农业数据库

农业数据库（共12篇）

农业数据库 篇1

2016年10月27日,在“农用航空植保技术发展研讨会”上,大疆创新华中区农机销售负责人高秀原透露,大疆期望寻求大数据合作伙伴,共同建立农业植保数据库,为无人机植保提供决策依据。

“我所在地区种植果树比较多,一直想要用无人机喷药,但是我们试了一下,发现施药效果不是太好。”研讨会上,一位来自合作社的农户向高秀原表达了无人机植保作业的烦恼。

“您说的这个问题也正是我们目前正在探索的问题,”高秀原回答,目前无人机在水稻等柔软矮茎作物的施药上都已经不存在问题,但对于树木等较高的植物,由于受到风场等复杂环境的影响,施药效果还不尽人意。

高秀原表示,产生这种现象的原因主要在于植保受天气、地域、作物类别和虫害种类等因素的影响较大,但我国却并没有完善的农业植保数据,导致无人机无法针对具体情况调整参数,因而,统一的作业参数设置无法适应多样化的作业对象和环境。

而针对这一问题,大疆目前正在考虑寻求合作伙伴,共同建立农业植保数据库,扩大无人机植保的适用性。“我们经过调研,发现日本的无人机植保之所以发展的这么好,很大的原因就在于他们拥有完整的农业植保数据库。因此,大疆也欢迎相关企业与我们联系,共同建立数据库。”

大疆的这一做法,体现了其市场开拓者的企业特性。在航拍领域,大疆开拓并培育了航拍市场,而今,面对处于幼年期的无人机植保市场,大疆也正在以实际行动,为行业完善探寻一条发展路径。

继植保产品上市后,大疆迅速跟进,确立了产品、售后、飞手培训和供需对接4大项目,从布局全产业链上,回应了外界对大疆只做产品的质疑。

高秀原透露,在产品方面,大疆无人机已经销售至包括台湾在内的30多个地区、共35.87000架产品;在售后服务上,大疆共在30多个省市建立经销网络,并提出用户关怀计划和备用机计划,解决无人机维修成本和维修时效性要求高的问题。

飞手培训项目目前共设立19家分校,为毕业学员提供了就业和创业机会。

此外,大疆需求对接项目,将用户植保需求与植保队对接,通过移动端呼叫飞手、成立植保联盟等措施,将用户需求与植保队服务需求相对接。

“目前,已经有166家大疆植保队分布在全国各地,据客户资料反馈,仅在黑龙江地区,大疆植保队服务面积已经达到5.87万hm2次。”高秀原讲到。

摘要：<正>2016年10月27日,在“农用航空植保技术发展研讨会”上,大疆创新华中区农机销售负责人高秀原透露,大疆期望寻求大数据合作伙伴,共同建立农业植保数据库,为无人机植保提供决策依据。“我所在地区种植果树比较多,一直想要用无人机喷药,但是我们试了一下,发现施药效果不是太好。”研讨会上,一位来自合作社的农户向高秀原表达了无人机植保作业的烦恼。

农业数据库 篇2

摘要 数据库收录区内外200余种期刊中报道宁夏农业科研及生产的文献近6000篇，内容涉及农业、林业、园艺、畜牧、兽医、生物、水产、农田水利、农业气象、农产品加工和食品科学等专业。数据库管理系统分为数据维护和检索两部分：以VFP5.0为后台数据库，Delphi4.0为前台开发工具实现文献数据的录入和修改；采用WindowsNT或Windows98个人服务器为系统平合，支持Asp服务，并以ODBC连接VFP，数据库实现文献检索。

1 研究背景

随着计算机及其网络技术的迅猛发展，传统的文献加工处理、存储及检索等业务逐渐被网络数据库建设、网络信息检索所替代。在共享全球网络信息资源的同时，积极开发本地特色数据库，投身于新兴的网络信息服务业，是传统信息服务面对网络信息革命做出的必然选择。

农业是我区的资源优势产业，在全区国民经济发展中占有重要地位。要实现我区农业跨世纪的宏伟目标，必须发展高科技农业，而先进的农业信息服务系统在其中占有举足轻重的地位。但迄今为止，我区仍缺少对全区农业文献进行全面收集和报道的信息系统。查找我区农业文献只能通过国内公开出版的检索工具，包括农业数据库及书本式检索刊物，但由于其收录文献的选择性及我区农业刊物发行范围偏窄等原因，我区农业文献在国内检索工具中的收录率极低，从而影响我区农业信息广泛而快速地传播和交流。为满足用户日益增长的对地方农业文献信息的需求，促进我区农业信息的广泛、快速传播和高效利用，我所建立了宁夏地方农业文献题录数据库，并通过因特网向区内外用户提供方便、快捷的农业信息服务（网址为：http：//www.nxagri.com.cn或168.160．158．211）。

2 数据库的建立

2．1 收录范围

我国疆域广阔，各地区农业生产有着明显的`地域性特征，记载当地农业生产实践、科研活动的农业文献也随之带有很强的区域性特点。宁夏地方农业文献是针对我区农业生产中迫切需要解决的问题，通过总结生产实践经验及科学研究成果而撰写的，因此对我区农业生产及科研具有重要的指导意义。我区的农生产、科研活动及科技成果主要反映在《宁夏农林科技》、《宁夏农学院学报》、《宁夏畜牧》、《宁夏科技》、《宁夏大学学报》（自然科学）等区内刊物上。但随着我区农业科研水平的提高及对外学术交流的扩大，反映我区农业科研及生产憎况的文章，特别是一些高质量、高水平的研究成果发表在区外刊物上。“宁夏地方农业文献题数据库”收录区内外200 余种期刊中报道我区科学研究及生产实践的文献近600o篇，它不仅收集了我区农业专业及综合性期刊自创刊至今的全部涉农文献，而且涵盖了我区作者发表在区外农业及相关学科刊物中的文章，内容涉及农业、林业、园艺、畜牧、兽医、生物、水产、农田水利、农业气象、农产品加工和食品科学等专业。该库是对我区农业文献信息的系统收集、整理和挖掘，它从文献积累的角度反映了我区40年来农业科研及生产所取得的瞩目成就。

2．2文献前处理

文献前处理的关键环节是文献标引工作，它包括分类标引、主题标引。我们采用《中国图书馆图书分类法》（第四版）对每篇文献给出1个分类号，主题标引则依据《农业科学叙词表》和《生物科学叙词表》，每篇文献给出1-6个主题词，词表中没有的词则经过标引人员磋商给词，统称为关键词。

2．3数据库结构及其维护

采用们Visual Foxprp5.0建立数据库，设置检索号、题名、著者、著者单位、母体文献、发表时间、分类号、关键词1-6等13个字段。以VFP5.0为后台数据库，Delphi4.0为前台开发工具实现文献数据的录入和修改。

3 网络信息检索系统

3．1检索系统设计

检索系统以Windows NT或Window98个人服务器为系统平台，支持Asp服务，采用Fontpage及Asp语言为网页制作工具，并以ODBC连接VFP数据库实现文献检索。

3．2检索系统功能

用户查找信息既可从题名、著者、分类、关键词、发表时间、母体文献等途径单一检索，又可通过这些途径的相互组配进行限定检索。检索系统不仅功能完善，而且方便快捷，易于操作使用。检索结果可从网上直接下载。该检索系统不仅适合因特网信息检索，而且置于局域网上亦可开展信息服务。

3．3检索系统的其它用途

利用检索系统可完成对地方农业文献的统计、分析及地区农业科研生产发展的评价等。例如，统计宁夏地方农业文献的期刊分布、学科专业分布、年代分布及著者分布等，以此从文献计量的角度对我区40余年来农业科研和生产做出较为客观的分析。又如，通过期刊论文的发表数量评价科研人员及科研单位的学术水平等。

4 因特网信息服务

4．1我区因特网信息服务发展概况

我区因特网信息服务自1995年进入快速发展时期。但网上信息资源匮乏仍然是制约网络信息服务发展的主要因素。纵观我区因特网信息服务，提供数据库信息服务的网站为数极少，而与我区工农业生产相关的数据库不但数量少而且库容量小。因此，开发各种专业及类型的数据库，以丰富的网上信息资源为我区工农业生产提供高效、快捷的信息服务，已成为时代发展的迫切需要。

4. 2完善我区农业网络信息服务

今年我区先后开通了“宁夏农业信息网”、“宁夏特色农产品信息网”等农业网站，为我区农业生产提供政策法规、科技、经济、农产品市场等信息。“宁夏地方农业文献题录数据库”的建成并通过因特网提供服务，对我区农业网络信息服务来说无疑是锦上添花。当然，该库还有待于今后从扩大收录范围、增加文献类型等方面进一步完善、特别是将题录数据库发展为全文数据库检索，是该库今后发展的方向。

参考文献

1 甘利人等. 网络环境下传统情报服务业转型思考，情报理论与实践，，(4)

2 李金甄，贾志宏，李香梅：因特网上的宁夏网站．图书馆理论与实践，2000，(4)

农业科技凭借大数据崛起 篇3

谈起农业科技软件市场，老道的投资人Adrian Fortino这样评价道：“从我开始关注时起，这个行业似乎就一直存在泡沫。”2012年，他和风投机构First Step Fund都参与了密歇根州安阿伯市软件开发商FarmLogs的种子轮融资。FarmLogs开发的软件旨在帮助农场主记录并预测作物收成、降雨以及其他与农作物相关的重要数据。现在，Fortino是风投公司Mercury Fund安阿伯办事处的负责人。他说道：“过去三年，我们目睹了这个行业的爆炸式增长。”

这个行业之所以会出现如此激增，一部分原因要归功于农场主自身观念的转变。Fortino解释说：“人们接受新科技总有个过程，农业技术也不例外。一开始，总有些人凭着感觉尝试使用科技，到后来，越来越多的人又（仅）凭感觉卸下了农耕苦力。”

根据网上农业众筹平台AgFunder统计，2014年农业科技领域一共获得了23.6亿美元投资，而在今年，仅半年时间就已经吸引了20.6亿美元投资。2015年9月，美国圣路易斯市举行的农业科技盛会Ag Innovation Showcase规模空前，参会技术多样，从规模到类型都创造了该活动开办六年以来的纪录。活动组织者宣布，参加的企业合计募集到了4.3亿美元。

Fortino认为，这说明产业开发正在顺应宏观经济潮流。他指出：“看看数据就知道，到2050年，我们得把农产量提高一倍才能养活全世界的人口。”

农业软件覆盖了所有基本的企业经营领域——减少文案工作、提高生产率、实现电子商务。不仅如此，这类软件还深入专业领域，比如操纵无人机和机器人看管农田、控制湿度、使用农药和化肥、控制设备。当然，它们也有预测农作物产量和农业大宗商品价格的功能。

Lagomarsino Group是一家总部在加州维塞利亚市的种植业与商业地产公司，Jeff Beck是该公司处理日常金融交易的负责人，他说这类软件给他的公司带来了急剧转变：“2008年我刚到公司时，所有文书工作还得手写完成，那是一项艰巨的任务，要耗费大量时间。”

而今，很多依靠传统方法的人开始起用增加了人力输入功能的软件，以便更全面地展现市场全貌。以一款电脑设计的预测模型为例，该模型可以预计乳制品的价格，却无法预测中国市场奶粉稀缺这类最新消息。DecisionNext是一家规范分析软件开发商，总部位于旧金山，该公司联合创始人兼CEO Mike Neal承认：“有些事，人类确实比机器做得好。”

Neal说，跨国企业更愿意接受能给他们带来变化的混合型分析法，越来越多的美国农场主开始相信数据是安全的，他们也在综合运用各类数据分析法。和专营有机农产品的小型农场主相比，那些以大宗商品销售为支撑的农业经营者更早采用数据分析，比如养牛的牧场主。

此外，移动领域的农业科技也是日新月异。总部位于伊利诺伊州道纳斯格罗夫市的软件开发商Lextech Global Services开发了一款iPhone应用，用它操纵机器，一个人也可以将卸粮机上输送的粮食装卸到一辆卡车上，不必再占用一个人手。John Hennessy是该公司的顾问，他说，在这种移动应用的帮助下，装卸过程更安全，更有预见性，工作效率相应可以提高20%。有这样的高科技做帮手，可以更科学地安排卡车装卸，减少卡车司机原地待命的时间。

