大数据在农业精准扶贫中的应用研究报告

大数据在农业精准扶贫中的应用研究报告TOC\o"1-2"\h\u5266第1章引言 3172691.1研究背景 3175461.2研究意义 4135021.3研究方法与数据来源 429627第2章大数据与农业精准扶贫概述 425962.1大数据概念与特点 415932.1.1概念 4265512.1.2特点 5181682.2农业精准扶贫的定义与意义 5202772.2.1定义 5289112.2.2意义 559232.3大数据在农业精准扶贫中的作用 546872.3.1精确识别贫困人口 5265352.3.2制定针对性扶贫措施 588242.3.3动态监测和评估扶贫效果 5212892.3.4优化资源配置 6103892.3.5促进农业科技成果转化 643602.3.6改善农村金融服务 632765第3章农业精准扶贫现状分析 6212183.1我国农业精准扶贫政策与发展历程 6288853.2农业精准扶贫面临的主要问题 6126143.3农业精准扶贫中的数据需求与挑战 618053第4章大数据技术在农业精准扶贫中的应用 7211904.1数据采集与预处理技术 769024.1.1数据采集技术 7186264.1.2数据预处理技术 712114.2数据分析与挖掘技术 7141804.2.1描述性分析 819434.2.2关联分析 8191104.2.3预测分析 8250744.3数据可视化与决策支持技术 8185194.3.1数据可视化技术 8264304.3.2决策支持技术 8203454.3.3个性化推荐技术 822118第5章农业产业链大数据平台构建 860055.1农业产业链大数据平台架构设计 8216825.1.1总体架构 8220005.1.2数据源层 9145335.1.3数据存储层 9266975.1.4数据处理层 9283255.1.5数据服务层 915435.1.6应用层 9176465.2数据源整合与数据存储 9112045.2.1数据源整合 9134625.2.2数据存储 9108335.3数据分析模块设计与实现 10327605.3.1数据分析模块设计 10256475.3.2数据分析模块实现 1010998第6章农户贫困程度评估与监测 10213886.1农户贫困程度评估指标体系 1075426.1.1经济状况指标：包括农户家庭人均纯收入、家庭财产总额、生产经营性收入等。 1013806.1.2生活水平指标：涵盖住房条件、饮水安全、生活用电、燃料类型等。 1026986.1.3教育与培训指标：包括户主及家庭成员的受教育程度、职业技能培训等。 10231616.1.4健康与医疗指标：包括家庭成员的健康状况、医疗保险参保情况、医疗服务可及性等。 10189376.1.5社会资本指标：涵盖亲朋好友援助、社区组织参与、社会网络等。 1195346.2基于大数据的农户贫困程度评估方法 11325286.2.1数据收集与预处理：通过部门、社会调查、遥感影像等多种途径收集农户相关数据，进行数据清洗、去重和缺失值处理。 11132916.2.2数据挖掘与分析：运用关联规则挖掘、聚类分析等方法，对农户贫困程度进行多维度的分析，挖掘贫困原因和特征。 11324716.2.3构建评估模型：基于支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等机器学习算法，建立农户贫困程度评估模型。 1141746.2.4模型验证与优化：通过交叉验证和实际数据测试，评估模型的准确性、可靠性和泛化能力，根据评估结果对模型进行优化。 11146296.3农户贫困程度动态监测与预警 11192296.3.1建立动态监测体系：结合大数据技术，实时收集农户经济、生活、教育、健康等方面的数据，构建动态监测体系。 11171956.3.2预警指标设置：根据贫困程度评估指标体系，设置预警阈值，实时监测农户贫困状况。 1158396.3.3预警信息发布：当监测到农户贫困程度超过预警阈值时，及时发布预警信息，为部门制定扶贫政策提供依据。 