联关系、 历史场景和调度方案等知识。 • 数据底板包括基础数据、 监测数据、 业务管理数据、 地理空 间数据和外部共享数据、 模型参数数据。 • 水利专题模型： 来水预报 、 需水预测 、 水资源配置 、 输配水联合调度 、 田间灌排及水旱灾害防御等模型 • 智能识别模型： 遥感识别 、 视频识别 、 音频识别等 • 可视化模型： 应满足仿真模拟 、 综合展示等需要 渗压、 渗流、 位移监测等 （ 2811 条） 边界、 水系、 渠系、 各类水工建筑物、 水库设施等 灌区 DOM/DEM 数据、 重点区域倾斜摄影、 BIM 模型数据等 种植面积、 来水预测、 需水预测、 水量分配、 水量调度等 取水许可、 供水统计、 水费结算、 量测水管理、 农业水权及节水管理等 管理体系、 巡视检查、 监督考核、 维修养护、 涉渠项目、 安全管理等 水政巡查、 水政执法、 水政管理 防洪调度 数 据 资 源 中 心 P17 1 、数字孪生平台 - 数据底 板 灌区及各干渠种植面积 多年平均毛来水量、 多年平均净来水量、 本年以来水量、 本月多年平均来水量、 预测方案 生活、 工业、 农业、 生态需水的实时供水流量、 平均年供水量、 本年已供水量、 本月已供水量 等年度及月度的兴利计划方案数量、 优化调节方案数量 ，计划申报情况 调度指令每年度申请及执行情况

.......................................................................................90 5.1.1 提高预测精度................................................................................................. 键因素，为农民提供科学的种植建议。 2. 优化资源配置：根据模 型分析结果，系统能够指导农民合理配置水、肥料和农药等资源， 减少浪费，提高资源使用效率。 3. 增强决策支持功能：通过实时 监控和预测农业生产状况，模型能够帮助农民做出更明智的决策， 如最佳种植时间、病虫害防治措施等。 为实现这些目标，项目将首先收集和整理大量的历史农业生产 数据，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。随后，利用 方面取得了一定成效，但仍存在诸多不足。首先，现有技术多依赖 于传统数据分析方法，难以处理大规模、多维度的农业数据。例 如，气象数据、土壤成分、作物生长周期等多源异构数据的整合与 分析能力有限，导致预测精度不高。其次，农业科技的应用存在地 域性差异，现有解决方案往往缺乏针对不同区域特点的定制化能 力，无法满足多样化需求。以灌溉系统为例，尽管智能灌溉技术已 在部分地区推广，但由于缺乏对不同地区气候、土壤和水资源条件

农业机器人、农业数据分析与预测等领域发挥重要作用。  育种：AI 驱动智能设计，助力效率大幅提升。当前植物育种步入 4.0“智能设计育种”阶段，借助 AI 驱动的工具 对海量数据进行分析，从而精准预测基因型-表型关联，识别新的基因组合，大幅提升精度和效率并优化育种策 略。先正达、拜耳等国际种业巨头完善的作物基因组数据库和表型数据库基础上，利用 AI 算法在作物基因编辑 靶点预测、全基因组选择模 AI 赋能全流程智慧育种平台 ........................................................... 17 图 9：农科院将气象环境数据纳入基因组预测模型 .............................................. 18 图 10：AI 辅助田间科学决策框架 ......................... ........................................................................... 25 图 16：“天工开悟”对玉米生长周期预测曲线与真实曲线对比 ............................... 25 图 17：中国农业大学 AI 赋能智慧化全流程种植管控框架 ......................

）虚拟空间和虚拟产品 3 ）虚、实之间的数据实时采集传输和模型动态融 合互动 • 数字孪生是综合运用智能感知、计算、数据建模等信息技术，通过软件定义，对物理空间进行描述、诊断、预测和决策，进 而实现物理空间与虚拟空间的交互映射，具体体现为，数据是基础、模型是核心、软件实现是载体； • 数字孪生是体系级思维的体现，实体产品在物理空间中产生互相作用，虚拟产品在虚拟空间中表现为模型的动态融合和互动。 • 温度数据 • 运行数据 • … .. • 组件几何模型 • 组件机理模型 • 组件故障诊断模型 • 组件故障预测模型 • …… 设备、组件层级 • 设备全寿命周期管理 • 提升故障诊断准确度 • 提升故障预准确 • 提升运维效率 reserved. 业务价值映射 集团层（公司）级、产线（系统）层级、设备（组件）层级 从模型到价值 从数据到模型 数字孪生体模型构建 • 实时监测 • 及时控制 • 预测性维修 • 优化运维排程 © Pera Corporation Ltd. All rights reserved. • 数字孪生体的构建结合业务功能、故障模式、运维

