一、传统农业是否属于大数据应用成果？

不属于。

对农业来讲，重点是对大数据技术的应用，利用大数据对传统农业进行升级改造，使其成为农业现代化建设和农业供给侧结构性改革的动力。

发展大数据的关键是要有数据，然而，就农业来讲，作物长在地里，每天都在变化，但由于技术限制，过去并没有注重获取这方面的数据，基础相对薄弱。因此，要加快构建数据资源体系，解决农业数据匮乏问题。

从源头做起，把资源数据，如生态、环境、优势产业，土壤特性等基本情况摸清楚，然后再统筹规划。发展大数据产业不是一蹴而就的，没有数据的收集、管理是做不好的。尤其是基础数据做不好，是万万不行的

二、智慧农业 大数据

当今社会，随着科技的不断发展，各行各业都在不断寻求创新，以提升生产效率、降低成本，并更好地满足市场需求。农业作为人类最重要的产业之一，也在不断迎来新的变革。智慧农业作为农业领域的新宠儿，正逐渐改变着传统的农业生产模式。

智慧农业的概念

智慧农业，顾名思义，是指运用先进的信息技术、大数据分析等手段来提高农业生产效率、降低生产成本，实现农业生产的可持续发展。其核心在于数据的应用和分析，尤其是大数据技术在智慧农业中的应用。

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中具有重要的作用，通过大数据分析，可以实现以下几个方面的应用：

• 精准农业：通过大数据分析，可以根据土壤、气候、作物生长情况等数据，为农民提供种植农作物的最佳方案，实现精准施肥、精准灌溉，提高农产品质量和产量。
• 病虫害监测：利用大数据分析技术，可以对病虫害在农作物中的传播规律进行监测和预测，及时采取相应的防治措施，减少病虫害对农作物的影响。
• 市场预测：通过分析市场需求、供应情况等大数据，可以为农民提供种植农作物的决策参考，避免市场风险，提升经济效益。

智慧农业的优势

智慧农业相比传统农业有诸多优势，主要体现在以下几个方面：

• 提高生产效率：智慧农业通过精准农业、智能设备等手段，提高了农业生产的效率，减少了人力成本，提高了农产品的质量和产量。
• 降低生产成本：智慧农业可以通过精准施肥、精准灌溉等方式，减少了农业生产中的浪费，降低了生产成本。
• 减少资源浪费：智慧农业通过数据分析，可以更好地利用土地、水资源等农业生产资料，减少了资源的浪费。

智慧农业的发展趋势

随着信息技术的不断进步和大数据技术的不断成熟，智慧农业将迎来更广阔的发展空间。未来智慧农业的发展趋势主要体现在以下几个方面：

• 智能化农业设备：未来智慧农业将更多地依赖智能设备，如智能播种机器人、智能收割机器人等，实现农业生产的自动化和智能化。
• 数据共享与交流：未来智慧农业将更加强调数据的共享和交流，不同农业生产主体之间可以通过数据共享实现信息互通，共同提升农业生产水平。
• 生态农业发展：未来智慧农业将更加注重生态环境的保护，推动农业生产向生态友好型方向发展，实现农业可持续发展。

总的来说，智慧农业是农业发展的必然趋势，大数据技术作为智慧农业的重要支撑，将在未来对农业生产起到越来越重要的作用。

三、大数据 智慧农业

大数据在智慧农业中的应用

大数据技术的发展已经渗透到各行各业，其中包括农业领域。借助大数据技术，智慧农业正在成为农业生产的新趋势，为农业生产提供了更多创新的可能性。本文将探讨大数据在智慧农业中的应用，以及对农业生产带来的影响。

大数据在智慧农业中的作用

大数据在智慧农业中的作用无疑是巨大的。首先，大数据技术可以帮助农民更好地了解土壤肥力、植物生长情况、病虫害情况等，从而优化农业生产的管理和决策。其次，大数据技术可以为农业生产提供精准的预测分析，帮助农民在种植、灌溉、施肥等方面做出更科学的决策，提高作物的产量和质量。此外，大数据还能够提供农产品市场需求的信息，帮助农民更好地进行市场营销，实现农产品的高效销售。

