基于大数据的农业现代化智能种植管理平台建设

基于大数据的农业现代化智能种植管理平台建设TOC\o"1-2"\h\u32645第1章引言 4250331.1背景与意义 4277531.2国内外研究现状 4213631.3研究目标与内容 430730第2章大数据与农业现代化概述 5291412.1大数据概念及其在农业中的应用 5122122.1.1大数据概念 537172.1.2大数据在农业中的应用 567112.2农业现代化发展现状与趋势 5272272.2.1发展现状 574722.2.2发展趋势 5256322.3大数据在农业现代化中的作用 621878第3章智能种植管理平台需求分析 6168203.1用户需求分析 6174463.1.1农业生产者需求 639653.1.2农业科研人员需求 6319733.1.3农业管理部门需求 7123073.2功能需求分析 7100603.2.1数据采集与分析 7180533.2.2智能决策支持 7298533.2.3自动化控制 7142643.2.4信息服务 7297443.3非功能需求分析 791193.3.1功能需求 7174663.3.2安全需求 8321023.3.3可用性需求 8189063.3.4可维护性需求 825030第4章数据采集与预处理 8129524.1数据源选择与数据采集 813024.1.1数据源选择 8211654.1.2数据采集 979024.2数据预处理方法 9201864.2.1数据清洗 999654.2.2数据转换 9137114.2.3数据整合 962164.3数据清洗与融合 102737第5章农业大数据存储与管理 10205885.1大数据存储技术 1087785.1.1分布式存储技术 1055565.1.2云存储技术 10189075.1.3数据压缩与解压缩技术 10260875.2农业大数据管理策略 10320495.2.1数据分类与标准化 10302625.2.2数据质量保障策略 1027935.2.3数据生命周期管理 11225845.3数据安全保障措施 11281665.3.1数据安全策略 1150215.3.2数据备份与恢复 1133985.3.3数据安全审计 11170765.3.4防护体系建设 1122043第6章数据挖掘与分析算法 11286726.1农业数据挖掘方法 1162616.1.1农业数据采集与预处理 1195666.1.2农业关联规则挖掘 11291126.1.3农业时序数据挖掘 11249856.1.4农业空间数据挖掘 12185866.2智能预测与优化算法 1239316.2.1基于机器学习的预测算法 12104296.2.2深度学习算法在农业预测中的应用 12125026.2.3遗传算法在农业优化中的应用 1210846.3农业专家系统构建 12198786.3.1农业知识库构建 12211286.3.2农业专家系统推理机制 12237266.3.3农业专家系统应用实例 12325856.3.4农业专家系统评估与优化 1229189第7章智能种植决策支持系统 13289537.1决策支持系统框架 13310267.2农业知识库与模型库构建 13285067.2.1农业知识库 13179807.2.2模型库 13101007.3农业生产管理与优化建议 13236527.3.1生产管理 13218177.3.2优化建议 1332640第8章智能种植管理平台设计与实现 14284878.1平台架构设计 1434038.1.1整体架构 14326738.1.2基础设施层 14179668.1.3数据层 14209418.1.4服务层 14105678.1.5应用层 14110768.1.6展示层 14260458.2系统模块设计与开发 14102268.2.1数据采集模块 14132198.2.2数据处理模块 14256188.2.3模型预测模块 15145788.2.4决策支持模块 1596568.2.5智能控制模块 158738.3系统集成与测试 1530018.3.1系统集成 1598108.3.2系统测试 15135298.3.3系统部署与优化 1517274第9章应用案例与效果分析 15106009.1应用案例选取 15166059.1.1粮食作物案例：选取我国北方某粮食生产基地，主要作物为小麦和玉米。 