农业病虫害对农作物的产量和品质造成了严重的威胁，因此准确、高效地检测和识别病虫害是农业生产中的重要任务。本文介绍了一个综合的农业病虫害数据集，由农业虫害检测数据集、农业病害检测数据集、农业病害分类数据集和水稻表型分割数据集组成，包含55个类别、48576张，共4.14 GB的图像样本。从公开数据源和学术论文中收集和整理数据，保证了数据集的多样性和代表性。在数据的筛选、清洗和标注过程中，采用了严格的质量控制和验证措施，以确保数据集的准确性和可靠性。该数据集可用于农业病虫害识别和水稻表型鉴定等农业视觉任务，能够为农业病虫害研究提供有价值的资源，并促进农业生产的可持续发展。

为了解决人工智能（Artificial Intelligence）应用在地球物理参数反演中的“黑箱”问题，使得人工智能应用具有物理意义和可解释性及普适性，深度学习耦合物理方法和统计方法的理论和技术在各学科领域正在陆续展开。本研究通过梳理作者20余年的相关研究，在前面归纳和演绎得到人工智能地球物理参数反演范式理论和判定条件基础上，分别给出了遥感参数人工智能反演范式和判定条件。目前大家研究普遍遇到一个问题，很多人工智能参数反演理论模拟数据反演精度非常高，但实际应用反演精度不理想，因此深度学习如何耦合物理方法和统计方法成为当前亟须解决的工程与技术难题。我们以被动微波土壤水分和地表温度反演为例进行阐述，分析表明物理模型本身的精度还要很大的提升空间或者模拟数据只代表现实情况中的少部分情况。因此只利用物理模型模拟数据直接进行反演还存在很大的局限，必须补充大量高精度的多源统计观测数据。同时可以通过利用模拟数据对深度学习训练和用实际数据检验物理模型的误差。统计方法是人类最直观的描述，物理方法是对统计方法的归纳演绎总结，但真实世界的信息或能量传输是按量子形式传递，物理模型只是当前人们认识世界的最高形式，大部分模型并没有刻画好真实信息流。深度学习中的不同神经元更适合描述和表达量子信息的传输方式，以微积分量子能量信息流认识真实世界需要提高人类的思维认知方式，这才是最高模式。如何采集满足真实情况（量子信息或能量传输）的数据显得非常重要，当前可以充分利用物理逻辑推理构建物理方法和统计方法，并在范式理论和判定条件框架指导下利用大数据思维模式提高地球物理参数反演精度。通过物理逻辑推理证明输入变量能唯一确定输出变量是形成具有物理意义和可解释及通用的反演或分类或预测范式的基本条件，从量子信息（能量）传输真实角度控制采集数据质量是地球物理参数高精度反演工程与技术实现的关键，提高微积分量子信息流思维认知和甄辨物理模型的局限对实现人工智能高精度反演具有里程碑意义。

产业兴旺是乡村振兴的重中之重。农产品成本收益调查记录了农产品投入、产出、收益等情况，是政府部门进行宏观调控和价格管理的基础。新时代新征程，这套数据将在推进乡村振兴战略过程中发挥更大作用。很多学者基于该套数据分析我国农业投入要素使用、生产力、成本、利润等状况，但对数据库样本选择、采集过程、相关指标内涵等细节介绍有待加强。因此，本文收集了早籼稻、中籼稻、晚籼稻、粳稻、小麦和玉米等三种粮食2005－2017年31个地区的成本收益调查数据，形成数据集。本文重点对数据产生的背景、数据采集的方法、数据的主要内容以及数据的使用价值进行介绍。相关学者不仅可以使用该数据分析我国农产品的投入产出状况，也可以借鉴该数据的抽样方法、质量控制经验等。

储粮害虫是造成粮食产后损失的重要因素，对粮食害虫早期活动进行检测和监控是减少储粮损失的必要且合适的防控措施。随着人工智能的发展，基于深度学习的图像检测方法在农业领域得到了广泛应用，目前在储粮害虫检测领域的研究相对较少，数据集的质量往往决定了深度学习模型能够学到的知识水平，因此构建专门用于储粮害虫图像检测和计数的数据集具有重要意义。本文提出的数据集GrainPest包含500幅粮虫原始图像、500幅像素级显著目标标注图像、420个害虫检测目标框标注文件和500条粮虫数量数据。数据集涵盖了玉米象、麦蛾、谷蠹、玉米螟、大谷盗、蚕豆象、米象、咖啡豆象、绿豆象、印度谷螟等主要粮食害虫，图像背景涉及小麦、玉米、大米、稻谷、绿豆、蚕豆等常见粮食。由于实际检测中有很多粮食是未感染虫害的，因此数据集还包含了80幅不含害虫目标的纯粮食背景图像，这增加了害虫显著性检测的难度。本数据集提供了一个多样性的粮虫图像基准数据集，旨在促进深度学习在储粮害虫显著性检测、目标检测和粮虫计数方面的研究，为降低粮食储藏损失和保障粮食安全提供支持。

