一、    數字農業大數據應用分析平臺簡介

智慧農業、數字農業大數據分析平臺具有全面龐大的數據資源，內容涵蓋了專業農業數據、動態農業數據、共享農業數據、涉農企業數據四大模塊。平臺將宏觀經濟與農業農村等國家發布的相關政策和數據全面收集，能夠高效的為用戶提供更加全面的新鮮咨詢，同時還實現了與本地政府、企業和社會三方數據共享，打破了信息孤島，實現了各種信息資源的有效連通。同時還能夠采集到涉農企業數據，幫助農民群眾進行更加準確的市場分析和定位分析。在整個平臺運行過程中，以專業分析為導向，并成功引入了數據挖掘理念，為用戶提供多層次、多角度、多維度農業數據在線分析功能。同時整個平臺操作較為簡便，可視化的操作界面，讓用戶可以更加輕松的實現數據查詢、數據分析和數據成果展現。平臺所生成的數據報表具有可視化功能，能夠滿足不同層次用戶的多方面需求。該平臺還具有互動功能，平臺開設有互相關注、評論等互動模塊，用戶可以根據自己的想法，發表相應意見和見解，或者評價相應的數據，實現了用戶之間的有效溝通，有效交流，使單純的數據平臺轉化為知識共享交流及知識傳播的平臺。

二、    數字農業大數據應用分析平臺特點分析

（一）、從服務領域來看。該農業云平臺以農業領域為核心，涵蓋了種植業、養殖業、林業等行業，并逐漸拓展了和農業、林業、養殖業相關的上下游產業，從宏觀方面對各個產業的相關經濟數據進行全面收集整合。內容主要包括了統計數據、進出口數據、價格數據、生產數  據、氣象數據等；

（二）、從地域范圍來看。該平臺以本地區農業數據為核心，并借鑒其他省份和農業數據為參考，不僅包括了本鄉鎮、市級、省級農業數據，更包括了全國層面的數據，為精準區域研究提供了堅實的基礎；

（三）、從專業角度，該平臺構建了分層實施結構，首先構建了農業領域專業數據資源，然后逐步構建了與農業相關的各個產業的數據資源，對設計各個產業的數據資源進行有效監測。

三、    數字農業大數據應用分析平臺展示內容（以縣級平臺為例）

3.1大數據綜合分析展示

實現以一屏觀全局的綜合分析展示，將農業大數據以圖表、圖形方式展示“大數據智慧化分析”、“農業物聯網數據匯總分析”、“農業生產管理數據匯總分析”、“農資管理數據匯總分析”、“設備運行狀況和檢測數據匯總”、“大數據災害預警分析”的實時信息，方便管理人員進行現場遠程指揮和控制，同時實現監管、分析、指揮、調度、宣傳、培訓等作用。

3.2大數據智慧化分析

結合數字整體設計農業系統平臺，會對整體農業產業生態鏈進行集中分析。主要分為四大方面:

（一）種植生產分析

（1）通過標準化種植生產系統數據（結合物聯網子系統中環境監測、土壤檢測、氣象監測、視頻監測），分析農戶生產標準化種植指導的實際執行情況；

（2）分析每戶種植生產過程作業事項、步驟、規格、用量、間距、方式、風險等統計分析；

（3）通過地塊統計每個地塊的農戶關聯信息、種苗量、來源、方式、時間、灌溉量、用肥料量及種類、用藥量及種類；

（4）對作物生長環境的空氣溫度、濕度，光合光照度、二氧化碳，土壤水分、溫度、PH值、EC鹽分等詳細數據分析；

（5）對農戶生產問題統計分析，找到高發問題，集中問題，隱藏問題。

全數字量化分析后，經過平臺匯總后，進行統計分析出每家每戶的種植生產實際具體差異（含歷年對比差異），是否按照標準化種植、用藥、用肥、作業等事項，并對超標、欠標、缺作業、過作業、嚴禁、等不規范作業事項進行及時預警，以及高反饋量問題、高風險問題預警。從而實現大數據分析推動標準生產化的生產的實現，終實現推動現代化數字農業更高水平。