更重要的是，农场主能根据移动应用传递的数据迅速作出反应。Hennessy说：“他们无需等一小时甚至一周才看到数据分析报告。如果突然发现，和平时收货相比，从田里运出成熟草莓的卡车遭到拒绝的次数更多了，你就可以随时立即终止草莓采收，不必等到一天采摘劳作结束才了解情况并叫停。”他还补充说，当机立断叫停可以减少损失。“农场经营比一般人想象的要复杂得多，也更容易受到数据影响。”

大数据助力农业 篇4

农业一直以来在我们的印象中都是一项与信息技术结合度很低的产业,面朝黄土背朝天的耕作景象更是成为了很多人对于农业的第一印象。但实际上,现代信息技术对于农业领域的渗透早已超过了我们的想象。现如今,一大批专注农业信息化的优秀科技公司,正在一步步地以他们的方法改变着农业这一人类社会中存在久远的行业。

从世界人口发展的角度来看,信息技术在农业领域的渗透也是极为必要的。据预测,截止2050年,世界范围内的人口总数将会达到92亿人,较今天的人口数要多出大约34%。人口增加最为集中的区域将会发生在发展中国家,比如巴西、印度等。人口的增加将导致的最直接问题就是粮食供给。为了满足人口对于粮食的需求,全球的粮食产量必须要增长70%以上。对于土地有限的地球来讲,传统的耕作模式已经远远不能满足人类将来对于食物的需求。

IBM巴西研究部门的分析结果表明,如果想要实现粮食产量的大幅度提升,数据的使用将是至关重要的,尤其表现在数据的及时收集和分析两方面。IBM研究员Ulisses说到:“先进的科学技术将会给予我们机会,去解决那些会影响数十亿人口生存的难题。”

数据碎片化

对于每一位农户而言,他们会对自己每一块土地的情况了如指掌;他们会知道作物又长了多高、农田里有什么害虫、每年雨季时间、寒潮时间等等这些一切可能会影响作物生长的因素。基于对自己农场的了解,农户会收集到许多数据。但老实讲,这些未经过加工的原始数据对于单个农户来讲,几乎是没有任何价值的。他们没有时间,也没有足够成熟的技术去逐一分析每一项数据背后所蕴含的的意义。幸运的是,现如今越来越多的公司看到了农业数据分析背后所蕴藏的巨大商机。与之相对应的是,越来越多的农户也意识到了数据对于提升耕种质量和效率有着促进作用。

当农场主想尝试一种经销商大肆宣传的粮食种子时,他们或许会先在小范围内进行试种植,但在收获季节到来前,他们是看不到这批种子对于产量的实际贡献率。即使新种子的实验取得了成功,但疑问仍然存在:是不是这一次只是运气的成分?如果种植环境发生变化,新种子是否还能保持优秀的产量效果?为了解释这些疑问,农场主们一定还会进行多次实验,从而以实验来验证新种子的可靠性。最终经过了三年甚至更久的实验,农场主们终于对种子质量有了信心。但此时,他们又会怀疑,是不是肥料、天气、耕种密度这些因素才是真正实现增产的原因而非这批新种子的作用。如此的问题周而复始,始终困扰着农场主们。在伊利诺伊州种植玉米和大豆的农场主Steve Pitstick讲到:“作为一名农民,对于新作物的学习要花费我很长的时间。”实践往往是农户们验证种植要素有效性的唯一途径。数据的分散以及缺少对于数据的有效利用成了阻碍农户升级种植水平、扩大种植范围的一大原因。

构建平台,化零为整

基于对农 户需求的 总结 ,一家名为Farmers BusinessNetwork的初创公司应运而生了。Farmers Business Network的主要业务是农业数据的收集以及分析。他们会在美国境内收集各个农户的耕种信息,并且将收集到的信息发布在公司的平台上。缴费注册会员的农户可以登录网站进行数据的浏览。通过平台数据的浏览,农户们之间可以进行数据的共享。公司平台还会定期发布“农产品消费报告”,报告里面会涉及类似种子、肥料等与种植息息相关的产品信息以及使用者的产品评价。有了报告的帮助,农户在选择农业产品时就会更有针对性。

P i t s t i c k说:“在听了关于Farmers Business Network业务构成后,我就决定加入他们。他们提供的服务正是我一直在寻求的。通过阅读大量的同行信息,我可以更快的掌握更多的耕种经验。我不必再自己费时费力去独立完成一个个的种植实验。”Pitstick同时表示:“Farmers Business Network提供的信息不仅帮助我在耕种时更有自信,它同时还能够帮助我分辨清楚供货商那些带有误导性质的宣传内容。”

如今 , 加入F a r m e r sBusiness Network的农户数与日俱增。公司现在已经拥有了美国境内17个州大约7百万英亩土地的农业信息。公司基于农业数据的业务模式也已经获得了Google这样大型科技公司的认同。Google为Farmers Business Network投资了1500万美元。Google投资的合伙人Andy Wheeler认为,今天数据在农业中所扮演的角色比以往都要重要。FarmersBusiness Network创始人之一的Charles Baron对于Google的投资说到:“Google想要整合全球信息的设想与我们在农业领域对于数据的渴望是一致的。我们相信数据的公开透明将能够帮助农户们在最合适的时机做出最正确的选择。”

Monsanto公司在2 0 1 3 年 以 9 . 3 亿 美元收购了意外天气保险公司Climate Corporation。

Farmers Business Network公司现在已经拥有了美国境内17个州大约7百万英亩土地的农业信息。

数据对于 农业的重 要性不仅仅只有Google这样的科技公司注意到,美国著名的农业生化公司Monsanto也同样意识到了数据在农业领域的未来。于是,M o n s a n t o公司在2 0 1 3年以9 . 3亿美元收购了意外天气保险公司Climate Corporation。此次收购标志着大数据对农业经济的推动再次得到了肯定。

其实像Farmers BusinessNetwork和Climate Corporation一样从事农业信息收集的公司在美国还有很多,其中Farm Logs也是此行业中极具代表性的一家公司。Farm Logs 2011年成立于硅谷,是一家为农场主、农民提供农业云服务的初创企业。该公司让用户通过web、移动应用等录入耕作相关数据上传给平台。平台拿到数据后对这些信息进行分析,为作物轮作提供智能预测和优化。农场主等用户可以通过F a r m L o g s的服务跟踪农产品价格与耕作开支、监控天气、预测利润、以及安排耕作等。此外,F a r m L o g s也在探索利用现代的农用设备采集数据,然后再利用廉价的蓝牙设备上传数据的新方式。截止2014年底,全美有15%的农场是Farm Logs的客户,全球超过130个国家有用户使用其应用程序,据称每年其客户卖出的作物产值高达120亿美元。

从事农业数据服务的初创公司正在与日俱增,其中的佼佼者们也都已经获得了相当可观的资本注入。数据的重要性也逐渐得到了更多农户的认同。这一系列现象表明,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。

农业数据库 篇5

各省、自治区、直辖市及计划单列市农业(农牧、农村经济)、农机、畜牧兽医、农垦、农产品加工、渔业厅(局、委、办)，新疆生产建设兵团农业局，部机关有关司局、直属事业单位：

为充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，有力支撑和服务农业现代化，根据《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发〔2015〕50号)精神，制定本实施意见。

一、深刻认识农业农村大数据发展和应用的重要意义

(一)农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。当前，大数据正快速发展为发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态，已成为国家基础性战略资源，正成为推动我国经济转型发展的新动力、重塑国家竞争优势的新机遇和提升政府治理能力的新途径。农业农村是大数据产生和应用的重要领域之一，是我国大数据发展的基础和重要组成部分。随着信息化和农业现代化深入推进，农业农村大数据正在与农业产业全面深度融合，逐渐成为农业生产的定位仪、农业市场的导航灯和农业管理的指挥棒，日益成为智慧农业的神经系统和推进农业现代化的核心关键要素。

(二)发展农业农村大数据是破解农业发展难题的迫切需要。我国已进入传统农业向现代农业加快转变的关键阶段。突破资源和环境两道“紧箍咒”制约，需要运用大数据提高农业生产精准化、智能化水平，推进农业资源利用方式转变。破解成本“地板”和价格“天花板”双重挤压的制约，需要运用大数据推进农产品供给侧与需求侧的结构改革，提高农业全要素的利用效率。提升我国农业国际竞争力，需要运用大数据加强全球农业数据调查分析，增强在国际市场上的话语权、定价权和影响力。引导农民生产经营决策，需要运用大数据提升农业综合信息服务能力，让农民共同分享信息化发展成果。推进政府治理能力现代化，需要运用大数据增强农业农村经济运行信息及时性和准确性，加快实现基于数据的科学决策。

(三)发展农业农村大数据迎来重大机遇。我国农业农村数据历史长、数量大、类型多，但长期存在底数不清、核心数据缺失、数据质量不高、共享开放不足、开发利用不够等问题，无法满足农业农村发展需要。随着农村网络基础设施建设加快和网民人数的快速增长，农业农村数据载体和应用市场的优势逐步显现，特别是移动互联网、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术的快速发展，各种类型的海量数据快速形成，发展农业农村大数据具备良好基础和现实条件，为解决我国农业农村大数据发展面临的困难和问题提供了有效途径。

二、明确农业农村大数据发展和应用的总体要求

(四)指导思想。深入贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中全会精神，以邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观为指导，贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，按照“着眼长远、突出重点、加快建设、整合共享”要求，坚持问题和需求导向，坚持创新驱动，加快数据整合共享和有序开放，充分发挥大数据的预测功能，深化大数据在农业生产、经营、管理和服务等方面的创新应用，为政府部门管理决策和各类市场主体生产经营活动提供更加完善的数据服务，为实现农业现代化取得明显进展的目标提供有力支撑。

(五)基本原则

——坚持问题导向、应用驱动。从面临的突出问题和迫切需求入手，明确建设重点，主攻薄弱环节，以应用为内生动力，推动科学高效可持续发展。

——坚持创新机制、整合资源。加强顶层设计，以数据资源整合促进数据采集、带动数据开发利用，建立标准统一、各负其责、共建共享的工作机制。

——坚持先易后难、逐步推进。优先选择基础较好的地区、重点领域、重点品种建设大数据，逐个品种、逐个环节开展试点，边试点边总结，边推进边见成效，带动不同地区、不同领域农业农村大数据稳步发展。

——坚持上下联动、社会众筹。中央和地方上下联动，涉农部门相互配合，各类市场主体、行业组织等社会力量广泛参与，形成覆盖全面、业务协同、上下互通、众筹共享的农业农村大数据发展格局。

(六)主要目标。立足我国国情和现实需要，未来5-10年内，实现农业数据的有序共享开放，初步完成农业数据化改造。到2017年底前，农业部及省级农业行政主管部门数据共享的范围边界和使用方式基本明确，跨部门、跨区域数据资源共享共用格局基本形成。到2018年底前，实现“金农工程”信息系统与中央政府其他相关信息系统通过统一平台进行数据共享和交换。到2020年底前，逐步实现农业部和省级农业行政主管部门数据集向社会开放，实现农业农村历史资料的数据化、数据采集的自动化、数据使用的智能化、数据共享的便捷化。到2025年，实现农业产业链、价值链、供应链的联通，大幅提升农业生产智能化、经营网络化、管理高效化、服务便捷化的能力和水平，全面建成全球农业数据调查分析系统。

三、夯实农业农村大数据发展和应用的基础

(七)建设国家农业数据中心。以建设全球农业数据调查分析系统为抓手，推进国家农业数据中心云化升级，建设国家农业数据云平台，在此基础上整合构建国家涉农大数据中心。国家农业数据中心由1个中央平台，种植、畜牧和渔业等产业数据，国际农业、全球遥感、质量安全、科技教育、设施装备、农业要素、资源环境、防灾减灾、疫病防控等数据资源及各省、自治区、直辖市农业数据分中心共同组成，集成农业部各类数据和涉农部门数据。