及时准确地获取耕地空间分布数据对于农业生产管理、种植结构调整、保障粮食安全等具有重要意义。本研究以东北三省（黑龙江省、辽宁省、吉林省）为研究区，基于哨兵二号（Sentinel-2）卫星影像数据，建立每一省份特定年份的耕地与非耕地样本12个月份的归一化差分植被指数（NDVI）数据集库；利用Google Earth Engine遥感计算平台，依据耕地与非耕地样本的NDVI的差异性特征进行监督分类，建立了黑龙江省、辽宁省、吉林省等东北三省2020—2022年间逐年10 m空间分辨率耕地资源空间分布数据集。该数据集为东北地区最近年份的耕地资源空间分布数据集更新，可为该地区的黑土地科学保护、“藏粮于地，藏粮于技”战略实施以及粮食安全保障提供数据支撑和科学服务。

本研究以中国农村电商实证数据为综述对象，按照电商定向干预和农产品交易地的特征将农村电商数据类型分为两类数据集。其中，数据集Ⅰ包括电子商务进农村综合示范县数据库、淘宝村与电商指数数据库;数据集Ⅱ包括农产品电商数据库与农产品跨境电商数据库。以此探讨不同数据集内若干农村电商研究主题所用数据的来源、指标内容、时间跨度、优劣势等内容，系统性梳理农村电商研究所用数据的来龙去脉，为该领域实证检验提供数据库筛选的参考，从而有效推动农村电商发展研究的理论进程。

农机购置补贴政策作为一项重要的强农惠农政策，对小农户及新型农业经营主体生产决策、农业生产以及农机行业发展等多方有深刻影响。通过搜集农机补贴政策背景下全国性农机购置与补贴数据，掌握各省市县农机购置差异、变动特征与趋势，才能合理评估政策所带来的影响，进而调整农机购置补贴政策目标与内容，从而推动农机市场健康发展，更好助力农业强国建设。目前，我国各省农业农村厅的农机购置补贴信息公开专栏实时发布农机购置相关数据。通过网络爬取、数据处理，得到涵盖2021—2022年北京、天津、山西等23个省（自治区、直辖市）农机购置与应用补贴信息、共计2226229条数据的数据集。该数据集可用于分析各地农机购置特征、差异以及补贴发放情况，为相关科学研究和管理决策提供数据基础。

红树林分布于热带和亚热带海岸潮间带，对全球碳循环具有重要指标作用，为生态和生态经济发展提供服务价值。但随着人类活动的发展和自然环境的恶化，红树林资源出现急剧减少。文章采用2000年、2005年、2010年Landsat和2015年、2020年Sentinel-2影像，通过决策树分类与面向对象的分类方法，并结合实地踏勘调查，提取各年份红树林空间分布及面积，产出2000—2020年淇澳岛红树林空间分布数据集。文章数据集可解析红树林的空间动态演变，可为淇澳岛红树林动态变化规律、生态环境质量评价等科学研究提供重要参考；为红树林湿地的保护、恢复和管理提供决策支持；以及为珠海市和广东省环境监测提供基础数据支持。

我国是世界范围内鸡蛋生产和消费的第一大国，鸡蛋也是我国居民膳食结构中主要的蛋白质来源之一，了解我国消费者对鸡蛋的偏好具有现实意义。本研究旨在了解中国消费者对鸡蛋的生产方式、认证标准和其他相关属性的偏好，以提供市场定位策略和科学依据，并为相关政策制定和饮食健康教育提供指导。问卷设计以离散选择实验设计为主体，结合对受访者相关食品安全知识的了解程度和人口学特征变量等数据的收集。最终课题组通过在线问卷平台收集到了全国30个省级行政区共1085份鸡蛋消费者样本数据，形成了2020年我国鸡蛋消费选择偏好数据集。数据集包括消费者鸡蛋消费过程中购买频率、购买来源，以及对鸡蛋价格、饲养方式、蛋鸡种类、食品安全认证属性的偏好等13个方面的内容。该数据集表明消费者对鸡蛋的生产方式、认证标准等属性有明确的偏好。这份数据集为我国禽蛋产品的消费偏好提供了基础数据，对于了解居民的消费习惯与偏好，保障国家食品安全，为食品企业制定市场策略，以及为政府科学制定决策提供了有力支持。