（二）市場動態分析

通過交易市場收集到的市場品種、產量、品質、交易量、交易價、市場價、客戶量、農戶量等信息全數字量化，經過平臺匯總后，進行統計分析出：

（1）今年的實際總產量，單畝產量，每戶產量，并于歷史對比增產還是降低；

（2）今年的實際農戶總產值及收入，單畝產值及收入，單戶產值及收入；

（3）農產品質量分析，今年總體農產品質量，每家每戶的農產品質量，結合物聯網監測系統和生產標準化管理系統分析出，每家每戶的種植生產實際具體差異，地塊區域差異等；

（4）市場價格、客戶量等詳細分析。

全數字量化分析后，經過平臺匯總后，進行統計分析出總體差異，及每家每戶的今年市場詳細差異，歷年差異，找到差異的原因，找到改善的重點。結合*方面，從而實現對生產環節中的重點把控點，達到不斷提高品質和效益。

（三）投入品多維分析

生產是個每年循環投入的特性，投入成本與品質、生態環保總是相互問題：

（1）對每年的生產投入品農資進行整體統計匯總分析，總體投入量、總體投入費用，每戶投入量、投入費用，每個地塊投入量、投入費用；

（2）通過分類匯總分析到具體每個農資品的投入總體投入量、總體投入費用，每戶投入量、投入費用，每個地塊投入量、投入費用；

（3）結合農資管理子系統對每個農戶（畝地投入量）進行分析預警控制，農資的過度購買；

全數字量化，經過平臺匯總后，進行統計分析出總體差異，及每家每戶的今年投入品詳細差異，和歷年差異，通過大數據進行分析展示出來，并對超標、超額、過投入、嚴禁品、等不規范作業事項及時管制。

（四）頂層總體分析

智慧農業、數字農業大數據分析平臺頂層大數據分析再次對*、二、三方面的同時結合，頂層分析出整體生產、管理、市場、生態的效益指標及綜合指標，分析出農業總體成本與生產效率的指標，環保降排指標，以及管理指標（生產、市場）分項指標和總體指標。整個生態系統形成，降本增效，低排、低殘留（甚至0殘留）綠色環保，高效益的綠色系統。針對每個綜合指標或者子項指標可以單獨立項進一步科研，從而推動農業高精尖的發展。

3.3農業物聯網數據匯總分析

以農情環境監測設備（傳感器、監測終端、傳輸終端）部署為基礎，在各類種植區域內部署多個監測點，對多項重要的環境要素進行監測。數據通過物聯網系統上傳至云服務器后實現數據的云共享，管理者打開云平臺即可實時獲取相應數據，并通過云平臺的數據計算和應用能力，對數據進行進一步的更具實用性的分析、對比，獲取更多、更全、更實用的幫助農企、農戶種植進一步優化的可靠數據。

農業物聯網數據匯總分析主界面以便捷應用、提升效率為基本建設要求， 有序排布了涵蓋整個生產區域所有監測點的環境要素趨勢圖和實時監測數據列表，*地方便了用戶對于重要信息的快速獲取、查看和簡要分析。同時，提供當前區域內全部投入使用的設備總數及快捷入口，點開即可進入相應區域和進行操作；實時天氣、智能日報、一鍵溯源均可通過此頁面點擊進入。

所有功能板塊排布有序，數據顯示得當，用戶操作簡單、便捷。

（1）實時查看

將監測數據轉會為可視化的數據、圖表等多種形式，管理者在云平臺首頁、趨勢分析頁面，即可查看監測區域內實時的環境監測信息和進行多種方式的統計分析。全部數據均可在一個頁面內進行操作查看，不同顏色標注異常數據或標準值參考線作基準，輔助管理者快速進行生產決策，減少工作時間，提升工作效率；以數字化代替個人經驗，提升決策的準備性。

（2）統計分析

系統將為用戶提供趨勢分析、多日分析、多點分析、多日分時等多種統計分析方式。全部數據統計功能分布在一個界面，點擊相應位置即可切換相關功能和相應基地，并且可以生產多種格式的圖片供用戶隨時調用數據。①趨勢分析將展示一天內環境變化趨勢，有大閾值、小閾值、適宜值作為標準參考，管理者可以以此作為標準對當天作物的生長是否處于適宜環境的基準，進行評定和輔助生產設備的開關決策；②多日分時可以將當天、兩天、三天、四天、五天內的監測數據在一個趨勢表內進行分析，查看幾天內環境波動、變化情況；③多日分析可對近八天的環境變化趨勢進行對比分析，以發現近期區域內是否存在較大的環境變化異常，并對此做出關鍵性決策；④多點分析可將多個監測點的監測數據進行對比分析，以發現各個監測點之間（即各片生產區域）存在著的產業，由此得出對于農作物生長狀況是否存在異常及由此產生的影響的可靠報告。