(八)推进数据共享开放。整合农业部数据资源，统一数据管理，实现数据共享。农业部各类统计报表、各类数据调查样本和调查结果、通过遥感等现代信息技术手段获取的数据、各类政府网站形成的文件资料、政府购买的商业性数据等在国家农业数据中心平台共享共用。通过项目资金安排带动数据资源整合，除国家规定保密的数据外，对不共享、不按规定开放数据的，严格控制安排相关项目资金。通过内部整合和外部交换，逐步推进部内司局之间、涉农部门之间、中央与地方之间数据共建共享。编制农业农村大数据资源开放目录清单，制定数据开放计划，推动各地区、各领域涉农数据逐步向社会开放，做到数据应开放尽开放，提高开放数据的可利用性。

(九)发挥各类数据的功能。巩固和提升现有监测统计渠道，健全基点县和样本名录，完善村县数据采集体系，开展对历史数据的清洗和校准，系统梳理农产品生产、消费、库存、贸易、价格、成本收益“六大核心数据”，建立重要农产品供需平衡表制度。拓展物联网数据采集渠道，加强和利用遥感、传感器、智能终端等技术装备，实时采集农业资源环境、生产过程、加工流通等数据，支撑农业精准化生产和销售。开辟互联网数据采集渠道，开展互联网数据挖掘，对现有文献资料进行数据化改造，推进农业生产经营管理服务在线化。

(十)完善农业数据标准体系。构建涵盖涉农产品、资源要素、产品交易、农业技术、政府管理等内容在内的数据指标、样本标准、采集方法、分析模型、发布制度等标准体系。开展农业部门数据开放、指标口径、分类目录、交换接口、访问接口、数据质量、数据交易、技术产品、安全保密等关键共性标准的制定和实施。构建互联网涉农数据开发利用的标准体系。

(十一)加强数据安全管理。按照信息安全与信息化项目建设同步规划、同步建设、同步运维的要求，完善大数据平台管理制度规范，建立集中统一的安全管理体系和运维体系，加强病毒防范、漏洞管理、入侵防范、信息加密、访问控制等安全防护措施。健全应急处置预案，科学布局建设灾备中心，严格落实信息安全等级保护、风险评估等网络安全制度，明确数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节网络安全保障的范围边界、责任主体和具体要求。

四、把握农业农村大数据发展和应用的重点领域

(十二)支撑农业生产智能化。运用地面观测、传感器、遥感和地理信息技术等，加强农业生产环境、生产设施和动植物本体感知数据的采集、汇聚和关联分析，完善农业生产进度智能监测体系，加强农情、植保、耕肥、农药、饲料、疫苗、农机作业等相关数据实时监测与分析，提高农业生产管理、指挥调度等数据支撑能力。推进物联网技术在种植、畜牧和渔业生产中的应用，形成农业物联网大数据。发展农机应用大数据，加强农机配置优化、工况检测、作业计量等数据获取，提高农机作业质量的远程监控能力，提高对作物种植面积、生产进度、农产品产量的关联监测能力。

(十三)实施农业资源环境精准监测。建立与气象、水利、国土、环保等部门数据共享机制，构建农业资源环境本底数据库。建立农业生物资源、农产品产地环境以及农业面源污染等长期定点、定位监测制度，完善监测评价指标体系，为“一控两减三基本”行动的实施提供数据支撑。开展耕地、草原、林地、水利设施、水资源等数据在线采集，构建国家农林资源环境大数据实时监测网络。逐步公开农业资源环境数据，支持企业开发节水、节肥、节药、农业气象预报等数据产品。

(十四)开展农业自然灾害预测预报。完善干旱、洪涝、冷害、台风等农业重大自然灾害和草原火灾监测技术手段，加强数据实时采集获取能力建设，提高应急响应水平。整理挖掘自然灾害历史数据，加强对灾害发生趋势的研判和预测，掌握灾变规律，强化实时监测与预警，把握最佳防控时机，有效预防和最大程度降低灾害损失。建立农业灾害基础数据库，组织专家团队构建预测模型，开展农业灾害与农业生产数据的关联分析，定期发布灾情预警和防灾减灾措施。

(十五)强化动物疫病和植物病虫害监测预警。建立健全国家动物疫病和植物病虫害信息数据库体系、全国重大动物疫病和植物病虫害防控指挥调度系统，提升监测预警、预防控制、应急处置和决策指挥的信息化水平。健全覆盖全国重点区域的农作物病虫疫情田间监测网点、农药安全风险监测网点、动物疫病风险监测网点、动物及动物产品移动风险监测网点、兽药风险监测网点、屠宰环节质量安全监测网点和重点牧区草原鼠虫害监测网点，提高动物疫病和植物病虫害监测预报的系统性、科学性、准确性。

(十六)实现农产品质量安全全程追溯。加快建设国家农产品质量安全追溯管理信息平台，建立健全制度规范和技术标准，加强与相关部门的数据对接，实现生产、收购、贮藏、运输等环节的追溯管理，建立质量追溯、执法监管、检验检测等数据共享机制，推进数据实现自动化采集、网络化传输、标准化处理和可视化运用，实现追溯信息可查询、来源可追溯、去向可跟踪、责任可追究。推进实现农药、兽药、饲料和饲料添加剂、肥料等重要生产资料信息可追溯，为农产品监管机构、检验检测认证机构、生产经营主体和社会公众提供全程信息服务。

(十七)实现农作物种业全产业链信息查询可追溯。建立农作物种业大数据信息系统，整合部、省、市、县种业科研、品种管理、种子生产经营、市场供需各环节信息数据，实现新品种保护、品种审定、品种登记、引种备案、种子生产经营许可备案网上申请，种子供求、市场价格、市场监管等信息公开和查询，统一市场种子标签规范，实现从品种选育到种子零售的全程可追溯，为农民选购放心种和农业部门依法治种提供信息服务。

(十八)强化农产品产销信息监测预警数据支持。在巩固原有数据采集基础上，开展电子商务、期货交易、电子拍卖、批发市场电子结算等数据的监测分析，加强农产品加工数据采集体系建设，加大消费端数据采集力度，建立覆盖全产业链的数据监测体系，促进农产品产销精准对接。加强全球农业数据调查分析，研发重要农产品供需预测模型，组建跨部门跨行业农业大数据分析团队，开展综合会商，提升分析预警和调控能力。完善农业展望工作制度和涉农数据发布制度，打造权威的农产品产销数据发布窗口。

(十九)服务农业经营体制机制创新。开展农村集体经济和农村合作经济发展情况监测，建立健全示范性家庭农(林)场、合作社示范社和重点龙头企业名录，完善现代农业经营方式综合评价制度。加强农村集体资金资产资源信息化管理，加快农村集体资产监管数据库建设。加强对农民收入、农村土地经营权流转、农村集体产权交易、农民负担、新型农业经营主体发展等情况的统计监测，强化相关数据的采集、存储和关联分析，强化对工商资本租赁经营农户承包地情况的监管。建立全国农村土地承包经营权确权登记颁证数据库，并与不动产登记信息管理基础平台衔接，推进数据互联互通和共建共享。发展农垦经济大数据，加强农垦土地资源、农业生产信息、农业生产社会化服务和农垦农产品质量安全数据监测。

(二十)推进农业科技创新数据资源共享。整合农业科教系统数据资源，推动农业科研数据共享，促进农业科研联合和协作攻关。建立国家农业科技服务云平台，加快国家农业科技大数据建设，集聚农业科教系统各方力量，形成农业科技创新、成果转化、农技推广、新型职业农民培育等领域的数据共享机制。建设育种大数据，实现对农作物表型数据和基因测序数据的长期观测和积累，开展大数据关联分析，加速作物优良品种选育的过程。

(二十一)满足农户生产经营的个性化需求。加快推进信息进村入户工作，增强村级站数据采集和信息发布功能。建立健全面向农业农村的综合信息服务体系，提升12316平台用户体验和服务质量，为农民生产生活提供综合、高效、便捷的农业农村综合信息服务。探索商业化经营模式，鼓励各类经营性农业信息服务组织开发基于APP应用的农业大数据信息服务产品，提高农民使用智能手机的能力，为农民提供精准化、个性化信息服务。

(二十二)促进农业管理高效透明。推动农业部门政府数据开放共享，加强农业部门政务数据资源与涉农部门数据、社会数据、互联网数据等的关联分析和融合利用，完善“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”的机制，提高农业宏观调控的科学性、预见性和有效性。运用大数据推动行政审批流程优化，加快在线审批进程，提高行政审批效率。加强和改进市场监管，构建大数据监管模型，加强事中事后监管和服务，推动政府治理精准化。

五、明确实施进度安排

(二十三)基本完成数据的共用共享(2016-2018年).创新农业部数据资源共享机制，加快完善数据指标和标准，率先在部内实现数据资源共建共享。在国务院统一部署下，推进与涉农部门数据在国家共享平台上实现共享交换。启动全球农业数据调查分析系统建设。分品种、分区域开展试点，启动生猪、玉米以消费为导向全产业链监测体系建设；在产粮大县、生猪大县探索产量预测、供需情况等方面的大数据建设；选择若干小品种产品，开展全样本数据监测试点。各级农业行政主管部门根据本区域优势产业和特色产业开展试点示范。

(二十四)逐步实现政府数据集向社会开放(2019-2020年).在确保安全前提下推动农业部门公共数据资源开放。完成农业部门数据资源清单和数据开放计划的制定，推动农业部门政府数据资源统一汇聚和集中向各类农业生产经营主体开放。基本建成全球农业数据调查分析系统，强化国家农业数据中心功能和作用，在此基础上整合构建国家涉农大数据中心。扩大大数据建设试点，增加试点品种，试点范围逐步覆盖到蔬菜大县、国家现代农业示范区和新型农业生产经营主体。

(二十五)建成全球农业数据调查分析系统(2021-2025年).建成国家农业数据云平台，建立完整的农业数据监测制度、专业的农业数据分析制度、统一的农业数据发布制度、有效的农业信息服务制度，形成农业农村大数据“一张图”。在总结试点经验基础上，农业农村大数据建设逐步覆盖主要农产品、主产区和各类农业生产经营主体，推动农业数据监测统计向全样本、全数据过渡。实现农业农村大数据与现代农业的全面融合，智慧农业取得长足进展，大数据作为农业农村经济新型资源要素的作用得到充分发挥。

六、加强组织领导和保障

(二十六)落实各级农业部门责任。切实发挥农业部门在发展农业农村大数据中的牵头作用，会同有关部门，共同推动形成职责明确、协同推进的工作格局。农业部机关司局各负其责，会同归口事业单位按照分工制定落实方案，明确责任，细化措施，确保各领域工作任务落实到位。各省级农业部门要建立统筹协调工作机制，结合自身实际，制定相关政策措施，加大工作落实力度，确保农业农村大数据建设顺利开展。

(二十七)推进完善基础设施。推动完善电信普遍服务机制，加快农村信息基础设施建设和宽带普及。加强现有信息采集网络的硬件设施配备，实现设施设备的升级换代。按照共享共用、协作协同、分工分流的原则，推进建立完善的数据采集渠道和监测网络。强化云计算基础运行环境，提升通过传统方式和基于互联网等现代方式采集、处理农业农村大数据的支撑能力。

(二十八)创新投入和发展机制。按照农业农村大数据发展需求，在充分利用已有项目资金基础上，积极拓宽资金来源渠道，强化资金保障。探索市场化可持续发展机制，支持采用政府购买服务、政府与企业合作(PPP)等方式，积极规范引导社会资本进入农业农村大数据领域。鼓励市场主体和社会公众开展农业农村大数据增值性、公益性开发和创新应用，引导培育农业农村大数据交易市场，为涉农大数据企业发展提供良好环境。

(二十九)提升科技支撑能力。在统筹考虑现有布局和利用现有科技资源基础上，加强农业农村大数据科研创新基地和实验室建设。鼓励科研力量联合攻关，重点加强大数据获取技术、海量数据存储、数据清洗、数据挖掘和分析、数据可视化、信息安全与隐私保护等领域关键技术的研发，形成安全可靠的大数据技术体系。建立多层次、多类型的农业农村大数据人才培养体系，加强职业技能人才培养，培育农业农村大数据技术和应用创新型人才。