大数据技术在智慧农业中的应用案例

目前，大数据技术在智慧农业中的应用已经取得了一些成果。例如，在农业生产管理方面，通过传感器监测土壤湿度、气温等数据，并结合大数据分析技术，可以实现对土壤肥力、作物生长情况等的实时监测和预测，为农民提供科学的种植管理方案。另外，利用大数据技术分析农产品市场需求信息，帮助农民合理安排生产计划，优化农产品供应链，提高生产效率。

大数据技术对智慧农业的影响

大数据技术对智慧农业的影响是全方位的。首先，大数据技术使农业生产更加智能化和精细化，帮助农民提高生产效率和质量。其次，大数据技术为农业生产提供了更多的创新可能性，促进了农业生产方式的升级和转变。此外，大数据技术还可以帮助不同地区的农民分享信息，共同提高农业生产水平，推动农业现代化的发展。

总结

综上所述，大数据技术在智慧农业中的应用为农业生产带来了巨大的变革和提升。通过大数据技术，农民可以更加科学地管理和决策，提高农业生产的效率和质量，推动农业现代化进程。随着大数据技术的不断发展和普及，相信智慧农业的发展将迎来更加美好的未来。

四、什么是农业成果？

农业成果就是：改革开放后，农民获得了自主进行择业和进城务工的权利，非农产业就业人数和比重迅速增长，进城务工农民稳步增加，农村劳动力供求关系和就业呈现新格局。

在技术研发方面，中低产地区综合治理、两系法杂交水稻技术获得国家科技进步奖特等奖。

动植物疫情防控和病虫害综合治理技术研究取得重要进展，重大动植物疫病监测预警技术体系趋于完善。

五、什么是智慧农业？什么是智慧农业？

智慧农业是一种利用先进技术实现农业生产和管理的方式。通过物联网、大数据、人工智能等技术，智慧农业能够实时监测环境参数、农作物生长状态和病虫害情况，提高农业生产效率和品质。

智慧农业还能实现远程监控、精准施肥、自动化农机作业等功能，降低劳动力成本和环境污染。智慧农业将推动农业现代化和可持续发展，为农民增加收益，提升食品安全质量。

六、大数据与智慧农业

大数据与智慧农业

在当今信息爆炸的时代，大数据已经渗透到了各行各业，其中包括农业领域。随着科技的不断发展和普及，大数据在农业中的应用也愈发广泛。传统的农业模式正在被智慧农业所取代，这就是大数据与智慧农业之间密不可分的关系。

大数据驱动智慧农业的发展

大数据技术的引入为智慧农业的发展提供了强大的动力。通过收集、存储和分析大量的农业数据，农民和农业从业者可以更好地了解农作物生长情况、土壤肥力、病虫害防治等方面的信息。这些数据可以帮助他们制定更科学合理的种植计划，提高农作物产量和质量。

智慧农业借助大数据技术可以实现精准农业管理，通过传感器监测土壤湿度、温度等信息，及时调整灌溉和施肥方案，有效节约资源并减少对环境的影响。同时，利用大数据分析技术，农业专家可以预测作物病虫害发生的可能性，提前制定防治策略，减少病虫害造成的损失。

智慧农业带来的益处

智慧农业的发展为农业生产带来了诸多益处。首先，通过大数据技术的应用，农民可以实现精细化管理，提高生产效率。其次，智慧农业的发展有助于农业可持续发展，减少化肥农药的使用量，保护生态环境。此外，智慧农业还可以提高农产品的质量和安全性，满足人们对优质绿色农产品的需求。

另外，智慧农业的发展也为农民增加了收入来源，提升了农村地区的经济水平。通过数字化农业服务平台，农产品销售更加便捷高效，农民可以直接和城市消费者进行交易，获得更高的利润。

面临的挑战与解决方案

然而，智慧农业的发展也面临着一些挑战。其中，数据安全和隐私保护是一个重要问题。在大数据时代，农业数据的泄露可能造成严重的经济损失和社会问题。因此，建立健全的数据安全保护体系至关重要。

另外，智慧农业技术的推广与应用也需要克服信息不对称、基础设施不完善等问题。政府、企业和农业从业者可以共同努力，加大对智慧农业技术的宣传推广，并加强对农民的培训，提高他们应对新技术的能力。

此外，要实现大数据与智慧农业的深度融合，还需要进一步完善相关的法律法规和标准规范。只有在规范的框架下，大数据和智慧农业才能健康有序地发展。

未来展望

随着科技的不断进步和人们对绿色、健康农产品的需求增加，大数据与智慧农业的融合将会走向更深入的阶段。未来，随着5G、人工智能等技术的广泛应用，智慧农业将变得更加智能化和智慧化，为农业生产带来更多的可能性。