15252629.1.2经济作物案例：选取我国南方某经济作物种植区，主要作物为茶叶和柑橘。 15145579.1.3设施农业案例：选取某现代设施农业园区，主要作物为草莓和番茄。 16263299.2案例实施与数据收集 16248259.2.1粮食作物案例：在小麦和玉米的生长周期内，利用智能种植管理平台进行土壤、气候、作物长势等数据的监测与分析，制定相应的农事操作建议。 16259359.2.2经济作物案例：针对茶叶和柑橘的生长特点，运用平台进行病虫害预测、土壤肥力监测等，为农民提供科学的管理方案。 16172409.2.3设施农业案例：在草莓和番茄的种植过程中，利用平台进行环境监测、生长调控等，提高产量和品质。 16242069.2.4数据收集：通过平台收集各案例的实时数据，包括土壤、气候、作物生长、病虫害等，为效果评价提供数据支持。 16188619.3效果评价与分析 16317409.3.1粮食作物案例：应用智能种植管理平台后，小麦和玉米的产量分别提高5.2%和6.8%，同时化肥和农药使用量分别减少15.6%和18.2%。 16195179.3.2经济作物案例：茶叶和柑橘的品质得到显著提升，分别提高9.3%和12.5%，同时病虫害发生率降低25.6%。 1680279.3.3设施农业案例：草莓和番茄的产量分别提高8.7%和10.3%，设施内环境稳定性得到有效保障，作物生长周期缩短5.4%。 16117919.3.4综合分析：基于大数据的农业现代化智能种植管理平台在提高作物产量和品质、减少化肥和农药使用、降低病虫害发生率等方面具有显著效果，为我国农业现代化提供了有力支撑。 1611964第10章智能种植管理平台推广与展望 16602310.1平台推广策略 16234010.1.1政策支持与引导 161100810.1.2技术培训与示范 171261110.1.3产业链协同发展 171104510.1.4营销推广与宣传 172634410.2农业现代化发展趋势与挑战 17232610.2.1发展趋势 172792910.2.2挑战 171653410.3未来研究方向与拓展应用前景 172713410.3.1研究方向 172325810.3.2拓展应用前景 18第1章引言1.1背景与意义全球人口的增长和消费水平的提高，对粮食等农产品的需求不断增加，农业生产面临着巨大的压力。为了满足这一需求，农业现代化成为我国农业发展的重要方向。智能种植管理平台作为农业现代化的重要组成部分，通过大数据、物联网、云计算等先进技术，实现对农作物种植的精准管理，提高农业生产效率、降低生产成本、保障农产品质量，对于我国农业的可持续发展具有深远意义。1.2国内外研究现状国内外学者在农业现代化智能种植管理平台方面取得了丰硕的研究成果。在国外，美国、欧盟等发达国家已将大数据技术广泛应用于农业领域，通过构建智能种植管理平台，实现了作物生长的实时监控、精准施肥和灌溉，显著提高了农业生产效率。国外研究还侧重于农业大数据的挖掘与分析，为农业生产提供决策支持。在国内，农业现代化智能种植管理平台研究也取得了显著进展。各地纷纷推动农业信息化建设，加大对智能种植管理平台的研究与推广力度。研究者们围绕作物生长模型、农业大数据挖掘、物联网技术等方面开展了大量研究，为我国农业现代化提供了有力支持。1.3研究目标与内容本研究旨在构建基于大数据的农业现代化智能种植管理平台，通过以下研究内容实现农业生产的高效、精准管理：（1）研究农业大数据的获取、存储与管理技术，为智能种植管理平台提供数据支持；（2）构建作物生长模型，实现对作物生长过程的实时监测与预测；（3）研究智能决策支持技术，为农业生产提供精准施肥、灌溉等管理策略；（4）摸索物联网技术在农业领域的应用，实现农作物的远程监控与智能控制；（5）通过实证研究，验证智能种植管理平台在提高农业生产效率、降低生产成本、保障农产品质量等方面的效果。通过以上研究，为我国农业现代化智能种植管理提供理论支持和实践指导。