互联网农业的生态圈与大数据 篇6

在2015年10月26日～29日召开的十八届五中全会上，加快农业现代化步伐被列为“十三五”规划十项任务目标之一。这意味着未来农业现代化将迎来更大的发展空间与机遇。农业现代化是我国长期以来追求的一个发展目标，其内涵在不同时期也有所变化。当下我们所追求的农业现代化不仅要实现在生产上的科学高效，在管理、经营、销售等方面都要科学高效。而要实现这些，仅靠机械化、自动化是不够的，还要依靠信息化和智能化，“互联网+农业”就是一条重要路径。任何行业的“互联网+”都有深有浅，“互联网+农业”如果往深处做，就必须做到两点：搭建生态圈和玩转大数据。

搭建生态圈让“互联网+农业”走得更稳、更远

近年来越来越多的企业巨头开始意识到，未来的商业竞争不再是一家企业同另一家企业的竞争，而是一个生态圈同另一个生态圈的竞争。因此很多行业的巨头企业都开始着力打造共融、共享、共生、共赢的生态圈，互联网行业尤甚。随着“互联网+”给农业带来越来越多的互联网范儿，提到“农业生态圈”这个词，大家想到的也不仅仅是山林湖泊等自然生态，而是一种基于互联网精神和模式的商业生态圈。不同于其他一些行业，农业投入大、回报周期长，投身“互联网+农业”的企业只有搭建起一个和谐完善的生态圈，整合资源、相辅相成、协调发展、形成合力，才能在“互联网+农业”的道路上走得更稳、走得更远。

当前一些国内企业已经意识到了构建生态圈对发展“互联网+农业”的重要性，积极布局农业产业链的各个关键环节。2015年11月5日，神州数码在第22届中国杨凌农业高新科技成果博览会上发布了“互联网+农业”战略，首度集中亮相了旗下六家从事“互联网+农业”业务的公司：中农信达、旗硕科技、村村乐、神州买卖提、神州数码金融云和杨凌农业云。这六家企业初步构建起了一个覆盖土地确权流转平台、农业物联网、农村社交网络、农村电商、农村金融和农业大数据的“互联网+农业”生态圈。

构建“互联网+农业”生态圈的关键不在生态圈中参与方的数量，而在质量。各参与方之间需要紧密围绕现代农业产业链的重要环节和行业痛点，各司其职，彼此形成业务支撑和良性循环。这就像组建一支足球队，并不是召集11名会踢球的人就行了，还要依据教练的战术思想，结合前后场不同位置对球员技能的要求，为每个位置选择最适合的球员。唯有如此，11名球员之间才能进行最有效的配合，形成一支有战斗力的团队，而不是散兵游勇。那么“互联网+农业”都有哪些关键的产业链环节与行业痛点？

规模化生产与土地确权流转：要实现农业现代化，无论是机械化、自动化，还是信息化、智能化，在本质上都是对各种先进技术广泛而深入的应用。农业的规模化生产不仅能大大降低先进科技应用的成本，也能提升其应用效率。而土地确权流转是实现农业规模化的前提。土地是农业之本，只有把土地的问题解决好，才能固本培元，做好农业现代化。中农信达目前的重要工作就是土地确权和流转，集建库、质检、交汇、平台为一体。通过确权不仅可以建立土地和农民之间的关系，而且也逐步积累起了关于农地的数据，包括土地的空间地理位置、实质归属人、土地性质、适合种植的作物等。

农业物联网与智能化生产：提到“互联网+农业”，人们往往会首先想到农村电商。农村电商是“互联网+”在农产品销售流通层面的运用，而智能化生产则是“互联网+”在农产品生产领域的运用。围绕农作物的整个种植过程，旗硕科技利用物联网技术可以提供太阳辐射、雨量、风速、风量等环境的实时监控与干预，并能够根据作物的根系特点对不同土壤水分进行动态测量，掌握作物动态生长过程。过去人们喜欢说农业就是“靠天吃饭”，在某种程度上是因为人们觉得影响农业生产的不可控因素太多。利用农业互联网的智能化生产就是让人们能实时了解影响农作物生长的各种因素，了解农作物需要什么、需要多少，并能进行主动干预，从而实现精准农业。

农村社交网络：无论发展“互联网+农业”的具体何种业务，必须要获得广大农民朋友的支持和参与，让农民本身互联网化。我国很多村镇都有一些乐于接受互联网新鲜事物、号召力强、执行力强的村民，把他们的力量整合在一起，对发展“互联网+农业”意义重大。“互联网+农业”不是城里人拿着互联网的技术和模式去改造农村，而要让广大农民广泛而深入地接受互联网，让他们拿起互联网的武器，形成合力去优化农村的生产和生活。村村乐就是一个面向农民的社交网络，目前拥有30多万村庄站长，1000多万优质会员。村村乐会通过网络众包的方式向各地会员派发可以赚钱的业务。目前主要做的业务是金融惠民、O2O电商、城乡分类和村村乐媒体。以村村乐媒体为例，刷墙广告是村村乐做得比较早的一种乡村媒体形式。村村乐把刷墙广告的任务通过网络众包的方式派发给一些村民，村民完成任务后可以拿到报酬。

农村电商：仅仅用科学高效的方式生产出高质量的农产品是不够的，还要卖好。过去困扰一些农民的痛点就是农作物的生产环节和消费环节的信息不对称。农民朋友辛苦一年耕种、养殖出的农产品找不到好的销路，或卖不出好价钱。农村电商则是解决这一痛点的有效方式，它能够让农产品的生产环节和消费环节进行更有效的对接，避免因信息不对接所产生的生产过剩。另一方面，农村电商也有利于打造农产品品牌，提升农产品的附加值，创造更多利润。神州买卖提的主营业务是县域农村电子商务，其目标是“一县一品牌，一县一特色”，努力增加农产品的附加值。

农村金融：2015年11月9日，中央全面深化改革领导小组第十八次会议审议通过了《推进普惠金融发展规划（2016～2020年）》，并强调发展普惠金融的目的就是要提升金融服务的覆盖率、可得性、满意度，满足人民群众日益增长的金融需求，特别是要让农民、小微企业、城镇低收入人群、贫困人群和残疾人、老年人等及时获取价格合理、便捷安全的金融服务。中央的高度重视未来势必会推动农村金融的进一步发展。近年来，我国村镇银行呈现规模化增长，在信息科技外包服务上的需求不断增长。神州数码金融云服务通过基于“云计算”的SaaS服务模式，为村镇银行提供运行在云计算基础设施上的银行业务功能。神州数码将与杨凌示范区管委会共同打造“中国杨凌农业服务云平台”，并在此基础上申请成立国内首家互联网农民银行。

农业数据库 篇7

1 Geodatabase数据格式简介

1.1 Geodatabase数据格式的产生背景。

随着信息技术的不断发展, 地理信息系统软件已经历了两代空间数据模型即:CAD数据模型和Arc Info公司的coverage数据模型, 这两种数据模型都存在着一些先天的缺陷, 如属性数据不能运算和管理等。但是随着面向对象的技术的成熟和广泛应用以Arc Info公司的Geodatabase为代表的面向对象的空间数据模型应运而生, 并在空间数据模型对象化的进程中迈出了坚实的一步。

1.2 Geodatabase数据格式的特点。

Geodatabase是Arc Info8引入的一个全新的空间数据模型, 实际上是建立在DBMS之上的统一的智能化的空间数据库。它采用面向对象技术将现实空间世界抽象为由若干对象类组成的数据模型, 每个对象类有其属性、行为和规则, 对象类间又有一定的联系。用户可以在已有的空间数据模型之上建立符合应用需求的扩展模型。因此, 它不仅接近于人类对地理空间世界的认识, 而且还具有较好的客户化能力和可扩展能力。Geodatabase兼容Arc Info以前的coverage和shapefile格式, 因此避免了数据格式的共享问题。同时, 在网络拓扑的方面有了很大的提高, 避免了像以前的coverage的对于网络拓扑的冗余操作问题。

1.3 利用Geodatabase建立地理数据库的一般流程。

通常情况下, 建立地理数据库的步骤如下, 下图则是一个设计Geodatabase的例子。

a.建立用户数据视图模型。包括确定用户界面, 弄清组织结构和分析商业需求等。b.定义对象和对象之间的关系。用一组对象建立逻辑数据模型, 并同时建立这些数据模型之间的相互关系。c.选择地理表示。在矢量、栅格、表面和定位器等表示中找出一种对有兴趣的数据的最佳表示。例如, 对于河流和道路, 一般可以用矢量数据来表示, 但是像反映地表的起伏时, 则要用栅格或表面格式来表示。d.匹配Geodatabase组件。将逻辑数据模型的对象匹配到Geodatabase组件中。也就是说, 用点、线、面来表示矢量数据, 用栅格结构来表示栅格, 用不规则三角网 (TIN) 来表示表面等。e.组织Geodatabase的结构。在考虑几何组织、拓扑关系和数据职能等情况下建立Geodatabase的结构。例如, 对于农业资源来说, 一些相应的解译报告和一些相应的遥感影像这些数据应该作为一些辅助的材料组织起来, 便于查询。

2 农业资源数据库的设计与建立

本系统拟定将输入到农业资源数据库中的信息分为几类:地形地貌信息 (包括海拔、坡度、坡向、河流等) , 人文信息 (道路, 、居民点、行政区划等) , 农业资源经营管理信息 (影响解译报告、各种专题报告等) 。总体设计见下图:其中, 空间信息数据来自全国1:250000地理信息系统的数据, 包括DEM, 地理底图等, 属性数据来自长期以来的各种数据的积累, 包括各种估产报告, 影像解译报告等。

2.1 建立农业数据库的区域框架结构。

利用行政区界来建立农业数据库的区域框架结构, 这样通过一定的编码, 可以方便的实行按行政境界进行查询和检索, 实现数据的统一管理。

2.2 数据编码的设计和实现。

数据编码的设计主要几个方面:a.行政境界的编码:全国行政区信息编码已有国家标准, 并已经在农业、统计、林业、土地等专业部门广泛应用, 因此, 本农业资源数据库系统执行《中国人民共和国行政区划代码国家标准》 (GB/T2260-1999) , 并可兼容该标准的过去版本和未来版本。b.各类空间信息的分类编码:采用4位编码, 其中第一位代表大类 (土地与土壤资源、水资源、农业气候资源、生物资源、农业经济等) , 编码的第2-3位代表亚类, 采用十进制, 第4位代表子类, 具体的分类表在此就不一一列出了。

2.3 坐标和投影系统的设计。

地图是以平面的形式来表示地球表面的区域内地物之间的相互关系, 这样就涉及到一个将曲面投影到平面的问题, 也就是通常所说的地图投影。我国对1:5万到1:50万使用的是高斯-克吕格投影, 它属于圆柱投影方式。但是在农业资源信息的管理中, 等积投影应为首选, 为了适应全国的农业资源空间信息管理和信息交流的需要选在Albers等面积投影为基础地图投影, 具体参数应按照当地的实际情况设计。

2.4 元数据格式的设计。

元数据是关于数据的数据, 即关于数据的内容、质量、状况和其它特性的信息, 也可译为描述数据或诠释数据。在农业数据库中元数据分为二级, 一级元数据为唯一标识一个数据集所需要的最少的元数据实体和元素, 称为基本元数据;二级元数据是建立完整的数据集文档所需的全部数据实体和元素, 成为完全元数据。

2.5 数据库管理系统的设计。

在这个过程中, 采用了科学的系统设计的方法, 将数据的采集、输入、编辑、查询以及输出, 利用Arc GIS的强大的二次开发功能, 采用VB开发语言, 编写出相应的模块, 加载到Arc GIS中, 最终完成了数据库的管理系统的建设。这之中, 有几个问题时值得考虑的:a.数据的压缩:由于地理信息系统支持的数据类型很多, 对于数据的存储有很多值得研究的部分, 例如, 遥感影像的存储;b.安全和备份措施:这个问题的解决可以通过利用原有的关系型数据库的优势来加以利用, 通过调用Arc SDE的相关接口来实现。

2.6 数据库的建设工作

2.6.1用户需求。建设农业数据库的目的是为了服务于农业工作者, 更有效的组织和管理农业数据, 便于领导决策和分析, 针对这些用户, 所以数据库必须具有以下几种功能:农业的四大类:水、土、气、生的管理功能;层次分明的管理功能, 按行政划分进行层次管理;决策分析功能, 一定的空间分析功能, 便于领导决策;良好的用户界面和安全功能。2.6.2系统的建设工作。由于农业数据库居有数据量大、数据类型多、工作周期短等特点, 所以在建立数据库的过程中必须有一个合适的计划, 才能够保证工作的顺利实施。