大数据与智慧农业的结合不仅改变着传统农业的生产方式，也促进了农业现代化进程。在未来的道路上，大数据技术将继续发挥重要作用，为农业的持续发展注入新的动力。

七、2020农业取得什么成果？

1.利用大刍草挖掘玉米密植增产基因。该研究由中国农业大学田丰团队主导，首次从玉米野生种大刍草中克隆了控制玉米紧凑株型、密植增产的关键基因，建立了玉米紧凑株型的分子调控网络。该研究为玉米理想株型分子育种、培育耐密高产品种提供了基因资源和理论基础。

2. 利用基因编辑技术实现杂交稻自留种。该研究由中国农科院水稻研究所王克剑团队和中国科学院遗传与发育生物学研究所等单位合作，借助基因编辑技术将杂交稻中4个生殖相关基因敲除后，成功将无融合生殖特性引入到杂交稻当中，从而实现杂合基因型的固定。该研究首次在杂交稻中实现了杂交水稻无融合生殖从0到1的突破，为解决杂交种制种繁、留种难的行业难题提供了有效途径。

3. 发现黄瓜分枝调控新基因。该研究由中国农业大学张小兰团队主导，发现侧枝调控新基因（CsBRC1），通过直接抑制生长素输出基因的功能，促使黄瓜侧芽中的生长素积累，从而抑制黄瓜侧枝的生长发育。该研究阐明了生长素和侧枝调控基因之间的直接联系，为调控侧枝的生长、促进黄瓜高效生产提供了新策略。

4. 建立高杂合物种单倍型基因组组装的新方法。该研究由南京农业大学张绍铃团队主导，完成了梨花粉单细胞测序，自主开发了“条形-编码”(Bar-coding)的单倍型基因组组装技术，成功组装了高杂合梨两套单倍型基因组。该研究为复杂物种基因组的单倍型基因组组装及等位基因分析提供有效方法，推动植物基因组学的研究。

5. 揭示反刍动物的进化及其独特性状的分化机制。该研究由西北工业大学王文团队主导，通过大尺度、跨物种、多组学大数据分析与实验的研究思路和手段，阐明了长期有争议的反刍动物进化关系和历史，解析了反刍动物复杂性状的遗传基础。该研究阐明了反刍动物多样性形成、演化和极端环境适应的分子机制，对牛羊品种选育、人类再生和癌症医学的研究具有重要启示。

6. 发现两种可转移替加环素高水平耐药新基因。该研究由中国农业大学沈建忠院士团队联合江苏农科院王冉团队，发现了两种新可转移高水平替加环素耐药新基因tet(X3) 和tet(X4)，揭示了替加环素耐药机制，该研究为后续新药设计和研发指明了方向。

7. 解析非洲猪瘟病毒三维结构。该研究由中国科学院生物物理研究所王祥喜/饶子和团队和中国农业科学院哈尔滨兽医研究所步志高团队等单位合作，采用单颗粒三维重构的方法，首次解析了非洲猪瘟病毒全颗粒的三维结构，阐明了非洲猪瘟病毒独有的5层结构特征，揭示了病毒的组装机制，该研究为开发效果好、安全性高的非洲猪瘟新型疫苗奠定了坚实基础。

8. 编辑感病基因培育抗白叶枯病水稻。该研究由上海交通大学陈功友研究团队主导，利用基因编辑技术，同步编辑水稻3个感病基因，获得了具广谱抗性的水稻新种质，能有效抵御水稻生产的头号细菌“杀手”白叶枯病害。该研究通过编辑多个感病基因，攻克了水稻传统抗病育种周期长、抗性易丧失的技术瓶颈，开辟了作物抗病育种的新途径。

9. 解密土传病原真菌的强致病性。该研究由中国科学院微生物研究所郭惠珊团队主导，通过生化和双遗传试验，发现了土传病原真菌分泌几丁质脱乙酰酶、消除免疫原活性，成功规避植物免疫反应，表现出强大的致病性。该研究破解了土传病原真菌逃避植物寄主免疫反应的谜团，为深入解析土传病原真菌致病机理、开展靶向防控提供了分子基础。