第2章大数据与农业现代化概述2.1大数据概念及其在农业中的应用2.1.1大数据概念大数据是指在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的庞大数据集。它具有大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）和价值（Value）等四个特点，通常简称为“4V”。互联网、物联网、云计算等技术的发展，大数据已逐渐成为信息时代的重要战略资源。2.1.2大数据在农业中的应用大数据在农业领域的应用主要包括：农业生产、农产品市场、农业资源管理、农业政策制定等方面。具体应用如下：（1）农业生产：通过收集和分析土壤、气候、病虫害等数据，为农作物的种植、施肥、灌溉等环节提供智能化决策支持。（2）农产品市场：利用大数据分析消费者需求、市场价格、供应链等信息，为农产品销售和营销提供指导。（3）农业资源管理：通过大数据技术对农业资源进行调查、监测和评估，实现农业资源的合理配置和利用。（4）农业政策制定：基于大数据分析，为部门制定农业政策提供科学依据。2.2农业现代化发展现状与趋势2.2.1发展现状我国农业现代化发展取得了显著成果，主要表现在以下几个方面：（1）农业生产水平不断提高，粮食产量稳定增长。（2）农业产业结构不断优化，特色农产品产业快速发展。（3）农业科技水平逐步提高，农业机械化、信息化取得明显进展。（4）农业基础设施不断完善，农业抗风险能力逐步增强。2.2.2发展趋势（1）农业生产智能化：借助大数据、物联网等技术，实现农业生产环节的智能化管理。（2）农业经营规模化：推进农业产业结构调整，发展适度规模经营，提高农业效益。（3）农业服务社会化：发展农业服务业，提高农业产业链服务水平。（4）农业政策支持体系完善：加强农业政策支持，促进农业现代化持续发展。2.3大数据在农业现代化中的作用大数据在农业现代化中的作用主要体现在以下几个方面：（1）提高农业生产效率：通过大数据分析，优化农业生产环节，提高农作物产量和品质。（2）促进农业产业结构调整：利用大数据指导农业产业结构调整，发展具有市场竞争力的农产品产业。（3）提升农业服务水平：基于大数据分析，为农业生产、流通、销售等环节提供精准服务。（4）支持农业政策制定：为部门提供科学、准确的农业数据，助力农业政策制定。（5）推动农业科技创新：大数据技术为农业科研提供新方法、新思路，促进农业科技创新。第3章智能种植管理平台需求分析3.1用户需求分析3.1.1农业生产者需求农业生产者主要包括农民、农场主、合作社等，他们对智能种植管理平台的需求主要体现在以下几个方面：（1）提高作物产量和品质，降低生产成本；（2）实现农业生产自动化、智能化，减轻劳动强度；（3）获取实时、准确的农业数据，为决策提供支持；（4）便捷地获取农业政策、市场信息、技术指导等服务。3.1.2农业科研人员需求农业科研人员对智能种植管理平台的需求主要表现在：（1）获取大量、高质量的农业数据，为科研工作提供支持；（2）实现科研实验的远程监控和数据分析；（3）促进科研成果的转化与应用；（4）与其他科研机构、专家进行合作与交流。3.1.3农业管理部门需求农业管理部门对智能种植管理平台的需求主要包括：（1）实现农业资源的合理配置和调度；（2）提高农业政策、技术指导的精准性和有效性；（3）监测农业生产情况，为决策提供数据支持；（4）提高农业应急管理能力。3.2功能需求分析3.2.1数据采集与分析（1）采集气象、土壤、作物生长等数据；（2）对数据进行分析和处理，为用户提供决策依据；（3）实现数据可视化展示。3.2.2智能决策支持（1）根据作物生长模型，为用户提供种植建议；（2）结合用户需求，提供定制化的农业生产方案；（3）评估农业生产风险，提供应急预案。3.2.3自动化控制（1）实现灌溉、施肥、喷药等农业生产环节的自动化控制；（2）与农业机械设备实现联动，提高生产效率；（3）监控设备运行状态，保障设备安全。3.2.4信息服务（1）提供农业政策、市场信息、技术指导等资讯服务；（2）实现农业专家在线咨询和互动交流；（3）支持用户之间的信息共享与交流。