第一阶段:数据库的整体框架的设计和建设工作, 这一部份工作涉及到数据库的总体框架的设计, 按照一定的标准将所需的数据分类, 并建立起相应的数据库;第二阶段:数据的处理和入库工作, 这一部分工作是将所有的数据按照预定的分类规则分门别类的装入相应的数据库中, 这就涉及到空间参考系统的转换、数据格式的转换的等一系列问题;第三阶段:数据库管理信息系统的建设工作, 这部分工作按照系统的预先设计, 利用Arc GIS的定制和结合MO的二次开发, 开发出良好的人机会话界面, 并具备一定的容错和安全功能;第四阶段:验收和改进, 数据库建成以后针对不同的用户群, 有不同的需求, 所以在数据库投入使用之后, 应该吸收多方面的意见, 对它不断的进行改进, 让它更完善。

3 结论

通过对农业资源数据库的建设工作的完成, 对于数据的组织和管理总结了一些经验, 现提出来, 大家共同探讨。经过区域结构的设计, 使得各种资源可以在一个统一的坐标系统下组织起来, 有利于各种数据之间的相互交流, 可以保证不同比例尺的地图数据的一体化, 进而可以实现不同尺度的农业资源数据的尺度转换。农业资源数据应以矢量和栅格两种数据格式组织起来, 栅格数据格式有利于进行空间分析, 而矢量数据则有利于编辑和输出图形。建立一个统一和有效的编码, 对于进行数据的查询和检索, 以及进行实地的真实景观的实时重现都有很好的速度的提高, 所以在进行数据编码的时候, 一定要考虑到数据的整体需求。

摘要：通过利用ArcGIS的Geodatabase格式建立农业资源数据库的过程, 研究了数据库的组织、数据结构的设计、文件索引、投影与坐标系统等多个建立大型地理数据库组织的技术方法。这些方法直接会影响到数据的查询检索速度, 以及专业的空间分析功能的执行效率等方面, 因此, 这方面的研究还是具有很大的实际意义。

关键词：Geodatabase,农业资源数据库,地理数据库,ArcGIS

参考文献

[1]李茹秀等.建立森林地理空间数据库的方法[J]..东北林业大学学报, 2000, 28 (5) .

[2]余应刚等.新型的数据库——Geodatabase[J].广西师范学院学报, 2000, 17 (4) .

[3]周卫.Arc/Info的新型数据模型--Geodatabase及其操作[J]..计算机与地图.

[4]陈静, 张树文.面向对象空间数据模型--Geo-database及其实现[J].国土与自然资源研究, 2003, 2:44-46.

农业数据库 篇8

农业信息空间是描述全球信息化未来的新词汇,随着近年来世界范围的新技术革命的开展,农业科学研究人员开始利用计算机网络获得信息,帮助分析农业领域财务或市场供求状况,提出可选择的决策模式[1],科技信息已经成为农业发展和支撑的动力。当前,农业信息空间里的海量数据每日均呈爆炸性增长,为了更好地提高农业信息服务功能,农业信息空间里的显性知识和隐性知识的传播与利用,成为当前一个亟待解决的热点问题。

1 农业信息空间概述

数字信息资源作为现代农业资源的主要形式和种类,从记录载体、表达方式及传播手段等各个方面代表着农业信息交流的最新水平和发展方向。农业信息空间作为一种开放动态的服务模式,其主要功能是为农业知识工作者提供一种协同交流的环境,通过农业信息空间的数据资源和信息服务促进农业知识群体的交流与合作。随着网络技术和信息环境的发展,农业信息空间已经成为农业知识创新的主流模式。在此模式下,农业信息组织者已经转变为农业知识管理者,以此提供农业信息资源和知识问题的相关服务,并且通过引入新的技术工具平台和信息组织检索方式来帮助知识传递和研究,并将其作为农业知识工作者的伙伴,与农业知识团体一起改进知识的生产、获取和保存,创造灵活的基于数字资源的学习模式来促进革命性的思考。因此,农业信息空间不仅是农业知识学习和使用信息技术以及使用和检索信息的场所,更是一个促进农业知识发展和创造知识合作机会以及支持交叉学科知识研究的场所[2]。

2 农业信息空间数据组织国内外研究现状

农业信息空间可看作是一种开放动态的服务模式,为农业知识人员和科研人员提供一个交流平台,其核心功能是通过提供资源和服务来促进农业知识交流与知识合作。在世界农业信息化发展进程中,美国、德国、澳大利亚和日本等国处于领先地位,这些国家都根据本国的实际情况,因地制宜地开展农业信息数据服务建设,并形成了自己特色的农业信息空间。美国政府以其雄厚的经济实力,从农业信息技术应用、农业信息网络建设和农业信息资源开发利用等方面全方位推进农业信息化建设,构建了以政府为主体,以国家农业统计局、经济研究局、世界农业展望委员会、农业市场服务局和外国农业局等5大信息机构为主线的国家、地区与州三级农业信息空间,形成了完整、健全和规范的农业信息服务体系。德国作为欧洲信息化发展的成功典型,从建立村庄道路的信息系统入手,逐步发展成为目前较为完善的农业信息处理系统空间。澳大利亚政府与各类涉农组织都注重农业信息资源的挖掘和加工整理,形成了丰富的农业信息资源空间。

国外的信息空间建设主要是通过构建虚拟网络平台的方式实现,具体包括建设农业资源知识库、农业知识过程协助、农业主题资源共享以及农业知识数据共享等。其农业知识数据组织方式也有一定的特点,例如一个设计咨询和技术研究实验室MAYA (http://www.maya.com/infocommons/ research.html)提供农业信息空间,让农业知识工作者更容易探索出新的思路、问题和联系,不必花费大量的时间去下载输入和格式化数据[3]。在农业信息空间里面,数据已经可以获取和重复使用[4],其优势在于能够获取已经规范一致的各种数据,将数据融合成为最终确定的概念,扩展单一和多元领域的搜索能力,使用农业信息空间的灵活数据格式,使农业知识工作者的数据随着研究的进行而不断提炼以及通过数字签名保持其对数据的所有权。

进入 20世纪90 年代以来,我国加快了网络化和数字化技术的发展,加强了分散在各个地区的农业研究分支机构与中央管理机构之间的网络化联系和协作,加强了农业信息资源的共建共享,也正在走向分布式网络化的管理体制。国内农业信息空间的知识组织方式主要采用的是导航目录的方式。导航目录实际上是对农业信息空间基本数据和知识的分类及授权服务进行控制的机制[5]。导航目录是一个有架构的组织系统,在一个广泛的农业信息空间范围内,导航目录的工作挑战是如何确定和定位数据资源,因此导航目录是一个在农业信息空间提供定位和确定系统中数据资源的一种方法。当前,导航目录成为扩展农业信息空间最重要的部件之一,未来发展将表现在如何提升简化管理、加强安全性和扩展互操作等方面。在我国农业信息基础设施建设中,最薄弱的环节是农业信息资源的开发与利用。目前,普遍存在着农业数据库建设缺乏统一规划、农业信息数据组织结构不合理、农业信息资源商业化程度低、标准不统一、规范性差以及服务能力不强等问题。

3 关联数据

3.1 关联数据简介

当前,Web农业信息空间已经从对互联网设备的松散集成发展成为由相互依存资源所组成的复杂生态系统,因此农业信息空间的海量数据服务需要一种良好的分布式数据资源的关系组织和管理。现有的Web空间数据资源组织方式是建立在Internet的基础上,通过链接来实现数据或文档的关系。此种农业信息空间的数据组织在应用过程中还是存在很大的局限性,网页文件内容松散。从信息构建理论上得知,用户关心的是主题事务而非文本信息,以HIML书写的网页语言并不包含可视化信息,知识工作者难以立刻从文档数据中提取主题,因此需要提升农业信息空间数据组织的结构化程度。

2006年,Web的发明人Berners - Lee提出了一种URL规范,使得人们可以通过HTTP UR L机制直接获得数字资源( Thing)[6]。Berners-Lee曾提出关联数据的4个原则,维基百科对其进行了阐述:

1)通过URI(统一资源标识符)识别用户在网上发现的东西,并把其当作资源;

2)使用HTTP URI,就可以定位并查找(解引用)这些东西;

3)当URI被解引用时,提供资源相关的有用信息;

4)在发现的数据中,包括链向其它相关URI的链接,是一种提高发现网络信息能力的手段。

简而言之,关联数据允许用户发现、关联和描述,并再利用各种数据。用户与数据的关系就好比万维网和文件的关系。

3.2 关联数据的应用研究现状

数据集内的知识库都可以被访问,并和其它数据集的内容连接在一起,如图1所示。

LOD遵循了万维网的基本设计原则,即简单、兼容、模块化设计以及去中心化。目前,该计划含有20多亿个RDF三元组 (triple),其中包含了大量知识。此外,参加该计划的数据集还在不断增加。目前,这些数据集可以通过非均匀方式(heterogeneous)访问。比如,通过语义网页浏览器或者通过语义搜索引擎爬虫收录,如Falcons( http://iws.seu.edu.cn/services/falcons/),Sindice (http://sindice.com),SWSE(http://www.swse.org)和Watson (http://watson.kmi.open.ac.uk)等均能搜索基于网络的数据提供关键字,由此寻找不同主题的数据集。目前,已经有数十亿条传统网页上的数据(包括维基百科)被自动半自动地转换成了关联数据。

从2007 年起,关联数据发展很快。W3C的关联开放数据运动(LOD ,Linking Open Data)正式启动,一些新的和期待已久的W3C标准也发布了,如SPARAL,GRDDL和RDFa等。大型媒体公司(如BBC,纽约时报)已经把他们的海量数据转换成了关联数据。英国和美国等国家也开始了政府信息语义网的相关工作,英国政府已在2011年6月把主要的政府信息发布成可以重用的关联数据,并且建立起重用数据的通用协议[7,7]。

随着关联数据相关研究的不断深入,不但减轻了整合农业信息空间分布式异构数据源的复杂性,而且推动了基于关联数据的新应用。目前,国内外围绕关联数据进行了一系列的理论研究和应用开发,相关的研究项目主要涉及利用关联数据实现数据网络和合作、基于关联数据构建Mashup服务、基于关联数据实现本体的再利用、关联数据的语义Web搜索引擎以及利用关联数据实现自动语义问答等。

4 基于关联数据的农业数据组织方式

4.1 RDF简介

资源描述框架RDF(Resource Description Framework)是一个语法独立的数据模型,也是描述关联数据的数据模型。RDF从本质上可以认为是XML处理元数据的一个应用。同XML一样,RDF也由是W3C组织主导而形成的一个架构,它在语法上完全遵从XML。在RDF里,基本模型包括了资源、特性和声明。它与元数据的主要不同之处在于:元数据一般是用比较简单的资料来描述资源的内容;而RDF可以同时定义多个元数据,再用定义的多个元数据来描述资源的状况。

4.2 关联数据的知识组织机制

关联数据是数据的一种发布方式,以URL的方式链接到一个数据对象,而不是一个文档。这个URL通常就是这个数据的URI,并且这个数据对象基本上是由RDF来描述的(这样才能保证数据具有语义),而且RDF文件中应该包含更多的由URI所标识的其它资源。RDF所表达的链接其实是有语义的,不是仅仅一个link而已,而是表明了当前资源与被链接资源的关系,如图2所示。

从图2可以看出,任何人都可以在农业信息空间发布数据,实体之间都是通过链接来关联,数据都可以按照RDF和OWL实现自定义。更为重要的是,数据发布是开放的,每天都有大量的数据源实时发布。

4.3 基于关联数据的农业数据组织应用

由于关联数据的简单、可靠、灵活、松散耦合、丰富语义以及自定义等特征,在农业信息空间范围内实现新的数据组织方式是十分必要和可行的。数据资源发现对于农业知识服务是非常重要的,关联数据为农业知识的资源发现服务提供了良好的途径。关联数据创造了显性知识的资源和外部世界隐性知识资源相互连接起来的机会,可以增强和扩展知识发现与知识挖掘的平台。目前,农业信息空间领域展开的或者是可以运用到的基于关联数据的数据组织应用可以考虑集中在以下几个方面。