11223746.3.4预警信息处理与应用：对预警信息进行分析，找出贫困原因，制定有针对性的帮扶措施，保证扶贫工作的精准实施。 1122088第7章精准扶贫政策实施效果评估 11322857.1精准扶贫政策实施效果评价指标 1196927.1.1经济效益指标 11273507.1.2社会效益指标 11229017.1.3生态环境效益指标 12159727.2基于大数据的精准扶贫政策实施效果评估方法 122257.2.1数据收集与处理 1267847.2.2评估模型构建 12193447.2.3评估结果分析 1269217.3政策调整与优化建议 12121127.3.1完善政策体系 12108457.3.2优化政策实施路径 1345437.3.3创新政策手段 1344617.3.4强化政策宣传与培训 1329333第8章农业产业结构优化与精准扶贫 13269998.1农业产业结构优化对精准扶贫的影响 13176508.1.1提高资源配置效率 1311658.1.2促进产业融合发展 13226038.1.3提升农产品附加值 13192798.1.4增强农业抗风险能力 13301388.2基于大数据的农业产业结构优化方法 14167738.2.1数据采集与分析 14155368.2.2农业产业预测与评估 14124128.2.3农业产业链优化 14251828.2.4农业科技支撑 14116038.3产业结构优化在精准扶贫中的应用案例 1420822第9章农村金融与精准扶贫 1488549.1农村金融支持精准扶贫的现状与问题 14212929.1.1现状分析 14327349.1.2存在问题 15317729.2大数据在农业金融中的应用 1518749.2.1数据采集与处理 1543659.2.2风险评估与管理 15123439.2.3精准营销与金融服务 1587979.3金融精准扶贫政策建议 1538229.3.1完善农村金融政策体系 15108449.3.2加强农村金融服务体系建设 15302389.3.3推动大数据在农业金融中的应用 16134159.3.4建立健全风险分担机制 16250409.3.5加强金融知识普及与培训 1631224第10章结论与展望 16122410.1研究结论 16337510.2研究局限与未来展望 162084210.3政策建议与实施路径 17第1章引言1.1研究背景信息技术的飞速发展，大数据技术已逐渐成为各个领域发展的强大驱动力。在我国，农业作为国民经济的基础产业，其发展一直受到广泛关注。国家在农业领域实施精准扶贫政策，以解决贫困地区的农业生产和农民生活问题。大数据在农业精准扶贫中的应用，有助于提高政策实施效率，实现资源的精准投放与优化配置。因此，研究大数据在农业精准扶贫中的应用，具有重要的现实意义和理论价值。1.2研究意义（1）理论意义：通过对大数据在农业精准扶贫中的应用研究，有助于丰富和拓展农业信息化、精准扶贫等领域的理论体系，为相关政策制定提供理论依据。（2）现实意义：大数据技术在农业精准扶贫中的应用，可以提高农业生产效率，促进农业产业结构调整，助力农民增收。研究成果可以为部门和企业提供决策参考，推动农业现代化进程。1.3研究方法与数据来源本研究采用文献分析、实证分析和案例研究等方法，对大数据在农业精准扶贫中的应用进行深入探讨。数据来源主要包括以下几个方面：（1）政策文件：收集国家和地方发布的关于农业精准扶贫的政策文件，了解政策背景和实施情况。（2）统计数据：从国家统计局、农业农村部等官方渠道获取农业生产、农民收入、贫困人口等相关统计数据。（3）学术文献：查阅国内外关于大数据、农业信息化、精准扶贫等领域的研究文献，梳理现有研究成果和理论体系。（4）案例数据：通过实地调研、访谈等方式，收集农业精准扶贫中大数据应用的成功案例，以期为研究提供实证依据。（5）企业数据：与相关企业合作，获取农业大数据平台建设、运营和数据分析等方面的数据资料。第2章大数据与农业精准扶贫概述2.1大数据概念与特点2.1.1概念大数据，即海量数据的集合，指规模巨大、多样性、高速性以及价值密度相对较低的数据集合。