3.3非功能需求分析3.3.1功能需求（1）系统具备较高的数据处理和分析能力，满足大量用户同时访问的需求；（2）系统响应速度快，保证用户体验；（3）系统具备良好的扩展性，支持后续功能升级和拓展。3.3.2安全需求（1）保证用户数据安全，防止数据泄露；（2）系统具备抗攻击能力，防止恶意攻击和破坏；（3）实现用户身份认证和权限管理，保障系统安全。3.3.3可用性需求（1）界面设计简洁易用，满足不同用户群体的操作习惯；（2）提供在线帮助和操作指南，便于用户学习和使用；（3）系统具备良好的兼容性，支持多种设备和浏览器。3.3.4可维护性需求（1）系统采用模块化设计，便于维护和升级；（2）提供日志记录和错误提示，方便排查问题；（3）支持远程维护和故障处理。第4章数据采集与预处理4.1数据源选择与数据采集为了构建基于大数据的农业现代化智能种植管理平台，保证数据的全面性、准确性与时效性，本节对数据源的选择与采集方法进行详细阐述。4.1.1数据源选择数据源选择是数据采集的基础工作，关系到后续数据分析与应用的准确性。本平台主要选择以下几类数据源：（1）农业气象数据：包括气温、湿度、降水、风速等，来源于气象局或相关气象监测平台。（2）土壤数据：包括土壤类型、质地、肥力、pH值等，来源于土壤监测站点或农业部门。（3）作物生长数据：包括作物生长周期、病虫害数据、产量等，来源于农业科研机构、农业企业及农户。（4）农业经济数据：包括农产品价格、种植成本、市场供需等，来源于农业市场监测部门。4.1.2数据采集数据采集方法主要包括以下几种：（1）自动监测：利用传感器、无人机等设备，实时监测农业气象、土壤和作物生长数据。（2）人工调查：通过问卷调查、访谈等方式，收集农业经济和农户种植行为等数据。（3）网络爬虫：从农业网站、论坛等互联网平台，获取农业政策和市场信息等数据。（4）数据共享：与相关部门和企业合作，获取已有的农业数据资源。4.2数据预处理方法数据预处理是保证数据质量的关键环节，主要包括数据清洗、数据转换和数据整合等。4.2.1数据清洗数据清洗主要包括以下步骤：（1）缺失值处理：采用均值、中位数、最近邻插补等方法处理缺失值。（2）异常值检测与处理：采用箱线图、3σ原则等方法检测异常值，并进行剔除或修正。（3）重复值处理：对重复数据进行删除或合并。4.2.2数据转换数据转换主要包括以下几种方法：（1）数据标准化：将不同量纲的数据转换为相同量纲，便于后续分析。（2）数据归一化：将数据压缩到[0,1]区间，消除数据量级影响。（3）数据离散化：将连续数据转换为离散数据，便于进行分类和预测。4.2.3数据整合数据整合主要包括以下方面：（1）数据融合：将不同来源、格式和结构的数据进行整合，形成统一的数据集。（2）数据关联：挖掘数据之间的关联性，为后续分析提供依据。4.3数据清洗与融合在数据清洗与融合环节，本平台采用以下方法：（1）基于规则的数据清洗：制定一系列清洗规则，对数据进行自动化清洗。（2）基于机器学习的数据清洗：利用机器学习算法，自动识别数据中的异常值和缺失值。（3）数据融合算法：采用主成分分析（PCA）、聚类分析等方法，实现多源数据的融合。通过以上数据采集与预处理工作，为后续智能种植管理平台的数据分析与应用提供高质量的数据基础。第5章农业大数据存储与管理5.1大数据存储技术5.1.1分布式存储技术在农业现代化智能种植管理平台中，大数据存储采用分布式存储技术。该技术通过将数据分散存储在多个物理位置上，提高数据的访问速度和系统容错能力。分布式存储技术还具有可扩展性，能够满足农业大数据不断增长的需求。5.1.2云存储技术云存储技术为农业大数据提供了弹性、高效、可靠的存储服务。通过将数据存储在云端，用户可以随时随地访问数据，实现数据的高效共享。云存储技术还可以根据实际需求动态调整存储资源，降低运维成本。5.1.3数据压缩与解压缩技术为了提高存储空间的利用率，降低存储成本，农业大数据存储采用数据压缩与解压缩技术。该技术在不影响数据完整性和可读性的前提下，对数据进行压缩存储，减少存储空间需求。5.2农业大数据管理策略5.2.1数据分类与标准化针对农业大数据的多样性，制定数据分类与标准化体系，保证数据的一致性和互操作性。