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2021年 第3卷 第1期 刊出日期：2021-03-26

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专题——农产品单品种大数据

智慧蜂业大数据平台建设与应用

张杰, 刘升平, 岳慧丽, 吕纯阳, 洪葳

2021, 3(1):  3-13.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.210101

摘要 ( 1273 )   HTML ( 43)   PDF (2420KB) ( 551 )  

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建设包含信息采集、数据管理、决策分析和可视化展示的蜂业大数据平台，助力解决信息化水平低、行业信息不对称、管理效率低、蜂产品质量缺乏保障、蜂群养殖作业繁重等问题。

应用物联网、3S（Remote Sensing、Geography Information Systems、Global Positioning Systems）、人工智能、嵌入式、无人机、移动互联网、防伪溯源等技术，搭建蜂业大数据信息采集渠道，依据“1+1+1+N”的建设思想，采用包含数据采集层、数据资源层、业务支撑层、应用系统层和用户层等5层架构的设计模式，建设智慧蜂业大数据平台。

建立了总数据量约40T、包含蜂场环境、蜂群养殖、全产业链蜂产品质量安全和公共信息等多个维度智慧蜂业大数据中心，打造了智慧蜂业大数据管理平台和可视化系统，经过北京市密云区和湖北省竹山县示范应用，在“用数据生产”、“用数据管理”、“用数据决策”、“用数据服务”等方面取得了一定效果。

本研究从总体架构搭建、平台设计、数据库建设、技术实现和系统应用等方面进行了深入分析，实现了蜂业全产业链信息采集、智能管控、辅助决策及公共应用服务，有助于提升蜂业智能化、标准化、信息化水平，实现蜂产业的提质、节本和增效，全套技术方案和设计思路可为其他行业大数据平台搭建提供参考。

中药资源大数据的应用与展望

张明旭, 陈元, 席琳图雅, 张茹, 毕雅琼, 张春红, 吴涛涛, 李旻辉

2021, 3(1):  14-24.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.210102

摘要 ( 1221 )   HTML ( 25)   PDF (1523KB) ( 689 )  

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大数据指的是具有数据量大、实时性强、数据种类多、数据有价值4大特性的海量数据的集合。随着计算机科学和信息技术的快速发展，大数据在医疗健康领域已具有广泛应用。在国家大数据战略布局逐渐健全和“一带一路”的推广的背景下，中药资源产业亟待国际化发展的升级转型，将中药资源产业与大数据分析技术的融合可以有力的促使中医药相关产业的全面化发展和深入研究。中药资源大数据的全面发展越发成为中医药资源相关产业发展的重要驱动力之一。中药资源大数据主要包括中药资源种类数目、物种空间分布情况、资源蕴藏量、资源变化趋势、中药栽培与野生情况、收购量、需求量、供给量、中药材质量及中药传统应用知识等大量数据。这些数据的统筹分析对于中药资源产业的规划引导和整体布局具有重要影响。因此，及时掌握中药资源大数据的应用与发展现状，可以更好地为后续的研究和应用指引方向。本文从中药资源大数据的应用情况方面着手，综述了中药资源数据库、中药资源动态监测站的建设现状和中药资源大数据的研究进展。最后，本文针对在中药资源大数据发展中可能遇到的问题提出了建议，为中药资源产业可持续发展进行了科学的规划指导，为中医临床治疗中更加优质的疗效及中医药事业的发展奠定基础。

基于知识中台的农业单品全产业链大数据平台建设研究

顾君, 贾暑花, 曾庆鸿

2021, 3(1):  25-32.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.210103

摘要 ( 627 )   HTML ( 30)   PDF (1354KB) ( 274 )  

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大数据是驱动现代农业的重要力量，农业单品全产业链大数据平台建设是我国发展农业优势产业的突破口，为适应农业单品全产业链大数据发展趋势，满足单品全产业链数据资源采集、治理、共享、体系建设、融合应用的需求，本文提出基于知识和数据融合打造知识中台服务单品全产业链大数据建设的平台，围绕单品全产业链过程，全方位整合知识和数据，建设农业单品全产业链大数据采集、汇聚、分析、服务机制，构建农业单品的全产业链知识和数据资源体系，实现对农业单品全产业链知识和数据的自动采集、动态更新、多源数据存储、数据治理，以构建农业单品全产业链大数据中心为基础，打造智能化一体的单品全产业链大数据平台，提供知识和数据资源服务、智能搜索、数据搜索、决策分析、专家服务、智能报告等功能，全面应用于单品产业全景概览、产业运行监测、产业结构与生态环境适应性研究、价格监测、产销分析，提升农业产业生产经营和管理数字化水平，促进“研—学—产”“产—供—销”全产业链创新生态建设，优化单品产业布局，保障单品产业可持续发展。

柑橘大数据研究与应用

温晗秋子, 郑永强, 刘杨

2021, 3(1):  33-44.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.210104

摘要 ( 1020 )   HTML ( 34)   PDF (1772KB) ( 757 )  

