农业大数据的实践应用领域

大数据在农业中应用的实践案例主要集中在以下几个方面：

基于大数据的气象分析、建模与预测

气象是农业生产中最重要的因素，气象大数据可以对未来一定时间的天气进行分析、预测。气象大数据是通过物联网、计算机记录天气数据，分析这些数据，建立当地的天气模型所产生的数据，与当前天气进行比较，再进行分析天气情况。大数据预测未来方式，其预测时间长、准确度高，最长可提前40天生成冷热天气概率。在干旱季节，就可以根据预测的结果，提前进行人工干预，可以大大减少恶劣天气带来的农业损失。

支持全产业链服务的农业大数据服务平台

挖掘、使用和分析农业生产和科研中会产生的有价值的数据，会对现代农业的发展起到举足轻重的作用。归纳分析实践中产生的数据资料，利用算法建立模型，可在粮食安全、土壤污染防治、病虫害预警等诸多农业领域建立起风险防控机制。大数据的应用与农业领域的相关科学研究相结合，可以为农业科研、政府决策、涉农企业发展等提供新方法、新思路。(www.xing528.com)

基于大数据的农产品价格走势、市场饱和量分析

对农产品销售的时间和数量进行数据采集，并结合市场行情进行分析比较，可以准确地预测农产品价格走势和市场需求，利用这些数据来帮助农户做出生产安排，并且政府可以利用这些数据制定引导措施，有效地避免了大量农产品滞销的困境。

我国农业信息技术经历了多年的发展，研发了涵盖多层面、多领域的农业信息化系统，同时形成了不同级别、面向不同领域的数据资源，构成了庞大的信息资源。基于云计算构架和大数据技术，整合数据资源、规范数据标准、统一标识和规范协议等，实现计算资源虚拟化建设，是消除数据鸿沟、发展农业大数据资源的关键所在，否则就构不成大数据，就会成为无水之源、无本之木，造成无米之炊的困境。通过构造虚拟化技术平台，实现IT资源的逻辑抽象和统一表示，将在大规模数据中心管理和解决方案交付方面发挥巨大的作用，是支撑云存储和云计算系统的基石。