它涉及数据的采集、存储、管理、分析和挖掘等多个环节。在信息技术不断发展的背景下，大数据已成为各行各业重要的战略资源。2.1.2特点（1）数据规模大：大数据涉及到的数据量通常达到PB（Petate）级别甚至更高。（2）数据类型多样：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。（3）数据和处理速度快：大数据的产生和更新速度极快，对实时性和快速响应能力要求较高。（4）价值密度低：大数据中真正有价值的信息相对较少，需要通过数据挖掘技术提炼出有价值的数据。2.2农业精准扶贫的定义与意义2.2.1定义农业精准扶贫是指在农业领域中，根据贫困地区和贫困农户的实际需求，运用科学的方法和技术手段，精确识别、精确帮扶、精确管理和精确评估贫困状况，以提高扶贫工作的针对性和有效性。2.2.2意义（1）提高扶贫工作效率：农业精准扶贫有助于避免资源浪费，提高扶贫工作的针对性和效果。（2）促进农业产业结构调整：农业精准扶贫有助于贫困地区农业产业结构调整，提高农民收入，实现可持续发展。（3）助力乡村振兴：农业精准扶贫是乡村振兴战略的重要组成部分，对于改善农村贫困地区民生、促进农村经济社会发展具有重要意义。2.3大数据在农业精准扶贫中的作用2.3.1精确识别贫困人口通过大数据技术，对农业领域的贫困人口进行精确识别，提高扶贫对象的准确性。2.3.2制定针对性扶贫措施基于大数据分析，了解贫困地区和贫困农户的实际需求，制定具有针对性的扶贫措施。2.3.3动态监测和评估扶贫效果利用大数据技术，实时监测扶贫项目的实施进度和效果，为政策调整提供依据。2.3.4优化资源配置通过大数据分析，合理配置扶贫资源，提高扶贫资金使用效率。2.3.5促进农业科技成果转化利用大数据技术，推广农业科技成果，提高贫困地区农业生产水平，助力农民增收。2.3.6改善农村金融服务运用大数据手段，提高农村金融服务水平，为贫困地区农业发展提供资金支持。第3章农业精准扶贫现状分析3.1我国农业精准扶贫政策与发展历程我国自改革开放以来，一直重视农业发展和农村贫困问题的解决。农业精准扶贫政策作为国家扶贫工作的重要组成部分，其发展历程可概括为以下几个阶段：（1）初步摸索阶段（19781995年）：以改革农村生产关系、提高农业生产效率为目标，实施家庭联产承包责任制，为农业发展奠定基础。（2）扶贫开发阶段（19962010年）：国家实施《国家八七扶贫攻坚计划》，将扶贫开发与农业发展相结合，加大对贫困地区的支持力度。（3）精准扶贫阶段（2011年至今）：以习近平新时代扶贫思想为指导，实施精准扶贫、精准脱贫基本方略，农业精准扶贫政策体系逐步完善。3.2农业精准扶贫面临的主要问题尽管我国农业精准扶贫取得了显著成效，但仍面临以下主要问题：（1）贫困地区基础设施薄弱，农业生产条件较差，制约农业发展。（2）贫困地区产业结构单一，农民增收渠道有限，易受市场波动影响。（3）贫困地区人才流失严重，农民素质普遍较低，制约农业科技进步和农业产业发展。（4）扶贫资金使用效率不高，部分扶贫项目缺乏针对性和可持续性。（5）贫困地区农村金融服务不足，金融扶贫作用发挥不充分。3.3农业精准扶贫中的数据需求与挑战农业精准扶贫工作对数据的需求日益凸显，主要体现在以下几个方面：（1）贫困人口识别与监测：需收集贫困人口基本信息、生产生活状况等数据，实现精准识别和动态监测。（2）扶贫资源合理配置：依据贫困地区资源禀赋、产业发展需求等数据，合理配置扶贫资源。（3）扶贫政策评估与优化：通过数据分析，评估扶贫政策实施效果，为政策优化提供依据。但是农业精准扶贫在数据应用方面仍面临以下挑战：（1）数据质量参差不齐：数据收集、整理、更新过程中存在误差和遗漏，影响数据分析的准确性。（2）数据共享与协同不足：各部门间数据孤岛现象严重，数据共享和协同机制不完善。（3）数据分析能力不足：基层扶贫工作人员数据分析能力有限，难以充分利用数据资源。（4）数据安全与隐私保护：在数据收集、存储、使用过程中，需关注数据安全与贫困人口隐私保护问题。