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水产品市场价格
1080亿的农业大数据市场，你打算怎么干？
日前，经总理李克强签署，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》(下称《纲要》)，其中提到，2018年底前，建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前，逐步实现信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据对农业意味着什么？
从目前国内农业发展的情况来看，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把农业大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的&加工能力&，通过&加工&实现数据的&增值&。
试想，如果农民能随时掌握天气变化数据、市场供需数据、农作物生长数据等等，农民朋友和农技专家足不出户就可观测到大田里的实景和相关数据，准确判断农作物是否该施肥、浇水或打药，不仅能避免因自然因素造成的产量下降，而且可以避免因市场供需失衡给农民带来经济损失。
农业从完全依靠人工完成，到半机械化农业，再到大规模机械化农业，生产力得到了飞速提升。但随着人口压力不断提高，可用耕地不断减少，农业需要另一场变革，来满足人类的粮食生产需求。传统的农业生产方式应向数据驱动的智慧化生产方式转变。而云计算、大数据、互联网等科学技术则将是这场变革的主要推动力。
农业信息板块受益
国金证券研报数据认为，随着未来耕地面积的减少，假定未来的耕地面积是在国家规定的耕地面积红线，即18亿亩。假设未来5年土地流转比例达到60%，每亩100元计算的话，则整体农业信息化市场规模达到1080亿。
国内的&互联网+农业&时代哪些应用能成为投资热点？
种植过程大数据利用
目前我国的传统种植模式逐渐不适用于农业可持续发展，作用于高效率、低风险种植的大数据应用就成了种植领域的投资热点。
投资热点一：大数据智能控制 实现高效种植
从土壤分析到作物种植，从水分分布、天气监测到施肥撒药等数据的智能控制，智能化农业可以有效节约人工成本，提高种植效率。
投资热点二：极端天气多 天气数据预见农作物损失
极端天气对农作物影响巨大，如果能对于整个天气数据进行整合处理，预见天气数据对农作物的损失程度，对于农民来说，既可以提前做好预防工作，也可以做好保险工作，把损失程度降到最低。
虽然一直在加强对农业保险的政策补贴力度，但是如果有数据库应用实现对农民风险进行综合判断，对农民参保更有参考意义，也能帮助农民防御极端天气灾害。
农产品市场大数据利用
投资热点一：对接生产、市场信息，缓解供求矛盾
近年来农产品滞销情况频现，农民卖不出市民买不起，主要原因是生产和市场信息不对称导致农产品资源分布不平衡。
利用生产数据和市场数据的整合，让生产和市场信息有效对接，平衡各地农产品供求数量，成为解决资源分布不平衡的关键。
投资热点二：保证农产品品质的可追溯系统
&可溯查&农产品追溯系统以信息化数据追溯来改善人们的食品安全隐患，通过农场到餐桌的数据采集与收集，为人们在生鲜与蔬菜的消费过程中提供标准化的选择依据。
投资热点三：大数据管理控制生鲜损耗 问损耗要利润
生鲜市场越来越火，损耗大成为生鲜市场发展的瓶颈。将生鲜损耗控制在最低，也成为了生鲜企业盈利的关键。这样的背景下，大数据控制农产品损耗也成为了农业投资热点。
种业市场大数据应用
在种业市场，对于买种子一方来说，他们最大的问题是买到假种子、坏种子，经济蒙受损失。对于卖种子一方来说，最大的问题是研发能力弱，新技术、好品种少，没有竞争优势。结合这样的种业现状我们可以看到两大投资热点，一是避免种子质量风险的大数据应用，二是有助于新技术、好品种交流的大数据应用。
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<div class="ft" id="apps_svy_opt_count_国内外主要农业数据库有哪些？
日期： 15:10