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本文以柑橘产业链模型为基本框架，提出柑橘大数据的明确定义。针对柑橘产业链中，生产资料、种植运营、加工储运和市场营销四个主要环节，逐一分析其核心数据要素构成、数据获取途径和数据应用难点。系统阐释产品标准化、图像识别、气象预测、数据可视化和数字化溯源等典型数据科技在柑橘产业中的应用方法和现状。通过分析可口可乐、重庆柑橘大数据应用和赣南脐橙柑橘大数据综合应用的代表性案例，展示了大数据及其分析技术在当前柑橘产业的绿色生产、病虫害防治、丰产和提高果品商品率等方面发挥的重要作用。我国柑橘研究工作自2007年后进入快速发展阶段，在人才体系培养、基础研究和成果转化应用上都取得了长足进步，但对大数据和人工智能等新技术的应用研究尚处在萌芽阶段，南方重要产区也在积极探索柑橘数字化转型的可行性方案。作为产业升级和数字化转型的核心资源，柑橘大数据拥有广泛的应用场景和巨大的发展潜力，但也面临着科技普惠、数据共享、模型算法研发等诸多挑战，亟待丰富数据采集形式，拓宽数据流通渠道，创新数据价值变现。

新疆棉田土壤微生物资源大数据平台建设与可视化分析

刘海燕, 杨榕, 侯彤瑜, 赵维, 姚兆群, 王海江, 张泽, 高攀, 吕新

2021, 3(1):  45-55.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.210105

摘要 ( 762 )   HTML ( 13)   PDF (1735KB) ( 362 )  

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本研究旨在开展新疆棉田土壤微生物资源大数据与多元异构农业资源数据间基础调查及信息的有效整合与科学分析。

根据新疆不同地区及不同成熟度的棉花种植分区，在新疆生产兵团棉花生产农业大数据平台的基础上，建立中国典型棉田生态系统的微生物组数据库及大数据可视化分析流程。通过LEfse差异分析、RDA冗余分析等手段，解析2017—2019年的新疆棉田土壤微生物多样性和群落结构，并采用建模等方式，实现对棉田土壤微生物资源与多元异构农业资源数据的有效整合。

建成了包含约1.7 GB的土壤微生物信息和5~6 GB环境信息的新疆棉田土壤微生物资源数据库和土壤微生物多样性的可视化分析流程。利用该平台，经分析发现：新疆地区的特早熟棉区（博乐、石河子、阜康），早熟棉区（奎屯），早中熟棉区（哈密）的棉田土壤细菌群落结构在门水平上变化较大，主要类群变形菌门（Proteobacteria）占20.9~29.8%，酸杆菌门（Acidobacteria）占16.1~30.6%，疣微菌门（Verrucomicrobia）占8.7~28.9%，绿弯菌门（Chloroflexi）占6.6~21.2%。LEfse分析显示差异物种共计255种，其中鞘脂单胞菌（Sphingomonadales）、脱硫杆菌（Desulfobacterales）、地杆菌（Geobacter）等是北疆棉区微生物群落结构差异的主要物种。

通过对新疆棉田土壤微生物多样性数据的收集、管理、及分析，为新疆生产兵团棉花生产农业大数据平台的构建与应用起到了重要的支撑作用，将为我国棉田土壤微生物多样性资源的保护和利用奠定科学基础。

大闸蟹养殖大数据分析模型和应用进展

段青玲, 刘怡然, 周新辉, 任妮, 李道亮

2021, 3(1):  56-65.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.210106

摘要 ( 669 )   HTML ( 23)   PDF (1077KB) ( 361 )  

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大闸蟹是我国特有的名优水产养殖品种，随着大闸蟹单品种大数据建设的推进，利用大数据分析技术挖掘数据潜在价值，成为促进大闸蟹产业链升级的重要手段。大数据分析模型是应用大数据技术理清数据相互关系，发掘事物内在规律的重要工具，对大数据技术能否在大闸蟹养殖领域成功应用，促进大闸蟹养殖产业升级有决定性影响。本文重点梳理了大闸蟹养殖大数据分析模型在水质预测预警、水质调控、投喂策略、病害防治、行为分析和品质鉴别等方面的应用进展，介绍了当前大闸蟹养殖大数据的平台建设现状，分析和讨论了大闸蟹养殖大数据分析模型当前面临的问题和发展方向。综述结果表明，大数据技术与大闸蟹全产业链深度融合有其基础和优势，但在利用大数据分析模型解决实际问题时，仍然面临针对性差、应用面窄和关联性低的问题。应充分考虑产业特点，深度挖掘现实需求，从提供智能化数据分析服务并建设多功能的大数据平台方面深化大数据技术在大闸蟹全产业链的应用，以期形成可借鉴、可移植的建设模式，为其他农产品大数据的建设提供参考。

蔬菜全产业链大数据平台建设与应用研究——以大白菜为例

董春岩, 牛明雷, 姚艳, 常晓燕, 吕凌峰, 李楠

2021, 3(1):  66-72.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.210107

摘要 ( 1073 )   HTML ( 32)   PDF (1101KB) ( 534 )  