1)将农业信息空间的知识资源发布成为关联数据。

目前,已经有一些农业信息空间开始采用RDF和关联数据,如瑞典国家图书馆、美国国会图书馆、OCLC和德国国家经济图书馆等。以RDF的格式标准发布农业信息空间内的数据资源,实现所有主题资源的关联数据化,不仅能降低服务器的负载,而且能增加规范格式文档的利用率。

2)扩展农业信息空间知识资源发现服务。

许多的农业信息空间通过实施资源发现服务,扩展其目录检索和导航界面。资源发现服务可以浏览动态更新的结果,展示更多的知识信息,但在浏览和精练结果的深度方面还具有一定的局限性,因为主要是通过主题标目和MARC记录里的其他数据来实现的。关联数据可以通过提供结构化的数据以此扩展知识信息,为知识工作者提供新的资源发现和访问服务。关联数据允许用户关联到更广泛的信息资源,并不局限于知识资源本身的信息(如图2所示)。

3)利用关联数据实现数据融合与语义检索服务。

CultureSampo[8,8]是博物馆使用开放数据的例子,是芬兰文化记忆的语义Web门户。关联数据的最大优势是可以提供多个分布式异构数据源整合的关联的访问,将来自不同数据源的同一个对象进行整合,返回给用户关于该对象的所有相关信息的统一视图。在未来,越来越多的农业信息空间将在数据融合方面发挥更大的作用。伴随语义网的发展,农业信息空间下的各个知识机构同其他组织进行数据的识别和交换的方法越来越容易,数据可以重新使用和组织的方法也越来越多。

5 结语

将不同的数据源整合在一起,可以比在任何一个组织中获取的数据更能提供背景和深入的洞察力。建立基于关联数据的农业信息空间数据组织方式,不仅能更好地扩展知识资源的内容,提升知识资源的发现服务,而且还有助于推动和构建大规模的分布式服务,帮助建立一个更为开放的网络,促使新的农业信息空间信息生产模式的生产,并结合新的语义技术实现增值性的信息组织。

参考文献

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农业保险数据规范研究 篇9

我国是个农业大国,是自然灾害尤其是农业灾害发生频繁且灾情严重的国家之一。为加强“三农”工作,加快现代农业发展,近年来,党中央、国务院高度重视农业保险的发展,十六届三中全会、十七大、十七届三中全会、2004年以来连续9年的中央一号文件、国家“十一五”发展规划、国务院《关于保险业改革发展的若干意见》等都对发展农业保险提出了明确要求。在社会各界关注、财政补贴力度不断加大、农民逐步认可以及保险公司承保能力不断增强的有利形势下,我国农业保险取得了跨越式发展,保费收入、保障程度、保险覆盖面逐年增加,保费规模已上升至亚洲第一位,全球第二位,成为全球最重要、最活跃的农业保险市场之一。

目前,我国农业保险业务形成了种植业保险、养殖业保险、森林保险三大类。2014年,中央财政保费补贴试点已扩展到全国所有省(市、自治区),补贴险种包括玉米、水稻、小麦、大豆、棉花、花生、油菜、马铃薯、青稞、森林(商品林和公益林)、橡胶树、能繁母猪、奶牛、育肥猪、藏系牦牛和藏系羊、糖料作物等十多个主要粮棉油作物和部分地方特色险种。2014年,全国农业保险保费收入325.43亿元,共计提供风险保障16,320亿元,承保农作物面积11.76亿亩、森林面积27.98亿亩。目前,农业保险补偿已成为农民灾后恢复生产和灾区重建的重要资金来源,保险的风险保障和经济补偿作用日益凸显,在服务“三农”、支持社会主义新农村建设中发挥了积极作用。

在充分肯定我国农业保险成绩的同时,也应该清楚地看到,当前我国农业保险仍处于探索试验阶段,建立农业保险数据规范,有利于行业农业保险数据的采集、积累、整合,为农险数据分析利用打下坚实的基础,提高农业保险业务数据的共享和分析利用率,从而有针对性地制定相关农业保险政策、深度开发利用农险数据、实施农业保险监管等,推动农业保险的信息化水平,促进农业保险的科学发展。

2 农业保险数据标准化现状分析

(1)国内技术发展趋势与现状

在中国保监会大力推动下,全国金融标准化技术委员会保险分技术委员会(以下简称“保标委”)于2005年9月正式成立,我国保险业标准化工作由此进入快速发展时期。“十一五”期间,在保标委的大力推动下,保险业认真研究行业现状与发展趋势,同时充分借鉴国内外标准化建设经验,围绕保险业又好又快发展这一主题,按照“总体规划、突出重点、急用先行”的原则,明确目标、重点攻关、稳步推进,做了大量的基础性、创造性工作,已制定了若干符合中国保险业发展需要的数据标准。但我国目前还没有针对单一险种建立起一套规范、完整的数据标准,产品细分的数据定量分析、信息共享还远远不够。

(2)国内现有工作基础

《农业保险数据规范》由人保财险牵头制定。人保财险作为国有大型保险骨干企业,近年来始终把发展农业保险作为服务“三农”、支持社会主义新农村建设的着力点,积极推动农业保险又快又好发展。2007年至2014年人保财险连续8年引领农险市场,市场份额均在50%以上。2014年,人保财险农业保险保费收入达171.45亿元,市场份额52.68%,保费规模已跃居全球第三、亚洲第一,仅次于美国农村社区保险公司(RCIS)和美国雨雹农作物保险公司(R&H,LLC)。目前,人保财险已开发各类农业保险产品300余个,业务范围基本覆盖了所有省(区、市),充分发挥了保险业参与社会主义新农村建设的主渠道作用,彰显了人保财险作为中国内地最大非寿险公司的市场引领地位。

人保财险在保险承保、理赔、产品研发、业务系统开发和再保险等核心技术领域处于国内非寿险业领先水平,在长期的业务实践中积累了大量的数据管理和业务管理经验,尤其是在农业保险领域具有领先的服务能力和技术优势。一方面,人保财险总部拥有一批具有丰富经验的农业保险、保险精算、数据统计分析与应用等领域的专业技术人员,曾独立或参与制定《车辆保险数据交换标准》《保险基础数据元目录》《保险基础数据模型》《运行维护规范》等多个行业标准,农业保险数据规范的制定也将充分吸收以往经验。另一方面,人保财险拥有遍布全国的机构网点,形成了强大的保险销售和服务网络,可为数据规范的应用和推广提供坚实的实践基础,为投保客户提供专业、优质、高效的承保、理赔等保险服务。

(3)国际单一险种标准化现状

美国是目前世界上农业保险市场最为成熟发达的国家。以美国为例,美国政府和保险公司长期以来高度重视农险业务基础数据的采集和管理工作,由相关政府部门统一管理产品开发和定价,有长时间序列的数据积累。据了解,美国目前尚未建立国家层面专门的农险行业数据规范标准,沿用保险行业的总体标准,只是通过出台《农作物保险手册》《再保险标准协议》等一系列基础性的农险行业业务规范文件,对业务流程、投保数据等内容就进行了明确规定,这在一定程度上也很好地起到了数据管理规范的作用。因此,《农业保险数据规范》作为我国农险领域专业的险种数据规范,不仅是我国在农业保险领域探索专业的险种数据规范方面的一个尝试,也是在国际领域的一个创新性尝试,具有很好的现实意义。

3 农业保险数据规范框架研究

3.1 农业保险数据规范框架

农业保险数据规范框架研究的整体思路,依赖于对农业保险核心业务流程的梳理与整合,同时结合该规范所能产生的经济效益与社会效益,力求做到在满足监管需要、实现整体数据分析的同时,降低公司管理成本,提高经营效率。

农业保险数据规范框架将定义以下内容:农业保险数据元标准、农业保险代码标准及农业保险采集标准。涉及农业保险领域承保、理赔及再保险三个主要业务环节,适用于农业保险领域相关报表的规范、相关系统设计、数据库开发和数据交换格式的设计等业务活动以及行业监管部门、财产保险公司、农业保险公司、再保险公司、经纪公司,以及其他政府部门亦可参考。本文确定的农业保险数据规范框架(如图1所示)。

3.2 农业保险数据规范在保险标准化体系中与其他标准的关系

在保险标准化体系中,由于农业保险与其他财产险相比特异性较大,原保险基础数据元以及保险业务代码集并未涉及农险部分,农业保险数据规范是保险标准化体系向单一产品线精细化进深的重要组成部分。

此次规范的制定结合农业保险的业务特点,归纳整理农业保险业务专用数据元、代码及采集标准。同时为了保证农业保险业务体系的完整性,引用了部分原保险基础数据元通用部分数据元。因此,在整个保险标准化体系机构中,农业保险数据规范位于保险术语、基础数据元等基础标准化之上。农业保险数据规范与其他标准关系如图2所示。

3.3 农业保险数据规范框架内容

(1)农业保险数据元标准

根据国标GB/T18391《信息技术数据元的规范与标准化》中对数据元的定义,制作农业保险数据元采集表。整体结构上,根据其所在业务环节,分为标的数据元、客户数据元、承保数据元、理赔数据元及再保数据元5个部分,每个数据元集合的数据元将涵盖被描述对象在农业保险业务流程中的信息化特点。

具体数据元在抽取的过程中,以农业保险业务流程和功能分析为基础,通过建模分析、确立重点对象,通过对象类的特性以及相关表示的分析、归纳和整理,提出所需的数据元。同时结合“自下而上”的数据元提取方法,对各主体数据库等相关数据资源的数据在分析、梳理基础上,归纳整理出各自体系的数据元。对初步收集的准数据元进行反复的筛选、归并,按照各分类分别再加工,综合整理,形成农业保险数据元集。每个数据元实体由7个属性进行详细描述,分别为中文名称、英文名称、同义词、定义、表示、值域、备注。

数据元分类及整体结构如图3所示。

(2)农业保险代码标准

在上述数据元整理的基础上,对于值域可穷尽并可以进行标准化编码的数据元,结合相关标准对其进行分析,反复地比较、筛选、归并,依据代码标准编写原则形成农业保险代码标准。

每个代码标准实体由5个属性进行详细描述,分别为中文名称、定义、表示、编码方式、备注。

(3)农业保险数据采集标准

参考《农业保险统计制度》及保监会农业数据上报要求等,以保险数据基础模型、系统数据结构为原型,对农业保险业务经营管理活动中涉及的主要数据对象进行整理和汇总。从现有报表和相关资料中收集各种数据,数据来源涉及承保、理赔、再保等主要业务环节,覆盖了农业保险活动业务主要流程,定义农险主题区域的数据采集标准。

其中,承保环节包括农业保险承保信息表、农业保险批单信息表;标的部分包括农业保险标的信息表、养殖险标的信息表、种植险标的信息表、林木险标的信息表、农业保险种植/养殖场信息表;理赔环节包括农业保险立案信息表、农业保险赔案信息表;再保环节包括农业再保险合约业务信息表、农业再保险临分业务信息表。

4 问题及建议

自2007年政策性农业保险试点开办以来,除人保财险和中华保险两家综合性保险公司外,目前已经有22家保险公司不同程度地参与农业保险经营。但是由于长期缺乏专业领域制度,加之产品开发时间不同、公司管理流程不同、体制不同等原因,造成各农业保险主体产品特性、业务流程差异大,难以进行深入的数据分析。因此,农业保险数据规范在建立过程中,既要充分考虑农业保险发展的历史沿革,又要考虑农业保险未来的发展,兼顾实用性与前瞻性,方可全面真实地反映农业保险经营情况,建立保险行业第一个专业的险种数据规范。

参考文献

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[2]JR/T 0033—2007,保险基础数据元目录[S].

[3]JR/T0048—2009,保险基础数据模型[S].

[4]JR/T 0034—2007,保险业务代码集[S].

[5]GB/T 15191-2010,贸易数据交换贸易数据元且录数据元[S].