通过对数据进行分类、编码和标准化处理，提高数据的可用性和可维护性。5.2.2数据质量保障策略数据质量是农业大数据应用的基础。本章节提出一套数据质量保障策略，包括数据清洗、数据校验、数据更新等环节，保证数据的准确性、完整性和时效性。5.2.3数据生命周期管理针对农业大数据从产生、存储、处理到消亡的整个过程，实施数据生命周期管理。通过制定合理的数据存储、备份、归档和删除策略，降低数据管理成本，提高数据利用效率。5.3数据安全保障措施5.3.1数据安全策略制定严格的数据安全策略，包括身份认证、权限控制、数据加密等措施，保证数据在存储、传输和处理过程中的安全性。5.3.2数据备份与恢复为防止数据丢失或损坏，建立完善的数据备份与恢复机制。通过定期进行数据备份，保证在发生意外情况时，能够快速恢复数据，减少损失。5.3.3数据安全审计开展数据安全审计，对数据访问、操作等行为进行监控和记录，及时发觉并处理潜在的安全隐患，保障数据安全。5.3.4防护体系建设结合农业大数据的特点，构建全面的安全防护体系，包括网络安全、主机安全、应用安全等多个层面，保证数据安全无虞。第6章数据挖掘与分析算法6.1农业数据挖掘方法6.1.1农业数据采集与预处理农业数据挖掘方法的首要步骤是数据采集与预处理。本节主要介绍农业数据的采集方法、数据预处理技术以及数据清洗与整合策略，为后续数据挖掘提供高质量的数据基础。6.1.2农业关联规则挖掘关联规则挖掘旨在发觉农业数据中不同因素之间的潜在关系。本节将阐述农业关联规则挖掘的算法原理，并以实例说明其在智能种植管理中的应用。6.1.3农业时序数据挖掘针对农业时序数据的特点，本节将介绍时序数据挖掘的方法及其在农业领域的应用，如作物生长周期预测、气象灾害预警等。6.1.4农业空间数据挖掘空间数据挖掘技术在农业领域的应用日益广泛。本节将探讨农业空间数据挖掘方法，如基于地理信息系统（GIS）的土壤质量分析、作物分布规律挖掘等。6.2智能预测与优化算法6.2.1基于机器学习的预测算法本节将介绍基于机器学习的预测算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，并分析其在农业产量预测、病虫害预测等方面的应用。6.2.2深度学习算法在农业预测中的应用深度学习技术的快速发展，本节将探讨深度学习算法在农业预测中的应用，如卷积神经网络（CNN）在作物病害识别、递归神经网络（RNN）在气象预测等方面的应用。6.2.3遗传算法在农业优化中的应用遗传算法作为一种优化算法，在农业领域具有广泛的应用前景。本节将阐述遗传算法在作物种植规划、农业资源配置等方面的应用。6.3农业专家系统构建6.3.1农业知识库构建农业专家系统的基础是知识库。本节将介绍农业知识库的构建方法，包括农业知识获取、知识表示和知识管理等方面。6.3.2农业专家系统推理机制推理机制是农业专家系统的核心部分。本节将阐述农业专家系统中的推理方法，如正向推理、反向推理和混合推理等。6.3.3农业专家系统应用实例本节将通过具体实例，介绍农业专家系统在实际种植管理中的应用，如病虫害诊断、施肥推荐等。6.3.4农业专家系统评估与优化为提高农业专家系统的功能，本节将探讨农业专家系统的评估方法及优化策略，以实现更高效、精准的智能种植管理。第7章智能种植决策支持系统7.1决策支持系统框架为了实现农业现代化智能种植管理，本章构建了一套完善的决策支持系统框架。该框架主要包括数据采集与预处理、数据存储与管理、决策分析、决策执行与反馈四个部分。通过这一框架，实现对农业生产过程中关键环节的实时监控、分析与决策支持。7.2农业知识库与模型库构建7.2.1农业知识库农业知识库是智能种植决策支持系统的重要组成部分。它包括作物生长发育、土壤肥力、气候条件、农业技术等方面的知识。通过对农业知识的整理、归纳和整合，为决策支持系统提供可靠的知识支持。7.2.2模型库模型库包含作物生长模型、土壤肥力模型、气象模型等。这些模型以农业知识库为基础，通过大数据分析、机器学习等技术进行构建，实现对作物生长过程的模拟与预测。7.3农业生产管理与优化建议7.3.1生产管理决策支持系统通过对农业生产过程中的数据进行分析，实现对作物生长环境的实时监控。