深度神经网络是棉花病害智能识别的一种重要方法。覆盖更多病害、土壤和环境信息的科学数据既是此类方法发展的基础，也是当前的关键制约因素之一。本文提出的棉花病害数据采集自中国海南省三亚市坡田洋高标准农田示范基地中的棉花种植田块，覆盖了炭疽病、细菌性角斑病、褐斑病和枯萎病四种常见棉花病害，包括3453张高分辨率的健康叶片和不同生长阶段的病叶图像。所有样品获取均采用田间随机采样方式，经筛选后由10名棉花病理学专家进行鉴定与标注，同时另选20名标注者对标注后图像进行随机重复标注以检测质量，Vision Transformer模型被引入以进一步验证数据集的稳定性。相对于其他同类数据集，当前数据集数据采集于复杂的田间环境，覆盖了常见棉花病害且具有高分辨率，可更好地服务于棉花病害智能识别模型、算法的研究、训练与验证。

土地规模经营是中国农业实现现代化转型的关键，但是现阶段面临土地流转增速放缓、适度规模化经营发展受阻等现实问题。江苏省经济发展水平较高，土地流转市场发育较为成熟，除了依靠市场机制运行，地方政府通过土地再调整、充当中介组织等方式创新土地流转形式，在推动土地连片规模化经营方面也发挥了关键作用。该数据集以2020－2022年中国土地经济调查CLES数据库为基础数据，按照规范化步骤整理形成943个地块、5923户农户和114个村庄3个数据集，数据内容包含土地利用和流转、规模经营信息。数据集为展现江苏省土地流转、规模化经营情况提供了可靠的经验证据，同时也为政府部门制定合理的政策干预提供了参考。

农业机器人的研发与应用是如今智慧农业发展的重要趋势，对靶施药机器人是农业机器人领域的重要分支。本研究总结了国内外对靶施药机器人的研究现状与进展，介绍了对靶施药机器人的工作原理与主要技术点。分析了对靶施药机器人关键技术的研究现状，包括病虫害检测技术、对靶施药技术以及自主行走和控制技术，并阐明了这些关键技术在国内外的研究进展和挑战。指出了目前国内外对靶施药机器人大多可以做到节省农药、提高农药利用率的效果，但其研发状态更多处于实验室阶段，尚不能完全胜任实际生产任务。本研究可为对靶施药机器人研发的推进和智能化农业的发展提供参考和思路。

为了增强对豆科植物WRKY基因的多样性和进化上的认识，探索WRKY转录因子家族成员的功能和在育种中的应用。在本研究中，利用生物信息学方法对5种豆科植物大豆、鹰嘴豆、菜豆、蒺藜苜蓿及百脉根的WRKY基因进行了染色体定位、系统进化、保守基序、基因结构和基因复制等方面的分析。从上述5种豆科植物中分别鉴定出185、61、90、108和83个WRKY基因。将5种豆科植物WRKY蛋白分为三类和五个亚类，同一亚类具有相似的蛋白结构和基因结构。5种豆科植物的WRKY基因家族成员中存在基因复制事件，并且在各个组织中有明显差异表达。WRKY基因在不同组织中的表达模式表明，它们可能在豆科植物的生长发育中发挥重要作用。

作物种质资源深入鉴定是育种利用的前提和基础。云南省农作物种质资源库保存了丰富的云南地方小麦种质资源，但其条锈病抗性特征尚不明确。本研究通过开展田间成株期条锈病抗性鉴定及3个已知抗病基因Yr5、Yr10、Yr15的基因型分析，明确云南省农作物种质资源库保存的260份云南地方小麦种质资源条锈病抗性水平及3个已知抗病基因位点分布，为小麦条锈病优异抗性资源筛选与抗病基因发掘利用提供理论参考。结果表明：260份云南地方小麦种质资源在2022年嵩明试验点的田间成株期条锈病抗性表现免疫和近免疫材料38份，占14.62%；高抗材料93份，占35.77%；中抗材料46份，占17.69%；中感和高感材料83份，占31.92%。同时利用毛细管电泳检测技术，明确260份云南地方小麦种质资源中携带Yr10抗病基因的材料为11份，占比为4.23%，携带Yr5和Yr15抗病基因的材料均为0份。综上，260份云南地方小麦资源中具有较为丰富的条锈病抗性材料，免疫、近免疫及高抗材料占比为50.39%，并且未检测出已知抗病基因Yr5和Yr15，推测上述材料很可能携带有未知抗病新基因。

准确高效地识别作物病害类型，有助于农户及时采取有效的针对性预防措施，从而降低因病虫害导致的减产风险和经济损失。然而，在其他领域能达到SOTA效果的识别模型，在农业领域特别是水稻病害识别的应用中，却面临目前已有的水稻病害数据量不足、种类不丰富以及数据质量不高等问题。本研究采用多种经典卷积神经网络，并利用迁移学习的方法在两个不同的数据集上进行训练。验证了除模型结构带来的优化外，训练数据集本身对于训练结果也具有重要影响。但目前农业领域开源数据较少，几乎没有综合性的数据开源平台可供利用。这一现象与高质量农业数据获取难度大且成本高、大多数从业人员教育水平相对较低、分布式训练系统不成熟、数据安全问题得不到保障等因素密切相关。针对农业领域训练中高质量数据缺乏的问题，在本文中提出了基于联邦学习框架构建农业数据共享平台的新思路。

