript引擎的浏览器访问OvidSP平 台。建议使用: Internet Explorer 8及以上版本的浏览器 FireFox 3.6
检索技巧
• 高级检索支持逻辑运算、位置检索、词频 检索、混合运算检索及词组检索 • 逻辑运算符:and、 or、 not • 位置运算符:adj • 词尾截词符:$或*
注意:检索词之间需要用布尔逻辑运算符(and、 or、 not) 进行组配,否则系统会默认为词组检索,导致检索 结果为零。
得到检索结果13条
多个字段检索
多字段检索可限定检索词出现的字段,使用AND、 OR或NOT对多项检索条件进行组合,生成比较复 杂的检索策略。
注:多字段组合检索框不识别括号, 同一检索框中的检索词只能分别用and 或or组配,不能混合组配。
简单检索界面
检索词再增加microRNA
Байду номын сангаас
canine influenza virus microRNA
检索结果5283条,没有五星级记录。 说明犬流感病毒microRNA研究鲜 有报道,研究的人不多。
influenza virus microRNA
那么,其他动物感染流感病毒后的 microRNA研究,有没有文献报道? 把canine去掉,再检索!
2.利用谷歌学术搜索。国外几个 大型期刊出版社均与谷歌有合作 关系,只要是我校IP范围,图书 馆购买的期刊全文数据库中的文 章均可下载。
3.通过外文期刊 网找全文:直接 下载或文献传递
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农业数据库的查询及应用实验二内容农业数据库的查询及应用网站1(国家级):国家农业科学数据共享中心(/)简介:农业科学数据共享中心是由科技部“国家科技基础条件平台建设”支持建设的数据中心试点之一。

中心建设由中国农业科学院农业信息研究所主持,中国农业科学院部分专业研究所、中国水产科学研究院、中国热带农业科学院等单位参加。

该中心建设是以满足国家和社会对农业科学数据共享服务需求为目的,立足于农业部门,以数据源单位为主体,以数据中心为依托,通过集成、整合、引进、交换等方式汇集国内外农业科技数据资源,并进行规范化加工处理,分类存储,最终形成覆盖全国,联结世界,可提供快速共享服务的网络体系,并采取边建设,边完善,边服务的原则逐步扩大建设范围和共享服务范围。

如何通过农业科学数据中心来共享数据呢?下面的图就是共享数据的方法图。

国家农业科学数据中心将数据库的共享分成三个模式:模式一:对于已经数字化的数据通过元数据提供共享服务。

模式二:对于目前还没有数字化但是没有建设数据库的软硬件条件,可以采用国家农业科学数据中心提供的空间远程建库,并通过元数据提供共享服务。

模式三:对于目前还没有数字化并且近期难以提供网络化共享的数据,采用登记服务信息的方式,使得用户能够通过服务信息的查询,发现数据拥有单位,并通过现实方式来实现数据共享。

如果想使用国家农业科学数据中心的数据,应该如何操作呢?下面的图就是使用共享数据的方法图。

网站2(国家级):中国农业科技基础数据信息系统(/)简介:“农业科技基础数据信息系统”是国家科技部支持建设的公益性、基础性数据库。

基础性工作是指对基本科学数据、资料和相关信息(以下统称科学资料)进行系统的采(收)集、分类、整理、鉴定和评价、积累和综合分析,保证这些科学资料的流动与使用,以促进基本规律的研究。

这一系列工作是自然科学基础研究的主要任务之一。

这些科学资料是知识创新的信息资源和能够增值的巨大的社会财富,是国家实施可持续发展战略的科学依据。

“农业科技基础数据信息系统”将向全社会无偿开放,农业科技管理部门、农业科技人员、农业技术推广人员等都可以通过Internet 无偿访问该系统。

在“农业科技基础数据信息系统”建设过程中,参考了一些文献信息,但由于时间关系,未能与作者一一联系。

因此,如果您认为农业科技基础数据信息系统中的内容参考了您的文章,请及时和我们联系,我们将根据您的意愿撤消或者保留您的文章,以确保您的正当权益。

本系统为365天×24小时运行。

用户查询遇见问题请联系以下地址。

单位名称:中国农业科学院农业信息研究所联系地址:北京市海淀区中关村南大街12号邮政编码:100081内容及查询:“农业科技基础数据信息系统”使用分为三步。

第一步:选择您要查询的数据库第二步:输入您要查询的关键字第三步:系统显示您要的记录网站3(省/区域级):中国黑土生态数据库(/page/index.vpage)简介:中国黑土生态专业数据库的建设,是东北地理与农业生态研究所结合已有研究内容和资源和针对东北黑土区的相关研究内容,是对公开渠道发布发表的各类资料进行收集整理和标准化处理后发布共享的。