作者： 来源： 中国农业推广网
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&&&&国内外主要农业数据库有：&&&&(1)CABI数据库其为国际农业和生物科学中心的文摘型数据库，文献选自世界上130多个国家或地区出版的1?4万余种期刊、图书、专题报告以及会议录等，数据库有自1973年以来约420万条记录，年增文摘约15万条。其内容覆盖了农艺学、生物技术、植物保护、乳品科学、林业、微生物、畜牧兽医、人类健康、经济及自然资源管理等领域。其按季度更新。&&&&(2)AGRICOLA数据库其为美国农业图书馆编制的农业文献联机存取书目数据库，主要以美国农业部国家农业图书馆馆藏文献为基础，涉及世界上8000多种与农业相关的期刊、图书、特种文献等。现有文献记录约340万条，年增约12万条。内容分为农业经济、土壤和肥料、食品与营养、植物科学及农业专利等。其按季度更新。&&&&(3)AGRIS数据库其为联合国粮农组织(FAO)所属的国际农业科技信息系统建立的农业书目数据库，收录了128个国家和17个国际中心组织收集的连续出版物、图书、科技报告、会议论文等文献。AGRIS面向发展中国家，内容侧重农业、林业、水产、食品加工、人类营养、环境污染、经济学等17个方面。文献量约320万条，年增加12万条记录。其按季度更新。&&&&(4)IFIS数据库其由国际食品情报局编制出版，收录了世界上1800多种有关食品科技方面的期刊及图书、会议录、专利、法规等文献，年增加2万余条记录，目前数据库累计文献量达50余万条，内容覆盖了整个食品科技领域，包括食品化学、食品微生物学、食品卫生与毒理学、食品工程、食谱、酒精及非酒精饮料、水果蔬菜、糖和谷物、禽畜类食品、添加剂等方面。&&&&(5)中国农业科技文献数据库其为中国农业科学院科技文献信息中心研制开发的有关中国农业科技文献信息的数据库，是国内信息量最大、文献时间跨度最长的综合性中文农业科技文献数据库。它涵盖了我国近1000种中文科技期刊、论文集、资料等文献上有关农学、园艺、植物保护、土壤肥料、畜牧、兽医、农业工程、农产品加工、农业经济等领域的文献信息，是农业科技信息机构、科研院所、教学单位、科技推广部门进行文献信息查询中最全面、最可靠、最专业的信息资源。&&&&(6)中国作物种质资源信息系统其目前拥有180种作物(隶属78个科、256个属、810个种或亚种)、38万份种质信息、2400万个数据项值，是当今世界上最大的植物遗传资源信息系统之一。它包括国家种质库管理和动态监测、青海国家复份库管理、32个国家多年生和野生近缘植物种质圃管理、中期库管理和种子繁种分发、农作物种质基本情况和特性评价鉴定、优异资源综合评价、国内外种质交换、品种区试和审定、指纹图谱管理9个子系统，700多个数据库，130万条记录。热门标签：
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物联网技术对我国的农业发展有哪些重大意义？
　　如今，传统农业的模式已远不能适应可持续发展的需要，产品质量不稳定，资源严重不足且普遍浪费等问题不断出现。物联网技术的出现恰恰能解决这些问题。
　　1、物联网智慧农业推动农业走向信息化
　　通过多种无线传感器、无线基站和传输设备的使用，农业种植现场的各种信息能够轻易的通过自动监测传输功能呈现在管理人员的眼前，实现了管理者和种植现场的快速连接。同时通过软硬件系统和手机客户端还能够实现自然灾害监测及预警，方便作物生长现场管理，实现高度的信息共享和农业自动化。
　　2、物联网智慧农业提高农业生产管理水平
　　技术在现代农业中的应用对提高传统农业的生产管理水平效果显著。在农业生产过程中，通过无线智能传感器实现农业生产现场环境参数的实时采集和利用智能物联网监控系统对所采集数据进行实时传送，为农作物生产和温室控制提供了有利的科学依据。智慧农业不仅为作物生长创造了最佳条件，提高了作物产量和质量，而且可以提高水、化肥等作物消耗品的利用率。
　　3、物联网智慧农业保障农产品和食品安全
