农业环境监测的任务？

一、农业环境监测的任务？

及时掌握农情精准研判风险

　　现代农业尽管生产总量在不断增加，生产水平在不断提升，风险不但没有下降，反而因为农业发展新阶段带来的生产要素叠加、产业链拉长、品种联动性增强，使得农业风险更大，管理复杂性急增，以经验为主进行农业管理的方式显然不能适应需要。

所谓农业监测预警，就是通过对农产品生产、流通和消费多环节数据获取，实时掌握农情行情，通过数据分析研判，风险评估，准确判别产业状况，及时提出管理与应急措施，从而提高农业产业发展的高效性、稳定性、持续性。许世卫表示，农业监测预警主要任务是：实时掌握农情农况，准确识别风险警情，及时依警管理服务。

　　这项任务看似简单，真正做好却非常难，这要求国家、地方、单位都必须实时掌握不同区域、不同范围的农业态势，包括生产进展、业内动态、市场变化、灾害情况等等，并对未来有充分的分析与预期。

　　目前，我国已经完成了多个信息系统的建设任务，依靠数字技术建立的信息采集系统从无到有，成绩明显，但数据来源多以统计填报方式为主，实时性、标准化、无死角的信息监测能力明显不足。许世卫进一步解释说，如果数据粒度不能满足分析需要，年度类数据多，实时类数据少，将使得农业生产形势分析不准，市场形势判别迟缓。

　　监测预警是现代农业日常管理工作中的有效手段。许世卫说：“关键作用在战时，功夫体现在常日。”农业生产布局、结构调整、重大计划安排、政策措施出台，都应该建立在充分的监测数据分析结论之上。

　　近年来我国主要农产品出现调整和波动的原因是多方面的，而其中缺乏准确的中长期预测预警是一个重要原因。农业监测预警需要建立起强大的分析、反馈、应急、应对系统，就是要在准确研判市场变化的基础上，有效引导市场预期，提前识别并发布预警信息，便于相关主体及时采取应对措施，辅助形成生产对策，化解风险危机，进而促进现代农业发展，提升农业国际影响力和话语权。

　　构建农业监测预警的技术体系

　　许世卫指出，农业监测预警本质上是技术依赖型的现代农业高端管理工具，这其中涉及到物联网技术、大数据技术、人工智能技术等新一代信息技术在农业全产业链的应用，进而构成以农业信息分析学为基础的农业监测预警技术方法。

　　农业监测预警首先要有强大的数据支撑。大量传感器、物联网、高清摄像头等信息感知设备，形成了数值、文字、图像、视频等多类型农情农况大数据，形成了动态和静态相结合的大数据集合，形

二、农业环境监测过程包括？

按照介质可以分为气的监测，水的监测，土壤监测，渣的监测，噪声及振动监测，生化监测，放射性及辐射监测等。

气的监测包括环境空气监测、废气监测，水的监测包括水环境质量监测、废水监测，渣的监测包括固体废物和危险废物监测。

三、农业环境监测杆原理？

农业环境监测杆是一种用于实时监测农业环境参数的设备。其原理是通过传感器和数据采集系统来收集和测量农田中的环境数据，然后通过通信技术将采集的数据传输到云端或监测平台进行分析和处理。

具体来说，农业环境监测杆通常包括以下原理和组件：

1. 传感器：安装在监测杆上的各种传感器用于测量环境参数，如温度、湿度、光照强度、土壤湿度、土壤酸碱度、二氧化碳浓度等。每个传感器根据其工作原理和特性，将所测量的环境参数转化为电信号。

2. 数据采集系统：数据采集系统负责接收传感器产生的电信号，并进行模数转换，将模拟信号转化为数字信号。同时，数据采集系统还可以对采集的数据进行处理和校准，以确保数据的准确性和稳定性。

3. 通信技术：农业环境监测杆通常采用无线通信技术，如Wi-Fi、蓝牙、LoRaWAN、NB-IoT等，将采集的数据传输到云端或监测平台。这样，农户、农业专家或监测平台可以远程实时监控和管理农田的环境状况。

4. 数据分析与处理：在云端或监测平台上，收集到的数据可以进行存储、分析和处理。通过算法和模型，可以对环境数据进行统计分析、预测和控制，为农业生产提供决策支持和优化方案。