农业数据库 篇10

1 专题数据库在农业信息服务体系中的作用及意义

吉林农业大学图书馆借助先进的计算机科学技术,充分发挥自身的文献特色优势,以作物学科为支撑,科学整理、加工作物学科文献信息资源,努力建成一个富有特色的、为作物学科科研服务的专题数据库,形成全方位多层次的实用性、通用性、完整性、标准化、高效率的作物学科信息服务体系。其意义在于: 1) 有序地组织、揭示和整合“作物学”信息资源,形成科学严谨的学科布局,便捷而准确地在统一检索平台上获取学科信息资源,提高效率,减小成本; 2)高校作为培养人才的基地,也承担着促进地方经济发展的使命,建立专题数据库,可以扩大学科传承和发展,促进地方文化研究的特色化与科学化; 3) 为读者提供最新的“作物学”学术前沿动态、研究成果、交流信息等个性化信息服务,实现资源的共享; 4) 同行读者可以在网络交流空间内实现学术及情感的交流。2 专题数据库在农业信息服务体系中的创新实践分析

2. 1 建设规范和原则

遵循资源共享的原则科学地选择和采集信息资源,以中国高等教育文献保障系统( CALIS) 重点学科导航库建立标准规范专题数据库建设,着眼于长远,既保证了信息的完整性,又实现了资源的可持续发展。元数据、系统资源等建设的标准与描述规范应遵循《网络资源元数据规范》、《DC元数据标准》、《网络资源元数据描述著录规则》、《资源选择与评估标准》以及相关补充标准,实现数字图书馆的持续性和共享性[1]。

2. 2 内容建设

专题数据库内容建设要以教学、科研需求为导向,体现实用性、特色性、共享性。内容框架结构见图1[2],其中黄页资源占30% ,全文资源占20% ,参考资源和教学资源各占15% ,多媒体资源和交互资源各占10% 。

2. 3 数字化流程

运用先进的数字化和网络化信息技术手段,将作物学科方面的网络资源与纸质资源进行加工整理,转化为电子文档,格式转换后进行资源类型的整合分类,经结构设计、页面设计、数据标引等工作后,完成数据库链接发布,具体流程见图2[3]。

2. 4 搜集资源的方法和途径

专题数据库通过不断开发信息资源,实现了知识管理中的信息重组。优化获取资源的方法和途径是建好专题数据库的基础。以资源的准确性、实用性、前沿性、动态性、学术性为建设原则,充分运用图书馆专业技术、数字化处理技术,通过专业网站、网络学科资源导航目录搜集、加工、集成与优化作物学科的学术资源,使用与CALIS一致的著录规范,建立分类目录式专题数据库和检索平台,提高整个宏观网络系统中信息有序化的程度[4]。

3 专题数据库在农业信息服务体系中的创新对策与建议

3. 1 把握读者需求

为方便读者更有效地利用专题数据库,应加强对服务对象的分析,通过走访、问卷调查、邮件往来等方式,根据读者的需求方向定位数据库的建设方向,在资源使用和检索等方面为他们提供有针对性的专业指导,使专题数据库的资源建设和信息服务更接近用户要求。提高数据库的质量,更好地为教学、科研以及地方经济建设提供信息服务。

3. 2 建立稳定的人员配给模式

采用馆内配置专项人员、学科专业人员辅助的模式成功地实施了专题数据库的建设和维护。“作物学”是吉林农业大学的优势特色传统学科,学科现有成员83 人,教授占39. 7% ,副教授占28. 9% ,讲师占20. 4% ,助教等占11. 0% ; 博士学位占72. 8% ,硕士学位占19. 8% ; 45 岁以下中青年教师占72. 2% ,素质好、学历高、经验丰富、梯队合理的朝气蓬勃的学术团队保证了数据库的学科内涵。图书馆内部则储备着具备建库业务知识与技能的馆员。这种能够互相交融和支持的特色的人力资源配给模式,保障了数据库平台建设的质量与特色。

3. 3 开发专题数据库的辅助功能

基于Web2. 0 技术增强数据库系统的交互性和稳定性,建立读者与图书馆间的互动反馈机制,通过学术论坛、学术博客、邮件列表等知识交流社区,为读者提供个性化的信息推送、信息快报、资源配置等服务。读者利用资源过程中产生的新的需求,将成为数据库持续发展的源动力,馆员可以据此了解学科前沿动态,最新专业信息,及时补充修改数据库资源。利用互联网和局域网做好数据库的资源推广工作与宣传工作,界面设计充分发挥窗口效应,提高数据库的使用率[5]。

3. 4 建立定期维护机制

为了保障专题数据库的顺畅访问,应建立起定期维护机制,做好数据的及时备份、更新与维护,加强系统安全防护与用户权限设置,及时升级系统软件、应用软件,防止病毒的侵入与蔓延,确保系统安全运行。建立系统维护更新工作的规范,以保持数据的可用性、准确性和与时俱进。

4 结语

以学科服务为目标,通过对学科特色资源和信息的整合,构建专题数据库,为地方经济建设以及教学科研提供了信息保障,实现了社会效益与经济效益的双丰收。数据库呈现出浓郁的地域及学科特色,解决了入藏与利用的矛盾,实现了作物学科信息共建与共享。在数据库的使用过程中,应秉承融合共建,实现可持续性发展。以用户需求为中心,结合学科服务工作,加强对数据库的资源更新与技术维护,提高系统运行的可靠性和运行效率,保持数据库持续的生命力,为师生提供生动的学科服务。

摘要：为实现农业信息资源的共享,更好地满足“三农”建设的实际需要,笔者以学科专题数据库为例,讨论了专题数据库在农业信息服务体系中的作用及意义,探讨其建设规范和原则、内容选择、数字化流程、搜集资源的方法和途径、发展的新方向和新模式,并提出创新对策与建议。

关键词：农业,专题数据库,信息服务体系,资源建设,创新功能

参考文献

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农业数据库 篇11

摘 要 我国是一个农业大国，作为第一产业的农业，其在国家经济中占据基础的地位，而农业信息的统计则是为政策的制定以及宏观调控提供信息依据的重要工作，科学、准确、全面、迅速的信息统计能极大地提高决策的正确性和效率。数据采集是统计工作最基础、也是最重要的步骤之一，随着我国市场经济的完善以及科学技术的不断发展，信息化在数据采集过程中所起到的作用也日益凸显。从目前来看，我国农村经济与农业的发展对农业统计数据采集也提出了新的要求，我们要提高职能办事效率以及农业信息统计服务工作，那么就必须及时转变数据采集思路，加强信息化引导，以更好地服务于统计需要。

关键词 农业统计 数据采集 存在问题 信息化

我国农村人口众多、农业面积广大，其对第二、三产业起着不可替代的支持作用，发展农村经济以及农业产业是我国必须坚持的发展方向。而由于涉农种类的繁多以及农业经济的复杂性，我们在农业数据采集过程中也面临着极大的问题，尤其是在数据采集的实效性、准确性和全面性方面更是困难重重，这就决定了农业数据统计工作的思路必须要转变，要利用信息化技术来提高数据采集的效率，确保数据的有效性。

一、当前我国基层农业统计数据采集体系

1.逐级统计上报体系

逐级上报体系主要是指由基层农业数据统计站点将信息数据一层一层地上报，由县级到市级，再到省级进行最后汇总，定期向上级统计局报送农业基础设施投入兴建、播种面积以及农作物产量等基础数据，为农业生产决策提供必要的数据支持，并且为相关企业、农业产业等的发展提供数据服务。逐级上报体系有助于建立宏观的数据体系，逐级报送数据能大量减轻数据统计汇总的工作量，其操作简便，所提供的数据也具有较大的真实可靠性。

2.分布式调查统计体系

分布式调查统计主要是指由省部级农业数据信息统计局在全国的县、市级设立农业信息采集基点，按照基层农户、农村、耕地面积等相关信息来独立收集农业信息，并对相关农业投入和产量等进行预测预报调查。由于我国农业产业过于庞大，地区差异也较大，在基层直接设点调查的方式不仅需要配备大量的专业人员、投入巨大的物力，同时受到农业自然条件以及整合力度差异的制约，数据采集规模较大，并且数据的准确性也难以得到保证。

3.指标数据报送统计体系

指标数据报送统计即是由省部级农业数据统计局对下级各相关职能管理部门下达指标，负责对具体农业生产或者经济指标进行规定，最后将其按年进行报送，做最后汇总统计。或者由农业数据统计局直接组织人员对各县级以上的农业数据提供部门进行复核，这种统计数据方式工作量较大，容易重复统计，且统计指标也存在重叠的问题。

二、我国农业统计数据采集面临的实际问题

1.农业统计数据采集的效率问题

随着国家对三农问题的重视，与农业相关的基础数据统计工作也得到了较大的重视，虽然国家加强了对农业数据收集力度的投入，但是，由于许多基层农业基点在数据采集方式上仍然较为落后，信息化程度低下，许多数据仍然依靠人力来记录和汇总，这对于信息数据采集的效率来讲极为不利。

2.各级体制不统一

由于农业数据统计是按照阶段来进行的，各级农业部门却并且将农业统计工作置于重要的工作地位，地方各农业数据统计站点对相关数据指标的设置、报送频次等都存在一定的差异。许多基层站点的数据并未提供给上级管理部门使用，或者只作为内部使用，并未对社会或者基层农民开放服务。同时，各平级、上下级部门相互之间的沟通较为缺乏，也为农业数据的统计工作带来了巨大的不便。

3.投入问题影响农业数据统计工作的开展

当前，对于农业统计数据采集工作所投入的资金、人力组织以及相关政策的投入不足已成为不争的事实，尤其是基层调查点的设置，其办公环境落后，信息化建设程度低下。另外，在人员配备方面也存在许多问题，部分人员专业素质或者职业道德素质较差，对统计工作难以做到落实。

三、加强农业统计数据采集信息化引导的策略

1.完善基础信息化软硬件设施建设，做好信息服务工作

要在农业统计数据采集过程中实现信息化，那么首先必须要以完善的信息化设施作为支撑，对此，我们要加强对各数据采集基点的信息化建设，将数据采集工作提上重点，确保数据采集工作的完整性和连续性，并且还要保证各项资金投入与使用落实到位。同时，要开发覆盖整个基层站点管理区域的统一联网管理功能的数据报送管理网络，以大大减少数据收集的难度，并且，必须加强对相关统计人员的信息化培训，以提高管理队伍的素质，更好地进行信息化引导。

2.建立规范的数据采集指标，使数据采集与分析实现信息化、集成化

数据采集是一项相当庞大的工作，其数据众多，农业自然条件差异较大，我们从一开始就必须建立一套规范的农业数据申报规范样式，按照数据采集的指标来分类各项数据。并且在实现信息化数据收集以后，也要对数据进行自动分类和分析，将农业数据采集的全过程都建立在信息化基础上，实现集成化办公。

3.做好数据的索引工作，确保数据采集的实效性及效率

正是由于全国农业数据采集量的巨大与繁复，为了快速地查找数据、筛选符合要求的相关数据以便进行统计，我们就需要做好数据的信息索引工作，对所收集的信息进行分类编号，建立一级大目录、二级子目录等。这不仅可以更好、更快地为社会、为上级管理部门提供数据统计结果，还能够大大减少数据的混乱程度，最终提高数据采集的效率。

参考文献：

[1]常蕾.浅谈如何加强统计信息化建设.统计与管理.2011.