中国黑土农业生态数据库是《中国湿地与黑土生态综合集成数据库》的分库,是十五期间中国东北黑土农业生态数据库的延续,主要向国家粮食安全和战略需求并为重大科研项目提供支持。

十一五期间,在十五数据库的基础上,主要更新和建立了四个子库,黑土生态资源数据子库;黑土农业生产数据子库;黑土生态环境变化数据子库;黑土区长期定位研究观测数据子库。

开发了新的网站和数据查询共享系统,更加方便用户的使用和数据的充分利用。

数据库力图全面的展示中国黑土区域生态环境的演变过程,尤其是农业生态,并通过网络连接达到数据共享的目的。

从而能为准确判断人类生产活动对中国黑土农田生态系统的作用和后效,探讨区域生态环境演变的内在原因提供科学的数据支撑。

内容及查询:数据资源主要包括:(1)黑土生态资源数据子库:该数据子库主要涵盖黑土区土地和耕地资源、森林和草地资源等本区自然资源状况。

(2)黑土农业生产数据子库:该子库收集和处理了长时间序列的农业生产方面的数据资源,包括耕地面积,劳动力状况等。

(3)黑土生态环境变化数据子库:该数据子库针对东北黑土区生态环境变化问题收集和处理了不同尺度的水土流失等环境变化数据。

(4)黑土区长期定位研究观测数据子库:该子库收集并整理了建所以来在水、土、气、生四大研究领域开展的科学研究项目产生的数据和观测数据。

十一五以来,数据库系统的功能更加完善,新增数据达到了2GB。

本数据库以快捷、方便的形式提供数据服务。

用户可从网站首页上面直接浏览各数据集的内容,还可以数据名称、关键词和摘要内容的方式对全库进行数据检索。

同时,部分比例尺较大的矢量数据和长期研究观测数据,用户可以通过浏览元数据来确定需求,也可以通过提交数据使用申请表的方式进一步获取数据,我们将酌情考虑是否提供服务。

用户还可以电子邮件或电话等方式联系我们,可以为用户提供光盘寄送、FTP传输或硬盘直接复制等方式的数据传递服务。

网站4(省/区域级):湖北农业资源与区划数据共享服务平台(/agri/)简介:湖北农业资源与区划数据共享服务平台是湖北省科技基础条件平台建设项目成果之一。

经过两年时间建设,本科学数据共享平台已经具备一定规模的数据量,已具备一定的社会服务能力,现开通有关网站,供广大用户浏览、查询和数据下载使用。

数据查询:使用说明:用户可以根据“数据名称”、“摘要”、“关键词”进行任何简单查询和组合查询。

查询关键字可使用AND及OR进行连接,如希望查出武汉地区有关水利的数据,可在“数据名称”输入:武汉AND 水利操作步骤:1.在“数据名称、“摘要”、关键词”字段,用户在“文本框”中自己输入查询值。

2.完成后,用户进行“查询”即完成查询操作。

请输入查询条件:数据名称:摘要:关键词:网站5(市、县级):哈尔滨市农业委员会农业数据资源中心(/db/index.asp?action=db_fg)网站6(市、县级):新乡农业数据库资源中心(/db/)网站7(学校级):东北农业大学图书馆中、外文科技文献数据库(/)网站8(国外):美国农业部(/wps/portal/usda/usdahome)网站8(国外):美国玉米生产者协会(/wps/portal/usda/usdahome)网站9(资源):免费农业信息资源--综合农业数据库(/libdzzy/mf/mfny.htm)网站10(经济):中国农业经济信息网(/)网站11(经济):中国农产品交易网(/)网站12(补充):人地系统主题数据库(/index.asp?name=& pass=&danwei=)人地系统主题数据库——农业经济数据库(/zrzy/g28.asp?name=无&pass=无&danwei=无&kubian=G28&kuming=农业经济数据库)简介:人地系统主题数据库是面向人地系统基础研究、国家经济建设和国家战略需求,以人口、资源、环境和发展(PRED)为核心的数据库服务系统。