综上所述，农业环境监测杆通过传感器采集、数据采集和通信技术，在云端或监测平台上进行数据分析和处理，以实现对农田环境参数的远程监测和管理。这有助于农户优化农业生产，提高农产品质量和产量。 

四、环境监测数据保留规则？

一、数值修约。

检测原始数据通常是很长的一串数字，报出结果的时候，就需要进行数值修约。数值修约最基本的规则是：进舍规则和不允许连续修约规则。

①进舍规则用一句话表述，就是“四舍六入五成双”。四舍六入好理解，五成双是：拟舍弃数字的最左一位数字为5，且其后无数字或皆为0时，若所保留的末尾数字问奇数（1,3,5,7,9）则进1，即保留数字的末位数字加1。若所保留的末尾数字问偶数（0,2,4,6,8），则舍去。

②不允许连续修约是指一次修约获得结果，不能连续多次修约。

二、有效数字及小数点后最多位数。

在环境监测当中，有效数字的位数、小数点后的位数保留，一般遵循以下几个方面的规则：

①记录测定数值时，应同时考虑计量器具的精密度、准确度和读数误差。对检定合格的计量器具，有效数字位数可以记录到最小分度值，最多保留一位不确定数字。

②精密度一般只取 1～2 位有效数字。

③校准曲线相关系数只舍不入，保留到小数点后第一个非 9 数字。如果小数点后多于 4个 9，最多保留 4 位。

五、环境监测大数据

环境监测大数据一直是环境保护和气候变化领域关注的焦点。随着科技的发展和数据采集技术的不断进步，环境监测大数据正在发挥越来越重要的作用。从空气质量监测到水资源管理，大数据技术为环境监测带来了全新的可能性。

环境监测大数据的意义

环境监测大数据可以帮助我们更好地了解地球的变化与趋势，提供科学依据支持环境政策的制定和实施。通过大数据分析，可以发现环境问题的根源，预测未来的环境变化趋势，为环境保护提供科学决策依据。

应用领域

环境监测大数据在空气质量监测、水质监测、土壤污染监测等领域发挥着重要作用。通过大数据技术，可以实现对环境数据的实时监测和分析，及时发现和解决环境问题。

发展趋势

随着物联网、人工智能等技术的不断发展，环境监测大数据的应用将变得更加广泛和深入。未来，环境监测大数据将成为环保领域的重要支撑，为构建生态文明和可持续发展提供重要支持。

六、环境监测 大数据

在当今数字时代，环境监测与大数据已经成为两大热门话题，无论是从企业管理的角度还是社会公众关注的角度来看，这两个领域的重要性都愈发凸显。随着技术的不断进步和应用，我们正处于一个数据爆炸的时代，环境监测数据的采集、分析和应用已经渗透到各个相关领域，为环境保护和公众健康提供了更加有效的手段和支持。

环境监测与大数据的结合

在过去，环境监测主要依靠传统的手段和设备，数据采集和处理的效率较低，覆盖范围也有限。而随着大数据技术的发展与普及，传感器技术的进步以及物联网技术的应用，环境监测已经迎来了革命性的变革。大数据技术的引入，为环境监测带来了更高效、更精准、更全面的数据采集和处理能力，同时也为环境保护工作提供了更科学、更可靠的数据支撑。

通过大数据技术，环境监测可以实现对各类环境数据的实时监测、快速分析和精准预测，从而为环境污染防控、资源合理利用、生态环境保护等提供重要支持。同时，大数据技术还可以实现环境监测数据的智能化管理和运营，提升数据利用效率，降低数据处理成本，为环境监测工作的推进和优化提供有力保障。

环境监测大数据应用案例

在实际应用中，环境监测大数据已经得到了广泛的应用。比如，在城市环境监测中，利用大数据技术可以实现对空气质量、水质指标、噪音水平等多个环境因素的实时监测和数据分析，为城市环境管理部门提供决策支持和预警服务。

又如在工业生产环境监测中，通过大数据技术可以对生产过程中的各项环境数据进行实时监测和分析，及时发现问题并采取措施，提高生产效率和产品质量，降低环境风险和生产安全隐患。

此外，在农业领域，环境监测大数据也发挥着重要作用。通过对土壤、气候等环境因素进行大数据分析，可以为农作物生长、病虫害监测、灾害预警等提供科学依据，实现农业生产的精准化和智能化管理。