盐碱地是国家重要的后备耕地资源，选育寒地耐盐碱水稻品种、开发利用盐碱地是促进粮食增产保障国家粮食安全的重要途径。按照国家“由治理盐碱地适应作物向选育耐盐碱植物适应盐碱地转变，挖掘盐碱地开发利用潜力，努力在关键核心技术和重要创新领域取得突破”的指示精神，国家耐盐碱水稻技术创新中心东北中心针对东北地区盐碱地存在的耐盐碱品种匮乏、耐盐碱栽培技术缺失、盐碱地改良技术体系不完善等系列问题，利用物联网、大数据等新一代信息技术开展协同攻关，构建了集盐碱地气象土壤环境动态监测、寒地水稻表型数据采集、数据可视化展示功能为一体的寒地盐碱地监测平台，实现了种质资源、生物技术、土壤肥料等多学科的信息化融合汇聚工作。本文从平台架构和功能实现角度介绍了寒地盐碱地改良利用的数字化监测方法和关键技术。平台在黑龙江省大庆、佳木斯、黑河等不同积温带进行了应用，结果表明，该平台可以辅助科研人员及时、全面掌握盐碱地块的气象及土壤信息、有效降低环境不利因素影响并形成完备的数据链；平台对不同物候期的水稻种质资源表型性状和产量品质数据进行汇聚加工处理，挖掘种质资源的环境应激反应规律，进而指导盐碱地水稻科研生产工作，为盐碱地资源开发利用提供信息技术支撑。

农民合作社已经成为中国现代农业产业组织的重要组成部分，其发展质量直接关系到中国农业农村现代化进程。课题组通过与四川省10个县（市、区）456家（2020年）、537家（2021年）农民合作社建立固定观察点，连续两年展开实地调研，收集了2020—2021年农民合作社生产经营的详细数据，并根据科学方法对数据进行了加工整理，得到农民合作社内部治理结构、产业融合、绿色技术采用、示范带动等数据，共计993条，形成2020—2021年四川省农民合作社经营质量数据集。该数据为提升合作社内部治理结构研究提供了可能，为开展农民合作社经营质量提升研究奠定基础，为政府及相关部门决策提供了重要支撑。

数字乡村建设面临数据安全风险，通过探究数字乡村建设背景下农业农村数据安全的法治需求，梳理分析农业农村数据安全的法治现状，针对农业农村数据安全的法治困境，从完善农业农村政务数据安全与开放共享法律制度、健全农业农村企业数据安全防护制度、增强农民群众数据安全法治意识等方面入手，提出保障农业农村数据安全的法治对策，在法治层面保障农业农村数据安全，在法制层面为数字乡村建设保驾护航。

随着信息技术的不断发展，智慧养殖在现代畜牧业中应用越来越多，现代先进信息技术正在逐步应用到马养殖的全过程，如何利用大数据、人工智能等技术，助力马产业智慧化发展，提高马养殖效率，是马产业走向现代化、科技化的重要途径之一。本研究以新疆某马养殖基地为研究对象，利用大数据、人工智能和物联网等最新信息技术，研发了基于设备层、数据层、数据处理层和应用层共四层系统架构的马智慧养殖大数据平台，集成了档案管理、防疫管理、育种管理、行为管理和环境管理五大功能模块，实现了马养殖过程中数据采集、分析以及构建模型和应用等功能。本研究可为马养殖基地和企业智慧养殖建设提供思路，实现马养殖的精细化监控和管理，提高马生产效率和养殖效益，对马产业未来发展具有借鉴意义。

西红柿是深受我国居民喜爱的蔬菜之一，在全国范围内普遍种植。近年来，西红柿价格呈现波动幅度大、不平稳的特点，河北是我国西红柿的主要产区，而北京、天津又是西红柿的重要销地，将京津冀地区作为一个整体，分析区域范围内西红柿历史价格数据，探索西红柿市场价格的波动，对完善区域农产品大流通格局、均衡西红柿生产结构，稳定西红柿市场价格具有重要的意义。该数据集充分结合全国农产品商务信息公共服务平台、全国农产品批发市场价格信息系统等平台提供的蔬菜价格数据及基金项目组实地调研数据，通过与实地调研数据的对比、融合，确保了基础数据集的真实性、一致性。通过加工处理2012—2019年京津冀地区29个农产品批发市场的西红柿日均交易价格信息，得到反映2012—2019年京津冀地区西红柿批发市场交易价格信息的文本数据及图像数据，包括周度、月度西红柿市场平均价格，共计1536条；周均价、月均价历史波动图及环比、同比价格变化率折线图，共计78张，所得结果均经过人工质量检验，数据处理按照规范化步骤完成，得到的数据集可为开展京津冀地区西红柿市场价格波动研究及监测预警提供了基础数据支撑。