根据分析结果，为农户提供以下方面的生产管理建议：（1）灌溉管理：根据土壤湿度、气象数据等，为作物提供适宜的灌溉方案。（2）施肥管理：结合土壤肥力、作物需肥规律等，制定合理的施肥计划。（3）病虫害防治：根据病虫害监测数据、作物生长状况等，提出针对性的防治措施。（4）农事活动安排：根据作物生长周期、气候条件等，制定农事活动计划。7.3.2优化建议决策支持系统在提供生产管理建议的基础上，进一步提出以下优化建议：（1）品种选择：根据当地气候、土壤等条件，推荐适宜的作物品种。（2）种植模式：结合市场需求、生产效益等，为农户提供种植模式建议。（3）技术改进：通过分析生产数据，为农户提供农业技术改进措施。（4）资源配置：根据作物生长需求、生产成本等，为农户提供资源配置方案。通过以上决策支持系统，实现农业生产智能化、精准化管理，提高农业生产效益和产品质量。第8章智能种植管理平台设计与实现8.1平台架构设计8.1.1整体架构智能种植管理平台采用分层架构设计，自下而上分别为基础设施层、数据层、服务层、应用层和展示层。各层之间通过标准化接口进行通信，保证系统的高内聚、低耦合。8.1.2基础设施层基础设施层主要包括计算资源、存储资源和网络资源，为整个平台提供基础支撑。8.1.3数据层数据层负责存储和管理农业大数据，包括土壤、气象、作物、病虫害等数据。采用分布式数据库和大数据处理技术，保证数据的高效存储和快速查询。8.1.4服务层服务层提供了一系列农业智能服务，包括数据采集、数据处理、模型预测、决策支持等。采用微服务架构，便于各服务模块的独立部署、升级和扩展。8.1.5应用层应用层主要包括智能监测、智能分析、智能决策和智能控制等功能模块，为用户提供便捷、高效的种植管理服务。8.1.6展示层展示层采用Web和移动端等多种形式，为用户提供友好、直观的交互界面。8.2系统模块设计与开发8.2.1数据采集模块数据采集模块负责从各类传感器、无人机、卫星遥感等设备中获取农业数据。采用数据预处理技术，对原始数据进行清洗、转换和归一化处理。8.2.2数据处理模块数据处理模块对采集到的数据进行存储、管理和分析。采用大数据处理技术，实现数据的实时分析和离线分析。8.2.3模型预测模块模型预测模块利用机器学习、深度学习等技术，构建作物生长、病虫害预测等模型，为智能决策提供支持。8.2.4决策支持模块决策支持模块根据模型预测结果，结合专家知识和用户需求，种植管理建议。通过优化算法，为用户提供最佳种植方案。8.2.5智能控制模块智能控制模块负责实现自动化设备的远程控制和调度，包括灌溉、施肥、喷药等。8.3系统集成与测试8.3.1系统集成系统集成主要包括各模块之间的接口开发和测试，保证各模块之间的数据交互正常、稳定。8.3.2系统测试系统测试分为单元测试、集成测试和功能测试。通过测试，验证系统功能、功能、稳定性和安全性等指标，保证系统满足用户需求。8.3.3系统部署与优化将系统部署到生产环境，根据实际运行情况进行优化调整，提高系统功能和可用性。同时对系统进行持续监控和维护，保证系统稳定运行。第9章应用案例与效果分析9.1应用案例选取为了验证基于大数据的农业现代化智能种植管理平台在实际农业生产中的效果，本章选取了三个具有代表性的应用案例。案例分别涉及粮食作物、经济作物和设施农业，以全面评估平台在不同农业生产场景下的应用价值。9.1.1粮食作物案例：选取我国北方某粮食生产基地，主要作物为小麦和玉米。9.1.2经济作物案例：选取我国南方某经济作物种植区，主要作物为茶叶和柑橘。9.1.3设施农业案例：选取某现代设施农业园区，主要作物为草莓和番茄。9.2案例实施与数据收集9.2.1粮食作物案例：在小麦和玉米的生长周期内，利用智能种植管理平台进行土壤、气候、作物长势等数据的监测与分析，制定相应的农事操作建议。9.2.2经济作物案例：针对茶叶和柑橘的生长特点，运用平台进行病虫害预测、土壤肥力监测等，为农民提供科学的管理方案。9.2.3设施农业案例：在草莓和番茄的种植过程中，利用平台进行环境监测、生长调控等，提高产量和品质。9.2.4数据收集：通过平台收集各案例的实时数据，包括土壤、气候、作物生长、病虫害等，为效果评价提供数