10. 构建我国氮排放安全阈值定量评估新方法。该研究由清华大学喻朝庆团队主导，首次探明了全国农业生产、氮排放和水环境质量的演化关系，量化了省级和全国尺度的氮排放安全阈值及超排量，明确了恢复水质的定量化管理目标。该研究解决了氮排放安全阈值研究缺乏可靠的定量评估方法问题，为中国氮素的安全管理与制定可持续发展战略提供了科学支撑。

八、智慧农业近义词？

近义词就拿前面的或者后面的词组词

九、智慧农业定义？

智慧农业是以智能化、信息化手段来升级改造传统农业后的农业，是农业发展的高级阶段。要实现智慧农业，需要以智慧农业物联网作为其核心技术的支撑。智慧农业物联网由智能数字采集系统、智慧农业大平台和智能数字控制系统三大部分组成。

十、金寨智慧农业生产数据

金寨智慧农业生产数据的重要性和应用

随着科技的不断进步，智慧农业被广泛应用于农业生产中，为农民提供更高效、更智能的农业生产方式。其中，金寨智慧农业生产数据的统计和分析发挥着重要的作用，为农民决策提供了科学依据。本文将着重探讨金寨智慧农业生产数据的重要性和应用。

1. 金寨智慧农业生产数据的收集与记录

金寨作为一个农业大县，拥有丰富的农业资源和发展潜力。通过智慧农业技术的应用，金寨能够实时采集农业生产数据，包括土壤含水量、气象信息、作物生长情况、农药施用记录等。这些数据通过传感器、监测设备等手段收集，并利用云计算和大数据分析技术进行处理。

金寨智慧农业生产数据的收集与记录实现了农业生产过程的数字化和信息化。通过统计和分析这些数据，可以更好地了解金寨农业生产的现状和发展趋势，为农民制定科学合理的生产计划提供依据。

2. 金寨智慧农业生产数据的重要性

金寨智慧农业生产数据具有以下重要性：

• 有效提升农业产量：通过对土壤含水量、气象信息等数据的监测和分析，农民可以合理调整灌溉和施肥的时机和量，进而提高作物产量。数据分析也可以提供合理的农药使用建议，避免过量使用或使用不当导致的浪费和环境污染。
• 精确农业管理：借助智慧农业技术，农民可以了解每块土地的特点和状况，有针对性地管理和调整种植方案。例如，根据土壤含水量数据，农民可以合理制定灌溉计划，避免过度或不足的灌溉，提高水资源利用效率。
• 农产品质量追溯：通过智慧农业生产数据的记录和管理，可以建立起农产品质量追溯体系。当有消费者反馈农产品质量问题时，可以通过数据追踪农产品的生产过程，及时找出问题所在并采取相应措施。

3. 金寨智慧农业生产数据的应用

金寨智慧农业生产数据在农业生产中有多方面的应用：

1. 农业生产决策支持：通过对智慧农业生产数据的统计和分析，可以为农民提供农业生产决策的重要依据。农民可以根据数据分析结果，合理规划农田种植结构、精确施肥灌溉，提高农业生产效益。
2. 病虫害预警与防控：智慧农业生产数据可以帮助农民实时监测作物生长状况，及早发现病虫害的蔓延趋势。同时，通过数据分析可以提前预警，采取相应的防治措施，减少病虫害对农作物的损害。
3. 农产品市场需求分析：通过对农产品生产数据的统计和分析，可以了解不同农产品的生产水平和市场需求情况。农民可以根据数据分析结果调整种植结构，合理配置资源，提高农产品市场的供需匹配程度。

4. 金寨智慧农业生产数据面临的挑战

尽管金寨智慧农业生产数据的应用前景广阔，但也面临一些挑战：

• 数据安全问题：大量的农业生产数据的收集和存储也增加了数据安全的风险。如何保护好这些敏感的农业生产数据，成为一个亟待解决的问题。
• 数据处理和分析能力：农业生产数据的处理和分析需要专业的技术支持和大数据平台。金寨需要加强相关技术和人才培养，提升数据处理和分析的能力。
• 农民的接受度：智慧农业生产数据的应用需要农民积极参与和配合。如何提高农民对智慧农业技术的接受度，是一个关键问题。

综上所述，金寨智慧农业生产数据在农业生产中发挥着重要作用，为农民提供科学决策的支持。但同时也面临一些挑战，需要相关各方共同努力解决。相信随着技术的发展和应用的推广，金寨智慧农业生产数据将在未来继续发挥更大的作用。