　　在农产品和食品运输领域，电子标签、电子条码、无线传感器网络、通信网络和计算机网络等的集成应用，可实现单个或集装农产品和食品的跟踪和可视数字化管理，对农产品从生产现场到仓库、从仓库到餐桌、从生产到销售全过程实行智能监控，可实现农产品和食品的数字化、可视化物流运输和管理，同时也可很大程度提高农产品和食品的品质。
专家认为，农业物联网作为国家物联网发展战略的重要部分，我们一定要抓住机遇，有所作为。
责任编辑：陈卓阳
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世界三大农业文献数据库是指什么
世界三大农业文献数据库:
CABI的“农业和自然资源数据库”—CAB ABSTRACTS
FAO的“国际农业科技情报系统”—AGRIS
NAL的“农业联机检索数据库”—AGRICOLA（一）国际应用生物科学中心文摘(CABI) 历史沿革:月,英联邦农业局,简称CAB;
.5月,英联邦国际农业局,简CABI1993.6起更名为国际农业和生物科学中心,简称CABI；2000年改为国际应用生物科学中心（CABI）。CABI的宗旨:通过传播、应用和研究农业和生物科学,以信息产品支持农业、林业、人类健康、自然资源管理等领域,为人类健康服务。目前,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。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库（CAB ABSTRACTS）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。（二）AGRIS光盘数据库 AGRIS光盘数据库是由AGRIS协调中心和联合国粮农组织（FAO）所属的国际农业科技情报系统编辑的书目数据库。该数据库涉及的学科范围包括农业、林业、畜牧业、渔业、食品科学、地球科学、环境科学、农业工程、人口、经济、法律、教育等。其文献来源于146个AGRIS国家中心及22个国际组织提供的期刊论文、科技报告、会议文献，同时也收录少量的专利、技术标准等。（三）AGRICOLA光盘数据库AGRICOLA数据库是由美国农业图书馆(NAL)、食品与营养信息中心（FNIC）、美国农业经济文献中心（AAEDC）等机构联合编辑的数据库。该数据库除光盘外，还可以通过DIALOG和BRS等联机系统检索该数据库文献。AGRICOLA对应的印刷本是美国《农业文献题录》（Bibliographyof Agriculture，简称B ofA），创刊于1942年，月刊。　
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英国的“联邦农业局”(Commonwealth Agricultural Bureaux,简称CAB)和联合国粮农组织的“国际农业科技情报”(International Information System of the AgriculturalScience and Technology美国国家农业图书馆的“农业联机检索”(Agriculture On—Line Access,简称AGRICOLA)
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大数据时代，农业如何应对？
【文章摘要】在大数据时代，农业与大数据必然发生各种联系，通过大数据带来的技术突破推动农业迈向全面信息化时代，通过农业的快速发展推动大数据更加落地，产生实效。
　　大数据时代已经来临，对于传统行业来说既是机遇，也是挑战，如何应对？如何利用？这是一个很大的课题。在传统产业中，农业作为第一产业，具有基础性的作用。在大数据时代，农业与大数据必然发生各种联系，通过大数据带来的技术突破推动农业迈向全面信息化时代，通过农业的快速发展推动大数据更加落地，产生实效。　　相关专家表示，农业大数据的集成和未来的挖掘应用对于现代农业的发展具有重要作用。在农业发展中，大数据不仅可以渗透到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种、销售等各环节，而且能够帮助农业实现跨行业、跨专业、跨业务的发展。　　不论对哪一个传统行业来说，对大数据的需求，都要既懂技术又深谙内情。