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在我国，蔬菜是除粮食作物外栽培面积最广、经济地位最重要的作物，已成为我国农业和农村经济发展的重要支柱型产业。其中，大白菜全年播种面积约4000万亩，约占全国蔬菜总播种面积的15%，是我国栽培面积最大的蔬菜作物。考虑到大白菜产量巨大、产地集中、规模化程度高、数据获取相对容易，本文以大白菜产业为研究对象，在分析产业链发展中市场信息不对称、规模化种植程度低、流通成本高、产业碎片化等系列现象和问题的基础上，规划了依托上下游数据资源，综合运用大数据、物联网、卫星遥感、人工智能等信息技术的蔬菜全产业链大数据平台总体架构，设计了基于生产、加工、消费、流通、监管和贸易等全产业链数据资源体系和大数据挖掘分析技术的监测预警、分析决策、公共服务和移动应用等功能和服务。其中，监测预警功能提供对面积、产量、价格、消费等关键指标信息的预警服务；分析决策功能提供品质评价和主题分析等决策服务；公共服务功能提供查询统计、监测报告、预警信息等数据增值服务；移动应用功能提供数据填报、信息查询、专家知识等基础服务。平台建设将打造蔬菜全产业链的数据、技术、应用和服务协同发展体系，全面提升蔬菜产业的数据资源掌控能力、技术应用支撑能力、产业价值发掘能力和宏观政策决策能力，推动蔬菜产业的科学、健康发展。

农业单品全产业链大数据平台设计与实现

顾君, 齐晓军, 苑青微, 曾庆鸿

2021, 3(1):  73-80.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.210108

摘要 ( 1361 )   HTML ( 42)   PDF (1719KB) ( 452 )  

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农产品全产业链管理需要大数据支撑。本文提出了一个全产业链大数据平台框架设计，包括数据指标体系、数据分析模型、模型对数据的安全和按需调用，实现了对农业单品全产业链数据的自动采集、动态更新、多源数据存储、数据治理，为产业链上相关主体提供及时的产业数据可视化分析、产业监测预警、产业智能分析报告，有效指导生产、加工、流通，促进生产和市场平稳运行，为促进产业平稳发展提供信息服务和数据支撑，也为同类农业全产业链大数据平台建设提供了经验借鉴。

研究简报

湖北省农业农村大数据发展问题研究

官波, 陈娉婷, 罗治情, 马海荣, 沈祥成

2021, 3(1):  81-87.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.210109

摘要 ( 693 )   HTML ( 14)   PDF (820KB) ( 283 )  

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农业领域是大数据产生和应用的重要领域之一，推动大数据在农业农村领域的应用创新，是加快推进农业现代化、全面建成小康社会的迫切需要。“十三五”以来，湖北省高度重视农业农村大数据发展，推动信息技术和智能装备在农业领域的示范应用，促进农业信息化与农业现代化融合发展。湖北省农业农村大数据信息基础设施逐步完善，大数据技术应用深度融合，信息进村入户工作全面推进，农业监管信息化水平不断提升。同时，湖北省农业农村大数据发展也暴露出基础数据库缺乏、数据标准缺乏、农业应用平台（系统）缺乏、信息基础设施保障能力不足等问题。要实现湖北省农业农村大数据的健康可持续发展，基础是“数据”，关键在“服务”，需形成“以服务换数据，以数据促服务”的建设格局：以为各类涉农主体提供所需服务为手段，采集农业全产业链各环节原始数据；同时，通过对数据的分析、挖掘，向各类涉农主体提供更精准的服务，提升服务体验。基于湖北省农业农村大数据发展现状和问题，围绕建设思路，提出推进湖北农业农村大数据发展的建议，即推进农业农村大数据发展的顶层设计工作，加快农业农村大数据系列标准制定步伐，加快农业农村大数据相关成果的转化，制定湖北农业农村大数据发展配套政策。

数据论文

中国果树花期2016年近红外光谱和图像数据集

王晓丽, 胡乾浩, 满芮, 刘婷婷

2021, 3(1):  88-93.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.210110

摘要 ( 813 )   HTML ( 36)   PDF (2077KB) ( 354 )  

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在使用遥感技术进行果区研究时，首先需先进行果树树种的识别，否则会导致张冠李戴的现象，而不同果树花器在性状上较叶片更容易区分，因此在花期对果树树种进行识别是即经济又有效的方法。然而目前对果树花期数据的采集，多数为单品系的花期图像或光谱数据，对于果树花器的数据采集极少，多品种的数据采集也仅限于室外冠层光谱数据，同时采集室内和室外光谱和图像数据的研究较少。基于以上原因，利用ASD FieldSpec3便携式光谱分析仪采集了梨花、苹果花、杏花3种果树花期室内和室外的光谱数据，为记录花朵状态同时采集了果树花期室内和室外图像数据集，为今后探寻利用地面光谱测试数据对果树树种进行科学识别提供数据基础。