13、农业领域大数据分析的应用与发展

农业领域大数据分析的应用与发展

1. 农业面临的挑战与大数据的机遇

随着全球人口突破 70 亿，养活如此庞大的人口成为了农业行业面临的重大责任。人们对食物数量和质量的需求不断增长，提高农业生产效率成为了亟待解决的挑战。而天气条件的不可预测性，常常导致农作物收成受损，这不仅给生产者带来经济损失，也影响了社会的整体可持续性。

大数据在精准农业中的应用为解决这些问题提供了新的思路。通过采用大数据，可以创建易于使用且准确的预测模型，确保农作物发挥最大潜力，这就是预测分析的理念。

2. 农业中的分析模型

2.1 天气预报模型：精准农业

目前，构建天气预报模型广泛使用的两种技术是回归（线性和非线性）和时间序列（移动平均、自回归、自回归移动平均 ARIMA）。
- 回归分析 ：可以将生产决策变量（如灌溉频率和水平等因变量）与天气条件（如自然降水量、阳光和温度等自变量）进行回归分析，以发现内在关系。随着经验的积累，这些关系可以推广为可靠的实践方法。
- 时间序列分析 ：主要基于回归结构，在捕捉历史数据模式方面是一种非常强大的数据表示方法。

然而，大数据分析解决方案在农业中的实施仍面临挑战。一方面，需要从多个来源聚合大量数据并进行妥善处理；另一方面，生产者需要接受适当的培训，才能使用这些模型并做出合理的商业决策，这是一项长期、昂贵且耗时的任务。

利用精准农业，生产者可以提前估计业务需求并制定相应的生产计划。例如，在资源分配方面，如机械租赁或购买、肥料的使用时间和用量等，可以更有效地进行规划，从而提高业务的成本效益和整