它由中科院信息化专项提供支持、中科院地理科学与资源研究所承建。

人地系统主题数据库是在完善原中国自然资源数据库的基础上,通过整合东北黑土区、黄土高原、西南山地等人地关系典型区域以及中国周边与全球主要国家(地区)的人地系统数据形成。

数据库的内容涉及自然资源、环境、人口、社会经济、生态等多个方面,主要为地球科学基础研究、区域可持续发展、政府管理决策以及社会公众提供数据服务。

人地系统主题数据库由32个子库构成,目前的数据量总量超过6TB。

其中,属性数据库包含400多个关系表,8000多个数据项,约1000万个数据;矢量数据库包括不同比例尺的地理背景要素和专题要素;栅格数据产品包括1平方公里分辨率的气温、降水、日照时数、相对湿度、NDVI等生态环境背景数据和人口、GDP等人文数据。

到“十一五”末,主题库的数据总量将达到7.6TB。

人地系统主题数据库使用方法:人地系统主题数据库服务系统功能丰富,使用简单、方便。

系统具有数据库查询浏览、数据下载、图形浏览和生成以及统计数据可视化与在线分析功能。

(1)为满足用户通过网络查找资源环境和社会经济数据的需求,本系统提供了多种数据查询方式供用户选择,每一种查询方式可以看作单一的操作模块,例如:分类数据查询模块、分类数据浏览模块、选择数据查询模块、选择数据浏览模块、关键字数据查询模块、分省数据查询模块、分县数据查询模块、分变量数据查询模块、数据目录查询等模块。

每一个模块又由多个子模块组成,例如分类数据查询模块就是由数据库选择子模块、数据表选择子模块、数据查询条件选择或输入子模块、数据调取子模块、数据显示子模块等组成。

(2)数据下载是本系统最为重要的功能之一,为了满足用户通过网络下载资源环境、社会经济、栅格数据及遥感图像的需求。

(3)系统具有资源环境图形模块、统计图形模块、经济人口图形模块,用于图形浏览,建立了统计图和地图自动生成模块,用于库内数据的可视化。

系统可自动生成全国范围的以该数据内容为依据的统计地图。

所生成的地图包括数据自动分级、颜色自动分级、自动生成图例、图名并同时显示出生成该图的数据集。

所生成的地图具有可放大、缩小、平移、旋转等功能。

(4)统计数据可视化在线分析功能。

目前,该功能已集成中国省级1950年到2007年之间每年的大约100多项指标数据。

通过该功能可以直接对这些数据进行①属性数据空间可视化;②基于时间序列的指标数据空间分布动画模拟;③指标数据的时间序列趋势分析;④地图和图表的联动显示;⑤指标数据不同省份间的对比分析等。

本项功能使用简单,界面友好,打开页面便可直接操作。

人地系统主题数据库各分库简介:1)中国水资源数据库全国各省区水资源(总量、地表水、地下水等)数量,1995-2004;水资源开发利用(需水、供水、用水等)现状(1995年-2004年)和规划数据(1980s)等及部分水文数据。

另有反映重点地区水资源状况的遥感数据(1970s)。

2)中国土地资源数据库全国各省区地形、土地利用现状与土地覆盖、土地适宜类型、耕地面积变化情况等(1987-2004逐年),数据主要来源:(1)中国1:100万土地资源图,(2)国家土地资源统计资料;全国各县历年耕地面积(数据主要来源:国家农业统计资料)及一些年份的土地利用数据(数据主要来源:土地利用概查)(1980s)。

3)中国气候资源数据库全国600多个气象台站累年平均及历年(1961-2000)分月和分旬的热量、温度、降水、湿度、风等地面气候资料,目前共有30多张关系表4)中国生物资源数据库(中国森林、中国草地、中国野生动植物)a. 森林资源数据库:汇集了历次(第1次到第5次)森林资源调查数据,包括分省区林业用地各类面积蓄积、优势树种分龄组面积蓄积、主要林种分龄组面积蓄积;分县林业用地各类面积蓄积、林木蓄积等。

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