蚜虫的发生是影响农作物产量和质量的重要原因之一。对蚜虫进行检测和计数是对虫害早发现、早治理的重要环节。随着信息技术的发展，已经有专家学者利用计算机视觉感知技术对农业害虫进行识别研究，并取得了一定的进展。高质量、大规模的基础数据对计算机视觉的发展往往能够起到决定性作用，缺少高质量、大规模的基础图像数据是蚜虫精准识别研究面临的难题。蚜虫是一类重要的农业害虫，具有尺寸微小、密集分布、虫间遮挡和同种多形态等特征，这些特征对于蚜虫的检测与计数又是一项严峻的挑战。本文提供了包括桃粉蚜、桃蚜、棉蚜、禾谷缢管蚜等13种农业蚜虫数据集，共6287张高清原始图像。这些蚜虫图像是利用单反相机在自然大田环境中采集、以文件夹形式进行存储、经过从事图像数据管理的专业人员清洗和整理、并由植保专家对其进行鉴定和分类的，保障了数据的高质量和可靠性。该数据集可为蚜虫的识别、检测计数和分类提供数据基础。

在国家推广发展数字农业和智慧养殖的背景下，国内开始大力发展养殖智能装备。在规模养殖场中使用智能装备能够提高养殖效率，缩减人工成本。目前，国内养殖场智能装备尚未普及，对智能装备的研究不充分，部分智能装备还处于研发阶段尚不能规模量产。文中以牛羊养殖为例，综述了养殖过程中各阶段所需要的智能装备及其功能，列举了当前国内智能装备的部分研究内容，介绍了大数据、人工智能等新一代技术对养殖智能装备发展的影响，讨论了当前国内发展养殖智能装备的意义及存在问题，分析了在当前新一代信息技术的快速发展背景下养殖智能装备的发展趋势。养殖智能装备能够加快我国数字畜牧的发展，提高畜牧业的经济效益，发展前景广阔，同时智能养殖装备可作为智慧养殖及精准饲喂的硬件支撑，为建造新一代智慧养殖场奠定基础。

通过信息技术提高农业生产的效率、优化农业生产中的问题对我国农业发展至关重要。目前，信息技术的发展产生了海量数据，这些数据大多以碎片化、非结构化的形式分布在网络上。尤其在农业领域，使用传统搜索引擎进行信息检索难以高效准确地获取其中有价值的农业信息，往往需要消耗大量的时间和精力从海量无组织的数据中进行二次收集和整理。针对上述问题，本文通过网络爬虫技术挖掘公开的农业网站中的数据，经过自动化或半自动化数据清洗、去噪等过程，将非结构化的数据重新组合成结构化的数据，最终以知识图谱的方式进行存储。所构建的农业知识图谱数据集包括粮食作物、经济作物、水果、蔬菜等11个农业大类、共计8 481个小类的条目数据，每个小类条目对应一种农业生物或药物。具体包括粮食作物461种、经济作物2 208种、水果1 294种、蔬菜257种、食用菌118种、花木1 161种、水产142种、农药113种、农作物病虫害1 605种、兽药519种、中草药603种。根据该数据集构建的农业知识图谱三元组达到90 508条，规模较大、覆盖品类较为广泛，能够为农业知识问答、推荐系统等人机交互友好的智能应用研发提供基础数据支撑；同时，在生成式大模型中融入农业领域知识图谱，有助于在垂直领域上实现更为高效、精准的信息检索和智能决策。

随着眼动追踪技术深入发展，以及在行为经济领域的结合应用，目前在消费行为研究中结合眼动追踪技术进行探索分析已逐步成为主流。近年来，在食物消费行为领域结合眼动分析的研究迅速增长。其中功能性食品备受消费者关注，本数据集对消费者选购功能性食品过程中的眼动数据进行记录和保存，为研究消费者对功能性食品的消费偏好和购买行为提供数据支撑。本数据集利用眼动追踪技术开展选择实验，收集了151名消费者选购功能性纯牛奶过程中视觉注意力数据，涵盖总注视时长、平均注视时长、首次注视时长、注视频次、瞳孔直径5个维度指标以及最终购买决策，共755条数据，所得结果均经过人工质量检验，数据处理按照规范化步骤完成。本数据集为广大学者从行为经济学视角分析功能性食品消费的影响因素提供数据支持，并为利用眼动追踪技术开展功能性食品视觉营销提供了基础数据和实验范式。