能够驾驭行业大数据的人，需要比金融更懂金融，比电信更懂电信，比交通更懂交通，农业也是如此。对于农业的大数据方案商来说，需要充分调查农民的实际需求，需要对农业和农村市场充分了解。　　大数据的特征，业界常用五个V来表示：一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多（Variety）、四是价值大（Value）、五是精确度高（Veracity）。对于中国的8亿农民来说、18亿亩耕地、186万个乡村来说，所产生的数据量不仅巨大，而且类型丰富。如果能够通过深度挖掘，产生的价值不可估量。但问题如同大数据第二个和五个特征所说，需要高度精确化、处理速度及时的分析，才能够实现价值的显现。　　另外，还有一个问题是，面对突如其来的大数据，农民们可能会很疑惑：这关我们什么事？对我们又有什么用？这与其说是农民不了解大数据，不如说专业人员对大数据能够为农民提供的服务，没有做好普及工作。　　那么农民们需要什么样的大数据服务呢？我想应该主要包括3点：　　1） 面向农村、农业、农民的大数据垂直应用。　　每个行业都有自己的特点，农业也不例外，所以自然会存在行业应用的需求。具体来说，就是符合农村市场、农民需求和农业生产的垂直应用。过去决策许多是凭经验，“跟着感觉走”，而用农业大数据来指导，不仅将为农民的农村生产和生活提供方便，而且将为生产发展和政府决策提供科学、准确的依据。通过开发指向农业的移动大数据应用系统，让农民在田间地头就能够获知到各种农业动态信息；通过开发面向农业移动智能大数据感应系统，让农作物的生长情况“扫一扫”就能及时显示在农民的手中，并通过网络直接连接政府提供的农业大数据平台实现精确的生产性指导；通过开发直达农民家门口的农村智能大数据分析系统，让农民对市场、政策、生活的预期更加准确。　　2） 面向农产品市场、农业产业的大数据预测系统。　　首先要建立农产品智能标签。标签是行业应用的基础。不管什么行业，都需要精细化整理自己顾客的属性标签以及商品属性标签，农业作为生产农产品的行业，必然会涉及到各种农产品的标签汇整问题，而且这些标签必须能够细化到单株作物，实现农业生产的精细管理和准确预测。　　举一个比较现实的例子，近些年，猪肉的价格一波三折，一会儿太便宜了，农民权益得不到保证，一会儿猪价太高了，农民们蜂拥都开始养猪，如何解决猪肉价格周期问题？这就需要利用到大数据，解决农民和市场信息不对称的难题。通过大数据技术，能够细化到每头猪的生长情况、饲养状态、位置信息、健康情况、出栏时间、对接商超、预期收益等，都做到了如指掌，过去那种盲目的市场行为势必将减少。　　从远期来看，还可以通过大数据和云计算进行猪周期的预测，会发现猪的价格波动周期有一定的规律，大概3到5年是一个完整的周期，少的时候2年多，多的时候5年多，而这个周期又受国家的政策变化、天气变化、传染病变化、农民收入变化、原料价格变化等多重因素影响，同时又跟人们的生活水准和购买力有关系。全国所有养猪的农户，如果通过云计算、大数据对庞大的数据进行研究、分析、判断，研究出一个模型，建立信息系统，养猪会变得更加科学化。　　3） 跨行业的农业内外部数据的管理、链接与整合。　　传统的农业生产管理，人为的因素占很大程度，大多是靠农民自身的经验，有的甚至是凭感觉，很少建立在科学的数据和模型基础上，因而难免片面、失误。要做到对农业生产的科学管理，就应当把管理建立在数据分析基础上。通过在农业政策层面，将整个农业行业内外，包括生产、加工、物流、营销、回溯的各种数据进行数字化的记录、分析和整理，为农民管理生产提供依据。这种“大数据驱动的”农业，必使得农民的生产活动变得更有效率、更开放、更精细。同时，基于大数据的分析，也能够帮助政府有效监控各种农业政策的实施情况，及时纠正农业生产中的偏差和失误。　　另外，通过整合每个农村内部和外部数据，农业与行业外数据，并在户与户、巷与巷、村与村、农产品与农产品、农产品与相关配套、当季生产与未来预期之间建立链接，并进行分析整理，实现农民、农村、农业三个层面的数据共享互通，形成现实的网状的面向农村、惠及农民、给力农业的大数据场景。
责任编辑：刘波成
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