Page 181 - 现代农业技术的应用与推广

第六章 实现农业增产增效目标的有效途径

这些数据收集方法，构建全面、准确的农业生产数据库。
3. 数据分析技术应用
采用先进的数据分析技术和工具，对收集到的海量数据进行深度挖掘和分析，

找出数据之间的内在关联和规律，为农业生产决策提供科学支持。运用统计分析
方法，计算各项数据指标的平均值、标准差、相关性等统计参数，评估农业生产
的稳定性和各因素之间的相互关系；利用数据挖掘算法，如聚类分析、决策树分
析、关联规则挖掘等，发现隐藏在数据中的潜在模式和趋势，如通过对农产品市

场价格数据和季节因素、供求关系等变量进行关联规则挖掘，预测农产品价格的
波动趋势，为农民和企业制定销售策略提供参考；借助机器学习技术，建立农业
生产预测模型，如农作物产量预测模型、病虫害发生概率预测模型等，提前采取
相应的防范和应对措施，提高农业生产的抗风险能力和效益。

（二）问题识别与原因分析
1. 建立问题识别标准
根据农业生产的目标和绩效指标，设定明确的问题识别标准，以便及时准确
地发现生产过程中存在的问题。例如，将农作物产量低于当地平均产量的 80%、

农产品质量合格率低于 90%、农业生产成本高于行业平均水平的 15% 等情况定
义为问题事件；或者当农产品市场占有率在连续两个季度内下降超过 10%、农业
生态环境指标（如土壤有机质含量下降、水体污染指数上升等）超出正常范围时，
即判定为需要关注和解决的问题，通过建立量化的问题识别标准，确保问题能够

被及时、客观地发现和记录，避免问题的积累和恶化。
2. 根源性原因分析方法
运用鱼骨图、5Why 分析法等工具，深入剖析问题产生的根本原因。以农产
品质量问题为例，如果发现某批次蔬菜农药残留超标，首先通过鱼骨图从人员、

设备、材料、方法、环境等方面分析可能的原因，如农民施药技术不规范、农药
质量不合格、施药器械故障、种植环境受污染等；然后针对每个可能的原因，进
一步运用 5Why 分析法进行追问，例如为什么农民施药技术不规范？是因为缺乏
专业培训；为什么缺乏专业培训？是因为当地农业部门培训资源不足且宣传不到

位等，通过层层追问，找出问题的根源，以便采取针对性的解决措施，从根本上
解决农产品质量问题，避免类似问题的再次发生。

169