辽宁省兴城市是环渤海湾地区苹果栽培优势区之一，苹果产业作为兴城市特色产业极大推动了当地乡村振兴工作的开展。开展县域尺度果园土壤质量研究，掌握当前果园土壤养分分布规律，是实现果园精准施肥的基础。该数据集调查研究了不同土壤类型下苹果园土壤肥力特征，获取了耕型砂质坡积棕壤66份，坡棕黄土67份、薄腐坡积棕壤31份，数据包括了苹果园土壤类型、土壤质地和土壤养分数据等，养分数据包括0~30cm土层土壤pH、土壤电导率（EC）、土壤有机质（SOM）、全氮（TSN）、碱解氮（AHN）、速效磷（AP）、速效钾（AK）、速效钙（ACa）、速效镁（AMg）含量。用户可以通过线下联系中国农科院果树所果树栽培生理研究中心或邮箱获取。辽宁省兴城市苹果园土壤养分特征数据集共享，可为环渤海湾苹果产区果园土壤养分分布状况研究提供县域尺度的数据支持，推动苹果产业提质增效发展。

种子萌发是种群定居的关键阶段，盐生植物的种子萌发策略是影响植物种在盐渍环境中定居与分布的重要因素。黎科猪毛菜属是盐生植被的主要建群种，能忍受贫瘠、干旱的生境，是新疆种类最多、分布最广的植物类型之一。文章数据集是在实验室内基于生理生态学的原理，以种子萌发特性为研究目标，研究2017年10月中旬采于新疆准噶尔盆地的东方猪毛菜、木本猪毛菜和钠猪毛菜无翅种子在不同变温（2~5 ℃、5~15 ℃、5~25 ℃和15~25 ℃，光/暗交替，12 h/12 h）、盐胁迫变化（0、100、200、300和400 mmol/L NaCl溶液盐胁迫）及复水后的萌发实验数据基础上整理而来；并随机抽取有翅和无翅钠猪毛菜种子若干，分别测得其直径和千粒重。本数据集对干旱区猪毛菜植被恢复、引种驯化和开发利用有重要的实践和指导意义。

我国是世界上最为重要的果树起源中心之一，在落叶果树农家品种的演化过程中，其亲缘关系背景有一定概率会产生杂合等现象，导致在分类和利用方面存在一些困难。另外，许多农家品种存在同名异物情况，无法根据名字判断它们的分类系统。花粉特征受基因控制，很少在受外界环境作用的情况下改变，可用于植物种属间甚至是品种间的鉴定与分类。在遗传中，花粉表现出较强的保守性和稳定性，这些特性表明植物花粉形态有助于植物种属和品种的分类和鉴别，同时，在探讨植物的起源和演化方面其也具有非常重要的意义。文章数据集是对辽宁、山东、陕西等我国落叶果树重点分布地区及优势产区2012—2017年间石榴、苹果、桃、板栗、核桃和葡萄等11个树种的部分优良品种进行花粉扫描电镜观察，数据包含：采集编号、品种名称、观察方法、观察仪器和观察结果信息。本数据集共有571条品种记录，数据集数据均为原始数据，未经任何处理。本研究利用扫描电镜对2012—2017年我国优势产区落叶果树部分农家品种花粉扫描，电镜观察分析结果和传统分类学基本一致。因此，农家品种花粉电镜分析结果可用于农家品种鉴定分类，花粉形态、大小和外壁纹饰等性状指标所具有的差异可从孢子学角度为农家品种亲缘关系及分类鉴定提供依据。

香蕉在中国热带、亚热带地区是最大宗的水果，是构成中国热带地区农业经济的代表性作物。项目组走访了中国广东省和海南省8个香蕉种植市县，收集了2018年香蕉种植户生产经营微观数据集。根据科学的方法进行问卷设计、实地调研、问卷录入及数据整理，得到反映香蕉种植户基本情况、家庭情况、生活生产情况、香蕉生产情况、香蕉销售情况等方面详细数据，共计文本数据446条，表格数据8个，形成广东省和海南省2018年香蕉种植户生产经营调查统计数据集。该数据集为香蕉产业生产经营研究提供了可能，为开展香蕉产业创新技术、农药化肥施用等研究提供了微观数据支持，为政府及相关部门制定科学决策提供了重要支撑。