农业数据库 篇12

本文是在对贵州省农业科技项目执行情况调查、重大科技专项年度总结报告、重点项目定期检查、农业科技发展规划总结的数据收集整理、分类汇总的基础上, 为实现科技过程管理的网络化和数字化, 为政府科技管理部门提供农业科技数据和相关服务而展开研究的[1]。本文设计的系统实现对农业科技项目课题任务书基本信息建档、项目执行情况报告、项目年度报告等数据的网上采集、整理、汇总、存储和发布, 形成科学数据, 并建立科技档案管理[2];同时通过对数据库中文本数据的聚类、分类、关联等数据挖掘, 实现对项目的分类统计查询功能, 达到对科技项目执行情况的在线统计分析和查询, 并输出各类统计图表和相关数据表格;当需要对相关项目进行检查和执行情况汇报时, 通过短信定制方式, 系统自动发送短信给项目负责人, 提示该项工作已开展, 并可根据课题任务书确定的项目验收结题时间, 以短信提示的方式通知科技管理人员与和项目负责人对该项目进行验收。通过多次跟催和提示, 系统自动对该项目进行信誉管理。

1 建立贵州省农业科技项目执行情况数据库应用系统必要性

针对目前贵州农业科技项目管理程序, 建立与之相适应的科技项目档案馆藏管理与分类, 构建分保密级别、服务级别的检索、查询使用系统。设计科技项目档案的数字化方式、数据库结构, 实现各类或总体科技项目管理过程的保密级别、决策级别需求的检索、查询和统计等服务功能, 使项目主管部门和领导能够适时掌握不同研究领域、行业、区域的科技投入情况、项目分解情况、项目参加人员情况、项目成果与完成情况等[3]。

1.1 建立贵州省农业科技项目执行情况数据库应用系统是全面客观总结贵州省农业科技计划发展情况的现实需要

通过建立贵州省农业科技项目执行情况数据库应用系统, 可以对现有项目数据 (包括课题任务书、项目执行情况报告、重大科技专项年度执行情况报告、重点项目的中期考核评估报告、重点示范项目实施监理报告、项目验收报告、项目阶段总结报告等) 进行整合、综合分析, 发现很多有价值的信息, 为科技管理部门的管理工作提供更多的决策参考, 提高工作效率和信息化水平[2,4]。例如对历年来参与国家级、省级农业科技计划项目的科技产出、经济效益、区域、领域、示范推广应用面积等信息进行深入分析, 可以发现农业领域科技支撑和引领经济社会发展的优势方面和存在的不足;通过分析项目总经费分布关系, 预测今后贵州省农业科技发展的优势领域, 等等。这些分析结果可以为项目的评审、安排等工作提供参考[5]。

1.2 建立贵州省农业科技项目执行情况数据库应用系统是建立数字科技档案, 实现创新科技管理的需要

科技档案是现代化科技管理工作的重要组成部分。科技档案管理的科学化、规范化直接影响工作效率的提高。农业科技档案真实记录和反映了农业科技活动发展的全过程, 是一项重要的信息资源, 建立完整的数字科技档案是科技管理规范化、科学化、信息化的重要标志[2]。

通过贵州省农业科技项目执行情况数据库应用系统项目的实施, 提高科技档案管理人员的业务素质。一要有档案管理的专业知识, 熟悉档案管理的程序和方法, 具有信息组织能力;二要具备较好的信息技术水平, 熟练操作计算机等现代化办公设备;三要有积极参与意识, 在学习档案管理业务知识的同时, 学习与所管档案有关的专业科学知识, 便于管好、管活档案[3]。

建立贵州省农业科技项目执行情况数据库应用系统, 争取科技管理人员的配合, 让科技管理人员了解到科技档案是集体智慧的结晶, 是在前人工作基础上的创造, 是整个社会的宝贵财富, 也是以后继续研究的起点。同时让科技管理人员认识到将这些材料集中、统一保管最为安全可靠, 如长期分散在科技工作者手中, 既不利于档案的安全, 也不利于后来者对这一领域的创新。从而造成档案材料失去应有的价值[2]。

1.3 建立贵州省农业科技项目执行情况数据库应用系统是实现项目动态管理、监督的新途径

贵州省农业科技项目执行情况数据库应用系统定时对数据库进行统计分析, 对那些快要到期或者即将提交各种资料的项目, 对承担单位和科技部门相关领导进行个性化提示, 当需进行项目中期检查、提交年度报告、总结报告时, 对项目负责人和相关科技管理人员以手机短信的方式来提示其关注。

1.4 建立贵州省农业科技项目执行情况数据库应用系统是信息技术与传统管理融合的需要

农业科技管理工作的发展方向是现代信息管理的自动化、数字化、网络化等。传统的农业科技管理随着办公自动化的普及应用逐步被取代。以前的纸质文件变为电子文件储存。由于纸质文件和电子文件的性质完全不同, 电子文件有特殊的管理要求和原则, 必须配置必要的设备, 对分散的资料进行搜集、整理、加工, 将原来的实体资料变成电子信息资料储存和应用, 使传统的管理方式尽快过渡到信息时代的应用现代信息技术管理的方式[2,3]。

运用计算机网络技术, 实现科技档案信息的采集、存储、加工和开发, 把科技工作的各种资料、成果和科技管理方面的信息资源组织起来, 在不泄密的情况下, 在网上进行管理和提供服务, 实现资源共享和办公自动化。这样不仅将信息资料的处理、报送、传递的时间大大缩短, 而且可以把工作人员从资料查找、复印、整理装订的劳动中解放出来, 提高科技管理效率[3]。

2 贵州省农业科技项目执行情况数据库应用系统资源整合

贵州省农业科技项目执行情况数据库是项目数据资源的积累手段和积累过程, 如何利用这些项目资源则是科技项目过程管理数据平台建设的主要目的。由于项目申报系统积累的项目资源比较分散, 不利于资源的检索利用, 所以只有对计划项目执行情况数据群进行整合加工, 形成系统的科技项目执行情况数据库, 这样科技管理人员和科技研究人员才能便捷地查询利用科技项目资源。

2.1 建立农业科技项目执行情况数字化档案管理

(1) 针对每一年安排的省级以上农业科技计划项目的基本信息, 建立项目摘要数字档案。

(2) 根据网上采集的贵州省农业科技发展规划执行情况数据 (包括规划中期检查和规划末期总结时采集的项目实施情况数据) , 建立项目执行情况数字档案。

(3) 对因各种需要而展开的农业领域的调查而形成的数据, 如重大专项年度报告、中期执行情况报告、总结验收报告、重点项目年度报告、星火计划年度报告、工程中心阶段报告、农业园区发展总结报告等, 建立数字档案。

2.2 建立农业科技项目执行情况数字化管理业务系统

(1) 根据项目摘要数字档案数据库中的项目起止时间, 实现对项目验收结题的跟踪管理, 即系统以短信的方式通知项目负责人和分管领导, 提示某某项目需要结题验收, 跟催超过半年后, 系统自动对项目承担人进行信誉记录 (因特殊原因申请不能结题的项目除外) 。

(2) 根据项目摘要数字档案数据库中项目负责人手机信息, 管理人员在系统中通过短信定制模块, 实现以短信的方式通知该项目承担人填报项目中期检查报告或总结报告、重大专项年度报告、重点项目年度报告等。

(3) 实现网上采集星火计划年度报告、工程中心阶段报告、农业园区发展总结报告等。

2.3 统计查询分析系统

通过对项目执行情况数据库中文本数据的分类和关联等, 对统计指标自动进行提取, 实现对项目的分类统计和查询, 并输出各类统计图表和相关数据表格。图表可以打印出来, 供领导参阅;领导也可以通过互联网登录本信息查询分析系统, 在线浏览各种数据、图表。

3 系统功能模块设计

贵州省农业科技项目执行情况数据库应用系统主要分成6个模块, 分别是:系统管理模块、在线注册模块、数据采集模块、用户资料模块、浏览打印模块和数据分析模块, 如图1所示。

3.1 系统管理模块

系统管理模块分为项目承担单位管理、用户管理、系统文档管理、统计分析表设计、日志管理等功能。一般由领导指定专人负责系统后台运行维护所需的各种数据资料管理, 以支撑系统的正常运行。

项目承担单位管理:实现专业人员对项目承担单位的各种信息进行审核, 审核符合标准后录入项目承担单位信息, 该信息是项目承担单位登录本系统的唯一凭证。如果项目承担单位信息有变动, 必须由系统管理员进行修改后告知项目承担单位。

用户管理:模块主要有两种功能。 (1) 对各种用户进行管理, 包括项目承担单位和平台管理人员。对其密码、个人信息、操作权限管理。 (2) 黑名单管理, 相关人员可以对黑名单进行管理。如果承担单位是由于天灾等客观原因导致承担单位进入黑名单的, 相关人员可以登录系统对其进行黑名单解除。系统定时统计分析数据库, 将未按时完成任务的承担单位将其加入黑名单。

系统文档管理:实现各种通知、公告和说明的发布和管理。

统计分析表设计:根据用户需求对统计分析表进行动态添加、删除、修改。

日志管理:实现员工登录、网上工作情况、客户登录情况等信息的登记、浏览、统计分析、删除等功能。

3.2 在线注册模块

在线注册模块实现项目承担单位和平台管理人员的注册功能。为了保证系统信息的安全性、避免非项目承担单位的干扰, 项目承担单位的注册方式为限制性注册, 项目承担单位在注册时必须提供项目合同号和工商注册号由系统验证, 验证正确后才能注册。

3.3 数据采集模块

该部分主要完成科技计划课题任务书和执行情况报告表的基本信息录入、修改、删除功能。

基本信息录入:录入人员可以通过系统提供的统一界面进行录入, 系统自动检查用户输入数据的有效性, 当录入的数据都是有效数据时, 系统自动对数据进行拆分, 分别存入对应的数据库中, 为系统的统计分析作准备。如果用户输入无效的数据, 系统弹出错误提示信息。

调查表在线填报:该信息由项目承担单位激活后在线填写。系统提供统一的录入界面, 用户认真填写每一项内容, 提交给系统, 系统自动验证用户填写的各项内容, 当各项内容均有效后, 系统自动抽取各项数据放入相应的数据库中供分析统计使用。如果录入数据无效, 系统在用户提交时提醒用户。

基本信息修改:当数据填报人员发现已经填报的数据有错误时, 可以在线修改, 修改完成后向系统提交, 系统进行有效性验证后对数据库作相应的修正。

基本信息删除:在线用户根据自身的权限可以删除相应的信息。

3.4 用户资料模块

本模块主要实现注册用户对自己基本信息的修改和浏览功能。

密码修改:为了保证用户信息的安全性, 任何一个系统注册用户都可以随时登录系统在线修改自己的密码。

基本信息修改:本功能在实现时, 对用户信息的修改作了一定的限制。平台管理人员对用户信息的修改没有限制;项目承担单位的基本信息修改要受一定的限制, 项目合同号、工商注册号等信息不能修改。

信息浏览功能:主要完成注册用户的在线信息查看功能。为了保证用户信息的安全性, 对此功能有一定的限制, 比如密码信息在浏览时不能查看等。

3.5 数据浏览打印模块

该模块主要实现从数据库中抽取项目执行情况报告、用户查询结果信息等文档的在线打印。

3.6 数据分析模块

数据分析主要根据农业科技计划课题任务书和农业科技计划项目执行情况报告表进行数据分析, 得到各种指标的完成情况。完成农业科技计划项目执行情况数据的汇总统计分析, 将分析结果呈现给相应的用户, 用户可以直接在线打印农业科技计划项目执行情况汇总统计分析表, 也可以把农业科技计划项目执行情况报告表导出。根据统计数据的分析, 对那些不按期完成项目任务的单位将其加入黑名单数据库并提供浏览, 以便下次申报项目时作参考。本部分的短信服务是对那些快要到期或者即将提交各种资料的项目, 对承担单位和科技部门相关领导进行个性化提示。

分析计算:根据农业科技计划课题任务书和农业科技计划生成农业科技计划项目汇总表, 用户可以进行在线打印。

浏览打印:本部分主要根据用户需求提供各种图表的打印功能。

数据导出:提供农业科技计划项目汇总表的导出功能。

黑名单浏览:科技管理部门人员可以进行黑名单浏览, 以便对农业科技项目承担人进行信誉管理。

短信提醒:本功能主要以GSM MODEM+SIM卡的方式实现。系统定时对数据库进行统计分析, 对那些快要到期或者即将提交各种资料的项目, 对承担单位和科技部门相关领导进行个性化提示, 当需进行项目中期检查、提交年度报告、总结报告时, 对项目负责人短信提示。

4 结束语

本文研究的贵州省农业科技项目执行情况数据库应用系统, 以其先进实用、功能齐全为特色, 完全可以实现项目课题任务书与项目执行情况的有机统一, 实现对农业科技项目执行情况的检查评估, 完善规范化的项目组织管理与实施体系, 健全和完善科技计划的管理体制和运行机制, 提升贵州省科技管理工作效率, 加快农业科技成果向生产力转化的进程, 提高项目实施水平, 促进农业科技进步和提高创新能力。

参考文献

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[4]陈小浩, 刘志明, 吴正东, 等.扬州市“十五”期间农业科技计划项目实施概况[J].现代农业科技:上半月, 2006 (8) .