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精准施肥和土壤改良至关重要。 4. 病虫害监测数据：通过农业植保部门获取病虫害发生的历史数 据和实时监测数据。包括病虫害种类、发生区域、危害程度 等，为病虫害的预测和防治提供依据。 5. 市场供需数据：通过农业市场调研和农产品交易平台获取市场 供需数据。包括农产品价格、销售量、库存量等，为农业生产 决策和市场营销策略提供支持。 为确保数据的准确性和完整性，建议建立一个数据采集与处理 的标准化流程，包括数据清洗、数据标准化和数据融合等步骤。此 温度、湿度、降雨量、风速 土壤数据 农业土壤监测站、科研机构 土壤 pH 值、有机质含量、氮磷钾含 量 病虫害监测数 据 农业植保部门 病虫害种类、发生区域、危害程度 市场供需数据 农业市场调研、农产品交易平台 农产品价格、销售量、库存量 通过多元化的数据来源和严格的数据处理流程，可以有效提升 DeepSeek 大模型在农业科技领域的应用效果，为农业生产提供更 加精准的决策支持。 第四，经济风险是不可忽视的因素。农业科技项目的投资规模 较大，可能面临成本超支或回报不及预期的局面。为了有效管理这 一风险，建议： - 制定详细的项目预算和成本控制计划，确保资金 使用合理。 - 进行市场调研和成本效益分析，明确项目的经济可行 性和潜在收益。 - 设置风险评估和预警机制，及时发现并应对潜在 的经济风险。 最后，政策和法规风险也需要关注。由于农业科技涉及多个领 域的法规，如数