作物模型可定量描述作物生长发育过程及其与环境因子的关系，在农业生产管理决策等方面具有重要的应用价值。模型参数调试是作物生长模拟模型进行应用前的重要步骤，且往往需要大量时间和精力进行调试，敏感性分析可以以较高的效率筛选出敏感参数，是模型本地化的重要环节，对模型的应用有重要意义。文章研究基于Morris法和EFAST法对RiceSM模型的作物参数进行了敏感性分析，筛选出输出变量中成熟期、叶面积指数、地上部生物量、产量的敏感参数，并比较分析两种方法结果的异同。结果表明，移栽至拔节阶段的基本发育系数K3、出苗到移栽阶段的基本发育系数K2、移栽到拔节阶段叶干物质的分配系数CLV1是影响RiceSM模型主要输出结果的最敏感参数，两种方法得到的敏感参数结果基本一致，但各敏感参数的重要程度略有差异。以筛选出的敏感参数为基础，基于长沙、常德两站的农气观测资料对RiceSM模型进行调参与验证。验证结果表明，早稻和晚稻叶面积指数模拟值与实测值的归一化均方根误差(NRMSE)在21.63%~47%之间，早稻和晚稻茎、叶、穗、地上部生物量和产量模拟值与实测值的NRMSE分别为4.77%~39.51%、5.46%~6.64%、3.78%~4.15%和2.78%~3.52%和9.29%~12.12%之间。调参后的模型能够较好地模拟早稻和晚稻生物量、叶面积指数的动态变化和产量形成过程。研究结果可为RiceSM模型的本地化、参数优化和推广应用提供支持。

粮食安全是治国理政头等大事。粮食加工企业是保证粮食安全的重要一环，是农业供给侧结构性改革的微观基础，更是实现农业现代化的重要组成部分。课题组走访了全国17个省份不同规模的176家粮食加工企业，收集了2013—2016年企业生产经营的详细数据，并根据科学方法对数据进行了整理加工，得到反映粮食加工企业生产经营状况的财务成本、劳动力成本、日处理能力、日加工能力等数据，共计704条，形成了2013—2016年我国粮食加工企业成本收益数据集。该数据集为粮食生产能力研究提供了可能，可用于开展粮食加工企业成本收益研究，为政府及相关部门决策提供数据支撑。

科学数据作为科学研究的有力工具和知识基础，其全流程的数据行为皆受研究者关注，数据重用作为其中关键的一环，对于科学数据管理共享使用发展具有举足轻重的意义。本文以中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所农业环境数据共享服务平台为切入点，引出数据重用的相关研究，根据时间维度对科学数据数据重用定义的演变进行介绍，从数据重用影响框架的角度出发，分析科研人员、科学数据、数据平台三方面对数据重用的影响。探析较为流行与广泛使用的仓储型数据管理平台模式，结合农业数据共享服务平台的现状与问题，提出下一步发展启示。

南繁育种基地是我国农业育种的“加速器”，其战略地位十分重要。为了提高南繁育种基地农业数据采集效率、加强农田管理能力、满足大规模作物育种需求，亟需建设基于物联网的基地智慧管理平台。以海南省三亚市坡田洋基地为对象，开发了南繁育种基地物联网智慧管理平台。该平台部署传感器、视频监控、智慧灌溉等设备，开发了作物气象与土壤环境感知、视频监测、虫情监测等五大功能模块，可实时监测田间气象、土壤、虫情、孢子等环境信息以及作物生长状况，实现数据自动采集与智慧精准灌溉。平台的实时感知与智能预警功能，能够实现育种环境的远程监测与调控，为育种家提供智慧决策;通过智慧化获取作物表型信息，为育种家提供大量实验素材，显著提高育种工作的效率与精准度，为大规模田间作物育种提供技术支撑。在未来，依托人工智能、机器人和无人机等现代技术，以作物表型数据智慧化获取代替人工表型测量，以作物加代繁育智慧化管理代替人工管理，以优良品种的智慧化评估与筛选代替经验丰富的育种家，实现南繁育种基地的天空地一体化，助力大规模田间育种的智慧化数字化发展。

黑龙江省是我国重要的大豆生产基地。研究黑龙江省大豆的种植结构和动态变化，能够为优化大豆生产模式，调节生产布局，加快农业供给性结构改革提供参考依据。本研究基于Sentinel-2卫星影像提取了黑龙江省海伦市2018—2020年的大豆种植空间分布信息，分析了该市大豆种植结构动态变化及重迎茬情况。结果发现：一方面，海伦市大豆种植面积在大豆振兴计划实施第一年（2019年）即实现了大幅提升，面积变化率为53.07%，次年（2020年）虽小幅回落，但总量仍较2018年增加了30.46%；另一方面，大豆的重茬情况较为严重。2019、2020年大豆重茬情况比较严重，且2020年重于2019年、市西部地区重于东部地区。同时，2018—2020年连续三年重茬情况在整个海伦市整体偏高；在迎茬方面，2020年海伦市大豆迎茬情况普遍偏低。由此认为，大豆振兴计划显著提升了海伦市的大豆种植面积，然而也伴随产生了较为普遍和严重的重茬现象，存在一定的生产隐患。