第4章大数据技术在农业精准扶贫中的应用4.1数据采集与预处理技术农业精准扶贫工作中，大数据技术的应用首先体现在数据采集与预处理环节。高效准确的数据采集与预处理对于后续的数据分析及决策具有重要意义。4.1.1数据采集技术数据采集主要包括农业物联网技术、遥感技术以及移动通信技术等。通过这些技术手段，可以实现对农业生产、农民收入、农村基础设施等方面的实时监测与数据收集。4.1.2数据预处理技术数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据转换等环节。通过对采集到的数据进行预处理，可以提高数据质量，为后续数据分析提供可靠保障。4.2数据分析与挖掘技术在农业精准扶贫中，数据分析与挖掘技术可以帮助部门和农业企业发觉潜在规律，为决策提供科学依据。4.2.1描述性分析描述性分析主要包括对农业生产、农民收入、扶贫政策实施效果等方面的统计与分析，以便了解当前农业精准扶贫的现状。4.2.2关联分析通过关联分析，挖掘农业精准扶贫中各因素之间的关联性，如农业生产与农民收入之间的关系，为制定有针对性的扶贫政策提供支持。4.2.3预测分析利用机器学习、深度学习等算法，对农业生产、农民收入等数据进行预测分析，为政策制定和资源配置提供前瞻性指导。4.3数据可视化与决策支持技术数据可视化与决策支持技术是将分析结果以直观、易懂的方式展示给决策者，提高决策效率。4.3.1数据可视化技术采用图表、地图等形式，将数据分析结果进行可视化展示，使决策者能够快速了解农业精准扶贫的现状、趋势和问题。4.3.2决策支持技术结合专家知识库、模型库等资源，为部门和企业提供智能化的决策支持。通过模拟不同政策方案的实施效果，为农业精准扶贫提供科学决策依据。4.3.3个性化推荐技术根据贫困地区的实际情况，为部门和企业提供个性化的扶贫方案推荐，提高扶贫工作的针对性和有效性。第5章农业产业链大数据平台构建5.1农业产业链大数据平台架构设计农业产业链大数据平台旨在通过整合各类农业数据，为精准扶贫提供数据支持。本节将从系统架构的角度，详细阐述农业产业链大数据平台的构建。5.1.1总体架构农业产业链大数据平台采用分层架构设计，自下而上分别为数据源层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和应用层。各层之间通过标准化接口进行数据交互，保证系统的高效运行。5.1.2数据源层数据源层主要包括农业产业链相关的各类数据，如气象数据、土壤数据、种植数据、养殖数据、市场数据等。这些数据可通过公开数据、企业数据、卫星遥感数据等多种途径获取。5.1.3数据存储层数据存储层负责对各类数据进行存储和管理。采用分布式存储技术，保证数据的高可用性和可扩展性。5.1.4数据处理层数据处理层主要包括数据清洗、数据整合、数据分析等模块。通过这些模块，实现对原始数据的处理，为数据服务层和应用层提供高质量的数据。5.1.5数据服务层数据服务层负责为应用层提供数据接口服务，包括数据查询、数据统计、数据可视化等。5.1.6应用层应用层主要包括精准扶贫决策支持、农业产业监测、农产品市场预测等功能模块，为部门、企业和社会公众提供便捷的数据服务。5.2数据源整合与数据存储5.2.1数据源整合针对农业产业链涉及的多种数据源，采用以下方法进行数据整合：（1）数据采集：通过爬虫、API接口、卫星遥感等方式，收集各类农业数据。（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、校验等预处理操作，保证数据质量。（3）数据标准化：对数据进行规范化处理，统一数据格式和编码，便于后续数据分析。5.2.2数据存储根据农业产业链大数据的特点，采用以下技术进行数据存储：（1）关系型数据库：存储结构化数据，如农业政策、农业统计数据等。（2）NoSQL数据库：存储半结构化或非结构化数据，如文本、图片、视频等。（3）分布式文件存储：存储大规模数据，如卫星遥感影像、土壤样本数据等。5.3数据分析模块设计与实现5.3.1数据分析模块设计数据分析模块主要包括以下几个方面：（1）数据挖掘：利用机器学习、深度学习等技术，挖掘农业产业链数据中的潜在价值。