环境监测大数据的优势与挑战

环境监测大数据的应用带来了诸多优势，比如提高数据采集的效率和精准度、加快数据分析和决策的速度、优化环境监测工作流程、提升环境数据利用价值等。然而，同时也面临一些挑战，比如数据隐私保护、数据安全性、数据质量保证等问题亟待解决。

为了充分发挥环境监测大数据的优势，我们需要加强数据标准化和整合，提升数据质量和可信度；加强隐私保护和安全防护，确保数据在采集、传输、存储、处理的全过程都得到有效保护；加强数据应用和共享，促进跨领域、跨部门数据共享和合作，实现环境监测大数据的最大化利用价值。

结语

环境监测与大数据的结合，为环境保护和管理工作带来了全新的机遇与挑战。随着技术的不断创新与应用，我们相信环境监测大数据将在未来发挥越来越重要的作用，为建设美丽中国、促进可持续发展作出更大贡献。

七、环境监测数据主要应用于？

环境监测数据，主要用于为环境管理、污染源控制、环境规划等提供科学依据。

八、企业环境监测需要监测哪些数据？

企业环境监测需要监测:氮氧化物、二氧化硫、粉尘、臭氧、pm10、pm2.5、一氧化碳等等。

九、农业研发数据！！?

随着农业的现代化、科技化水平的不断提升，国内外都投入了海量的人力、物力、资金，力图打造一个全自动化的农业生产管理流程。

对于农业机器人的科研，需要从作业对象、作业环境、作业要求、制造成本、智能化程度等角度，满足不同气候条件、地形地势、生产种植环境下的农业生产需求。

中国农业大学理学院、工学院、农业无人机系统研究院等学院，为同时实现果园智能植保机自主导航，及自动对靶喷雾，跨学科、跨专业联手，联合研制了一种基于果园的自主导航兼自动对靶喷雾机器人。

该研究采用单个3D LiDAR(Light Detection and Ranging)采集果树信息确定兴趣区(Region of Interest，ROI)，对ROI内点云进行2D化处理得到果树质心坐标，通过随机一致性(Random Sample Consensus，RANSAC)算法得到果树行线，并确定果树行中间线(导航线)，进而控制机器人沿导航线行驶。通过编码器及惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)确定机体速度及位置，IMU矫正采集到的果树分区冠层信息，最后通过程序判断分区冠层的有无控制喷头是否喷雾。

结果表明，机器人自主导航时最大横向定位偏差为21.8 cm，最大航向偏角为4.02°，相比于传统连续喷雾机施药液量、空中漂移量及地面流失量分别减少20.06%、38.68%及51.40%。本研究通过单个3D LiDAR、编码器及IMU在保证喷雾效果的前提下，实现了喷雾机器人自主导航及自动对靶喷雾，降低了农药使用量及飘失量。

除了喷雾机器人外，还有农业遥感、无人植保机、自动喷雾系统、数据精准提取、三维虚拟果园构建等技术，都在进行可以探索，顺应农机装备绿色、智能、节能减排的发展趋势，开展农机装备的战略性、前沿性、基础性和多学科交叉研究，致力于弥补我国农业复杂多样的特点和农机弱项短板。

现在越来越重视农业发展和发展新型，农业机械化的步伐也会持续加快，科技强国的战略下，农业机器人也必将成为大势所趋。未来，越来越多的农业科研成果会逐步商业化，让更多便捷的农业设备走入千家万户，切实帮助解决人工操作减少、人员无法接触等实际困难，推动农业向智能化、数字化、自动化。

十、环境监测数据的五性是什么？

1. 环境监测数据的五性是：准确性、可靠性、可重复性、可比性和时效性。2. 准确性是指数据的精确程度，能够真实反映被监测环境的实际情况；可靠性是指数据的稳定性和可信性，能够在不同条件下得到一致的结果；可重复性是指在相同条件下，重复监测可以得到相似的结果；可比性是指不同时间、不同地点和不同监测方法下的数据可以进行比较和分析；时效性是指数据的及时性，能够及时提供给决策者和相关人员。3. 环境监测数据的五性是为了确保数据的质量和可信度，以便科学评估环境状况和制定相应的环境保护措施。准确、可靠、可重复、可比和时效的监测数据可以为环境管理和决策提供科学依据，促进环境保护和可持续发展。