Page 201 - 农业经济管理理论及前沿性问题分析

第六章 农业经济管理的信息化发展

资金的支持，帮助其构建农业信息网络。
2. 培养信息专业人才
在农业大数据技术发展的过程中，产业对于复合型人才的需求量也逐渐增加，
为了推动当地农业产业的不断发展，企业与政府都应该加强对信息专业人才的培

养与引进。除此之外，还可以通过高校合作的方式引进高校优秀人才，之后再对
其开展针对性的农业大数据技术培训。在具体的培训过程中，可以通过对农业经
济发展典型事件信息的收集与分析，讲解大数据技术的应用方法，分析事件的具
体发生原因，最终制定出完善的解决策略，不断优化工作流程，提高技术人员的

专业水平。
3. 改善传统农业活动
农业生产中应该充分利用大数据技术，及时转变传统农业生产活动方式，实
现农业的现代化发展。人们应该积极引进新型科技，带给农民不同的种植体验，

提升其科学种植水平。比如，种植人员可以将其种植的地理位置、土壤情况、土
地面积以及劳动力数量等相关数据传输到农业大数据分析平台中去，由专门的服
务分析企业为其制定针对性的种植方案。并在种植方案中为农民介绍播种的品种、
时间以及管理行为，这样不仅能够提高种植活动的科学性，同时还能够提高土地

资源的利用率。除此之外，通过农业大数据平台，农民还可以进行农业融资贷款
服务，解决农民的融资问题。最后，农业电商销售的时候也应该借助大数据技术
升级其服务器，对用户信息进行收集与分析，之后根据用户的需求投放不同的广
告，提高客户的精准度，同时减少营销的成本。

四、大数据统计在农业生产中的应用

（一）大数据统计在农业生产中的应用
1. 气象和气候预测
（1）数据收集和统计分析方法

中国农业大数据应用平台（中国农大数据）利用多种数据源收集气象数据并
进行统计分析，包括气象局的观测站数据、气象传感器数据、卫星遥感数据等。
这些数据包含降雨量、温度、湿度、风速等气象指标。收集的数据量庞大，涵盖

广泛的地域范围。

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