Page 60 - 现代农业技术的应用与推广

Application and Promotion of Modern Agricultural Technology
现代农业技术的应用与推广

三、数据驱动决策具体案例分析

（一）陕西西安葡萄种植产业大数据决策应用
1. 数据收集与整合

西安的葡萄种植产业大数据平台广泛收集了来自葡萄种植园、气象站、农资
供应商、农产品交易市场以及科研机构等多方面的数据。在种植园内部，通过传
感器网络实时采集土壤湿度、肥力、酸碱度，空气温度、湿度、光照强度等环境

数据，以及葡萄的生长参数如发芽期、开花期、坐果率、果实膨大速度等信息。
同时，平台还接入了气象数据，包括历史天气数据、未来天气预报、极端气候事
件预警等；从农资供应商获取肥料、农药、农膜等农资的价格走势、质量检测报
告和新产品信息；在农产品交易市场收集葡萄的批发价格、零售价格、销售量、
销售地区分布等市场交易数据；与科研机构合作获取葡萄新品种研发成果、种植

技术创新资料以及病虫害防治最新研究进展等数据。
2. 市场需求预测与决策指导
利用大数据分析技术，对整合后的数据进行深度挖掘和分析，构建市场需求

预测模型。通过分析多年的历史市场交易数据和气象数据，发现当地早熟葡萄品
种在夏季高温且少雨的年份，市场需求会显著增加，且价格相对较高，而晚熟品
种在中秋、国庆等节假日期间的市场销量较为稳定。基于这些预测结果，种植户
和农业企业可以提前调整种植计划，增加早熟品种的种植面积，优化葡萄种植的
品种结构，以更好地满足市场需求并获取更高的经济效益。例如，某葡萄种植企

业根据平台的市场需求预测，将早熟葡萄品种的种植比例从原来的 30% 提高到
50%，并在种植过程中依据气象数据和生长数据，精准调控灌溉和施肥量，确保
葡萄在最佳的生长条件下成熟上市。当年，早熟葡萄在市场上供不应求，价格相

比上一年度上涨了 15%，企业的销售额增长了 30%，利润大幅提升，同时减少
了因市场供需不匹配导致的葡萄积压和价格波动风险，实现了生产与市场的有效
对接，提升了整个葡萄种植产业的效益和竞争力。
（二）湖南长沙花卉产业大数据驱动的精准决策
1. 数据采集与分析体系

长沙的花卉产业大数据平台构建了完善的数据采集网络，涵盖了花卉种植基
地、花卉批发市场、花卉电商平台、物流企业以及消费者调研数据等多个数据源。

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