为明晰对丛枝菌根真菌提高植物抵抗逆境等方面作用的研究现状及未来研究趋势，本文利用科学文献计量法，对Web of Science和CNKI数据库中近30年来即1991-2021年间的中英文文献进行了计量分析与可视化处理，总结了丛枝菌根真菌抗性研究领域的文献数量变化、国家和机构合作网络、研究热点和研究方向发展趋势。结果表明：1）丛枝菌根真菌抗性研究仍然是研究热点，研究文献中出现较高频次的关键词有“盐胁迫”“干旱胁迫”等； 2） 国内外主要研究单位集中在西班牙国家研究委员会（CSIC）、中国科学院（Chinese Academy of Sciences)、西北农林科技大学（Northwest A&F University）、长江大学（Yangtze University）等高校和研究院所；3）丛枝菌根真菌对重金属逆境的研究以及与其他微生物的协同抗逆作用已成为研究热点。

加快建设农业强国，推进农业农村现代化，离不开对我国农业农村现代化现状的观察和调查。通过跟踪调查可以深入了解我国农业农村现代化的发展过程与现状，更有针对性地支持国家和地方实施乡村振兴战略的科学决策和支撑“三农”问题的前沿学术研究。本文作者以华中农业大学经济管理学院和宏观农业研究院连续5年组织的农业农村现代化跟踪调查为例，围绕调查前的准备与人员组织、调查中的制度保障与规范化工作以及调查后的总结与维护，系统地概述了跟踪调查过程中各个环节的组织和开展过程。

农产品价格波动传导机制是备受关注的研究议题。农产品价格影响因素逐渐呈现多元化、复杂化，包括金融市场影响在内的非传统因素逐渐凸显，因此采集金融市场对农产品价格横向传导数据，揭示其传导机制，具有十分重要的价值。在本研究中农产品价格横向传导机制分析数据集包含原始数据集和预处理数据集，数据通过公开途径获取，均包括农产品价格以及国内总需求、货币市场、股票市场、房地产市场四类国内金融市场数据，数据为月度数据，时间范围为2017年1月至2021年2月，共计50个月。数据集构建包括数据集变量确定、数据权威来源确定与收集、数据预处理三个步骤。本数据集共享，可为国内金融市场对农产品价格横向传导机制的研究提供数据支持，同时可为相关企业决策和政府宏观调整提供数据支撑。

呼伦贝尔羊草草甸草原是欧亚草原区亚洲中部草原亚区东端的草原群系，是草甸草原的代表类型之一,其草原生态系统正在经受放牧等人类干扰和气候变化的双重压力，出现不同程度的退化。本文从放牧干扰强度与草地生物量相关关系出发，选取呼伦贝尔地区围栏内与围栏外天然羊草草甸开展野外长期固定样地(2005年围封)植物群落组成的观测，获取了草甸草原植物群落组成数据（2009—2015年），以此为基础研究了群落盖度、群落多度、群落高度对放牧强度的响应。研究表明，围封显著提高了草地地上生物量，且提升程度与围封年限正相关；同时，适度放牧干扰不会造成草地群落多度的降低。其中，后一结论对现阶段以草原生态保护和生产力提高平衡为宗旨的草原生态补偿机制具有启发意义。即在严重退化区适当围封禁牧有助于保护和建设草原，部分体现了生态补偿的必要性，与此同时，进一步的分析也表明相关政策的优化仍具有探讨空间。本研究有助于加深对草原生态系统放牧响应和反馈机制的理解，可为草原生态系统保护及可持续利用提供科学依据。

近年来，知识图谱在食品安全领域中发挥着重要作用。食品安全知识图谱所承载的信息在全生命周期流转过程中存在数据中心化严重、信息流通不畅、数据容易被篡改、溯源效率低下以及难以共享共管等问题。区块链作为新一代信息技术的创新架构，具备泛中心化、分布式处理、隐私性高、数据公开透明、内容不易篡改等特性，为食品安全知识图谱流通与管理提供了新的解决思路。本文首先分析了食品安全知识图谱现状和存在的痛点。然后，综述了区块链在食品安全领域的应用现状。在此基础上，构建一种基于区块链的食品安全知识图谱可信管理框架，并设计了适用于食品安全知识图谱的多模存储模式、融合Raft与TBFT共识算法的R-TBFT共识优化机制和食品安全知识图谱定制化智能合约。最后，通过对本文提出的模式进行可行性和运行流程等分析，表明本模式能够实现全链条上食品安全知识图谱的共享和互通，并保证了数据存储和传输的安全可靠，为企业、监管机构和消费者提供了可信的食品信息来源。本文为新一代信息科学在食品安全领域的创新应用提供了可行的解决方案，并且具有一定的参考价值。