（2）数据可视化：采用图表、地图等形式，直观展示数据分析结果。（3）预测模型：建立农业产业预测模型，为精准扶贫提供决策依据。5.3.2数据分析模块实现（1）数据挖掘实现：采用Python、R等编程语言，结合Scikitlearn、TensorFlow等机器学习框架，实现数据挖掘算法。（2）数据可视化实现：使用ECharts、Highcharts等前端图表库，展示数据分析结果。（3）预测模型实现：结合统计模型、机器学习模型等方法，构建农业产业预测模型，并通过实际数据验证模型效果。第6章农户贫困程度评估与监测6.1农户贫困程度评估指标体系为了精确识别和评估农户的贫困程度，本研究构建了一套科学、全面的农户贫困程度评估指标体系。该体系包括以下五个方面：6.1.1经济状况指标：包括农户家庭人均纯收入、家庭财产总额、生产经营性收入等。6.1.2生活水平指标：涵盖住房条件、饮水安全、生活用电、燃料类型等。6.1.3教育与培训指标：包括户主及家庭成员的受教育程度、职业技能培训等。6.1.4健康与医疗指标：包括家庭成员的健康状况、医疗保险参保情况、医疗服务可及性等。6.1.5社会资本指标：涵盖亲朋好友援助、社区组织参与、社会网络等。6.2基于大数据的农户贫困程度评估方法6.2.1数据收集与预处理：通过部门、社会调查、遥感影像等多种途径收集农户相关数据，进行数据清洗、去重和缺失值处理。6.2.2数据挖掘与分析：运用关联规则挖掘、聚类分析等方法，对农户贫困程度进行多维度的分析，挖掘贫困原因和特征。6.2.3构建评估模型：基于支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等机器学习算法，建立农户贫困程度评估模型。6.2.4模型验证与优化：通过交叉验证和实际数据测试，评估模型的准确性、可靠性和泛化能力，根据评估结果对模型进行优化。6.3农户贫困程度动态监测与预警6.3.1建立动态监测体系：结合大数据技术，实时收集农户经济、生活、教育、健康等方面的数据，构建动态监测体系。6.3.2预警指标设置：根据贫困程度评估指标体系，设置预警阈值，实时监测农户贫困状况。6.3.3预警信息发布：当监测到农户贫困程度超过预警阈值时，及时发布预警信息，为部门制定扶贫政策提供依据。6.3.4预警信息处理与应用：对预警信息进行分析，找出贫困原因，制定有针对性的帮扶措施，保证扶贫工作的精准实施。第7章精准扶贫政策实施效果评估7.1精准扶贫政策实施效果评价指标为了全面评估精准扶贫政策实施效果，本研究从以下几个方面构建评价指标体系：7.1.1经济效益指标（1）贫困人口收入水平；（2）贫困地区生产总值；（3）贫困地区产业结构优化程度；（4）贫困地区劳动力转移就业率。7.1.2社会效益指标（1）贫困人口受教育程度；（2）贫困地区基础设施改善情况；（3）贫困地区公共卫生服务水平；（4）贫困地区社会保障体系完善程度。7.1.3生态环境效益指标（1）贫困地区森林覆盖率；（2）贫困地区水资源利用效率；（3）贫困地区土壤质量改善情况；（4）贫困地区生态环境治理投入。7.2基于大数据的精准扶贫政策实施效果评估方法7.2.1数据收集与处理利用大数据技术，收集贫困地区相关数据，包括政策文件、统计年鉴、遥感影像、社会调查等，对数据进行清洗、整合和预处理，构建精准扶贫数据库。7.2.2评估模型构建采用定量与定性相结合的方法，构建精准扶贫政策实施效果评估模型。具体方法包括：（1）运用层次分析法（AHP）确定评价指标权重；（2）采用模糊综合评价法对各项指标进行评价；（3）运用主成分分析法（PCA）对评价结果进行降维处理；（4）基于支持向量机（SVM）等机器学习方法，建立精准扶贫政策实施效果预测模型。7.2.3评估结果分析根据评估模型，对贫困地区精准扶贫政策实施效果进行评估，分析各项指标的变化趋势，找出政策实施过程中的优势与不足。7.3政策调整与优化建议7.3.1完善政策体系（1）加强政策顶层设计，保证政策目标的明确性和一致性；（2）完善政策配套措施，提高政策执行力度；（3）建立健全政策评估机制，定期对政策实施效果进行评估。