（3）數據列表

數據列表為全部監測數據以列表的形式展示的頁面，用戶可在此查看某天的環境要素變化區間、某一天全部時段的完整監測數據。數據列表可以生成Excel圖片供用戶隨時下載用調用。

實現實時監控、全程監測、在線監管、遠程指揮、輔助決策，降低監管成本，提高管理服務效率，構建形成全區統一的具有性、快速高效的數字農業網格化監管體系，提高安全風險評估水平和預測能力。

3.4農業生產管理數據匯總分析

通過“質量追溯碼”標識信息，建立原輔料采購、生產加工、質量監控、倉儲管理、分銷渠道、消費者管理的全程質量追溯體系，實現產品的雙向追溯（即追蹤：原料→產品；溯源：產品→原料）管理。

在生產資料管理方面，對種苗的來源、種類、數量、使用流向、時間等作詳細管理，作為質量管理工作的重要手段和種苗質量檢查的重要依據。在農業投入品方面，對生物投入品、化學投入品和農業設施設備等作詳細管理，建立包含投入品類型、來源、數量、責任人、使用情況、剩余物資歸還等生產管理檔案和責任可追溯制度。

3.5農資管理數據匯總分析

將生產經營主體的基本信息、農資備案信息、農資銷售、風險預警、銷售分析等信息以圖表化方式展示出來，方便管理。

3.6設備運行狀況和檢測數據匯總

事先監測，及時處理：當設備正在運行時，若系統中的某個設備出現問題，特別是重要監控點的采集設備，沒有事先檢測，導致重要視頻圖像采集不到或不及時，則容易造成重大損失。設備運行狀態監控系統服務器則可以做到事前防范和預警，以供相關人員及時處理問題。

強大的監控功能：采用圖形化界面實時向管理者展示視頻監控系統的運行情況及各設備狀態信息(包括前端設備及后端設備)，能夠通過及時掌握前端、后端設備的工作狀態，及時發現系統中出現的異常情況，準確定位異常設備。

3.7大數據災害預警分析

基于大數據實現農業生產、市場、災變和重大疫病等監測預警分析，利用預警處置模型，分析其影響程度，對農業生產過程中出現的異常狀況及時精準預警，進一步提高政府決策能力和服務能力。重點建設以下內容：

1）農業生產監測預警

農業生產監測預警是基于全市農業生產過程氣象環境監測、農情監測、農事生產監測等重要數據，實現對全市農業生產過程的實時監測和預警，推進農業生產標準化管理，提供農業生產專家服務，保障農業生產安全。同時建立農業生產知識庫查詢，幫助解決用戶種植過程中病蟲害診斷防治等相關問題。

2)農業市場監測預警

選取全市主要銷地市場數據進行數據監測、分析服務。運用大數據和云計算能力對結構化與非結構化數據抽取、剝離、歸類。把農業品種、規格、庫存、價格等數據分別以地域、企業、市場、零售等維度細致分類存儲，實現相關價格數據實時發布、行情分析、市場預警，為應對農業市場變化提供有效輔助。

3）重大病蟲害監測預警

針對重大病蟲害防控中存在的監測難、預警難、預防難和應急響應難等問題，基于農業大數據研制重大病蟲害預警動態模型,將基礎地理數據、社會自然經濟數據、生產防病害基礎數據有機融合，實現病蟲害監測和預警等信息的空間分布、準確定位、快捷查詢、預警預報等功能，對病蟲害的流行趨勢和流行規律進行模擬GIS演示,對其危害性進行預測和評估，為病蟲害管理部門和有關機構提供重大病蟲害的GIS預警預報和聯動應急指揮管理功能，達到重大病蟲害反饋快速、監測*和控制及時的目標。

4）農業災變應急預警

為提升農業生產應急監測預警能力，通過大數據分析應用，監測種植環境、水利氣象、病蟲害、氣象數據、物聯網監測數據等實時監測數據，配以預警分析模型，達到對惡劣天氣、臺風、病蟲害等災變事件的提前預知和精準定位，能夠提前預估損失程度和受災面積。并可通過空間和定位分析，結合農業機構人員分布、農資供應分布、種植分布、災變走向、發生范圍，實現快速、精準開展農業生產應急工作，以科學的方式，大限度的預防、挽救農業生產損失。