7.3.2优化政策实施路径（1）根据贫困地区实际情况，调整扶贫资金和项目的分配；（2）强化贫困地区产业发展，提高贫困人口自我发展能力；（3）加强贫困地区基础设施建设，提高公共服务水平。7.3.3创新政策手段（1）运用大数据、互联网等现代信息技术，提高扶贫政策实施的精准度；（2）鼓励社会资本参与扶贫事业，拓宽扶贫资金来源；（3）加强与国际扶贫经验交流，借鉴先进做法。7.3.4强化政策宣传与培训（1）加大政策宣传力度，提高贫困地区干部群众的政策知晓率；（2）加强扶贫干部培训，提高扶贫工作能力；（3）引导贫困地区群众积极参与扶贫工作，增强扶贫政策的社会认同感。第8章农业产业结构优化与精准扶贫8.1农业产业结构优化对精准扶贫的影响农业产业结构优化是提高农业综合效益、促进农民增收的关键途径。在精准扶贫工作中，农业产业结构优化发挥着的作用。本节将从以下几个方面分析农业产业结构优化对精准扶贫的影响。8.1.1提高资源配置效率农业产业结构优化有助于提高农业生产要素的配置效率，实现土地、劳动力、资本等资源的合理配置，从而提高农业产出和农民收入，为精准扶贫提供有力支持。8.1.2促进产业融合发展农业产业结构优化可以推动农业与第二、第三产业的融合发展，拓宽农民就业渠道，提高农民收入水平，助力精准扶贫。8.1.3提升农产品附加值通过优化农业产业结构，发展特色农产品，提高农产品附加值，有助于提高农民收入，为精准扶贫创造有利条件。8.1.4增强农业抗风险能力优化农业产业结构，发展多元化农业产业，有助于提高农业抗风险能力，保障农民收入稳定，降低贫困发生率。8.2基于大数据的农业产业结构优化方法大数据技术在农业产业结构优化中发挥着越来越重要的作用。本节将介绍基于大数据的农业产业结构优化方法。8.2.1数据采集与分析收集农业产业相关的数据，包括气象、土壤、农业资源、市场需求等，通过数据分析，为农业产业结构优化提供科学依据。8.2.2农业产业预测与评估利用大数据技术，对农业产业的发展趋势、市场需求、产业效益等进行预测和评估，为农业产业结构优化提供决策支持。8.2.3农业产业链优化通过大数据分析，优化农业产业链，提高产业链各环节的协同效应，实现农业产业结构的优化升级。8.2.4农业科技支撑利用大数据技术，推动农业科技创新，提高农业生产效率，促进农业产业结构优化。8.3产业结构优化在精准扶贫中的应用案例以下为产业结构优化在精准扶贫中的应用案例。案例一：某贫困地区通过发展特色农产品，如中药材、高山蔬菜等，优化农业产业结构，提高农民收入，助力精准扶贫。案例二：某地利用大数据技术，对农业产业进行预测和评估，引导农民发展市场需求大的农产品，提高农民收入，降低贫困发生率。案例三：某贫困地区通过农业产业链优化，发展农产品加工和乡村旅游，拓宽农民就业渠道，提高农民收入，实现精准扶贫。案例四：某地利用大数据技术，推动农业科技创新，提高农业生产效率，助力农业产业结构优化，为精准扶贫提供有力支撑。第9章农村金融与精准扶贫9.1农村金融支持精准扶贫的现状与问题9.1.1现状分析当前，我国农村金融在支持精准扶贫方面发挥了一定作用，但仍然存在不少问题。，农村金融体系逐渐完善，金融服务覆盖面持续扩大，为贫困地区提供了必要的金融支持。另，由于农村金融市场特殊性，金融资源在贫困地区的配置仍存在一定程度的失衡。9.1.2存在问题（1）金融服务不足：农村金融机构在贫困地区的网点布局、服务种类和信贷支持等方面仍存在不足，难以满足贫困地区的金融需求。（2）信贷风险较高：贫困地区农村经济基础薄弱，信贷风险相对较高，导致金融机构对贫困地区的信贷支持力度有限。（3）政策性金融与商业性金融协同不足：政策性金融在扶贫领域的支持力度有限，商业性金融在扶贫领域的参与度不高，两者之间协同效应不强。9.2大数据在农业金融中的应用9.2.1数据采集与处理大数据技术在农业金融中的应用首先体现在数据采集与处理方面。通过收集农业生产、市场流通、农村人口等多个维度的数据，利用数据挖掘技术进行分析，为金融机构提供精准的信贷决策依据。9.2.2