数据采集端（传感器、节点、基站）、 浏览终端（手机、 PC ）、 控制终端（控制节点、设备）。 农业大数据服务包含：低成本多维度环境监测、预测；精准化农业生产；动植 物生长模型；病虫害模型；专业化标准化种植养殖体系；全过程追溯；霜冻等灾 害的预测和控制；装备和机械智能控制等；新型农业模式。 来自各个农场的每个数据会自动匹配相关模型和算法，指令自动生成并对各个 设备进行控制。 农业物 ）计算 每种虫害发生所需有 效积温 •虫害发育阶段可视化 •根据有效积温和病虫 害发生发展的关系 作物环境 数据输出 数据输入 决策 数据采集 模型模拟 数据分析 措施 及时预测 农业物联网病虫害预警决策程序 Caipos® 物联网无线监测、预警和无线控制系统 建立在数据监测和准确定量描述的基础上的精准农业不仅能够 创造高度的经济效益，同时本身非常容易得到复制和规模化推广。 本地小范围作物生长环境精准预测 以表格和图形形式显示 10 天数据 ，尤其是 48 小时内的预测 准确率高达 85% 以上 每天两次更新——结果更加精确 预测内容丰富：风速、风向、空气温湿度、大气压、太阳全辐 射、降雨、露点及蒸散等。 预测频率：一小时一次 结合当地生长环境数据和最新的预测信息 通过电子邮件或短信进行通知和预警 作物生长环境预测精确最大概率可达 85% 。

·环保监测数据的整合应用，实现 对环境情况的全面掌握。 · 通过 GIS, 使分散的数据直观、集中展 示 ，为环保机构提供精细化管理手段。 · 通过对监测数据的统计分析，为制定 环保决策提供数据支撑 · 通过数据分析和预测模型，为 环境突发事件处理提供科学依据 · 实现环保行政执法职能信息化管理 提 纲 1 环保行业背景介绍 • 智慧环保应用价值 2 智慧环保总体构架 2 智慧环保业务应用 5 智慧环保应用案例 查询 引擎 报表 服务 权限服务 安全管理 应用 展现 层 访 问 层 环境质量 监测系统 智慧 环卫 外部 访问 移动 应用 Web 应 用 环境质量分 析系统 环境质量 预测系统 环保 GIS 大气 监测数 据 噪音 法规 环保 GIS 实施 细则 法规 库 其他 内部 访问 环保应急 指挥 污染源监 管系统 环保移动 执法系统 提 纲 1 环保行业背景介绍 测 大气污染 分析影响范围， 指导 水污染 型 划 型 （五）环保质量预测系统 36 Cmax = Xmax= ( )1/d 最大落地浓度 最大落地距离 （五）环保质量预测系统 · 质量预测——大气扩散模 型 37 · 质量预测——水污染评 价 C= 3 9 （五）环保质量预测系统 ( 六 ) 环保应急指挥 系统 当辖区内或周边地方举重要重大活时，清扫

统一的操作规范和技术标准，实时监控和动态跟 踪，形成全程可追溯性的产业链系统。 智慧农业 的意义 保障农产品供给 （ 1 ）能够较为全面地掌握生产和销 售信息，全产业链的成员单位可以相 互沟通，更为准确的预测种植规模、 上市时间，从而规避生产过剩和供不 应求的风险。 农业产业升级、农民增收 （ 1 ）生鲜农产品全产业链建设，缩短流通 环节减少果菜损耗，降低物流成本，有利于 降低果蔬终端销售价格。（ 水质、含氧量、 PH 值、 微量元素监测 农眼 ® APP 气候云™ AOS 可视化溯源 物联网电商小程序 新农村建设大数 据服务平台 大数据监控调度 中心 精准种植 气象灾害预警 虫害监控预警 产量预测 可视化溯源 农产品产销对接 智能灌溉系统 产业应用 服务能力 农业 AI 大脑 产业链上游 产业链核心 产业链下游 肥 料 饲 料 土 地 机 具 加 工 配 送 分 销 零 售 数据服务 农业基础库 结构化数据 数据 主题 联接 数据湖 农业主题库 非 / 半结构数据 数据 底座 数据整合 跨区域、网络、云的整合平台 农机服务 盐碱地趋势分析 海水稻产量预测 农业流通服务 数据治理 大数据平台 数据应用 病虫害识别 应用构建平台 数据服务平台 数据服务 数据源 联接 清洗 采集 基础模型固化 深挖研究性模型 数据底座 数据应用

真和推演分析。 4.2.1.2 灌区专题模型宜包括来水预报、需水预测、水资 12 源配置、输配水联合调度、田间灌排及水旱灾害防御等模型。 4.2.1.3 来水预报模型包括蓄水工程汇水区降雨预报、产 汇流预报、塘库蓄水动态变化等模型。 4.2.1.4 需水预测模型包括作物需耗水、城乡供水、工业 需水、生态需水等预测模型。 4.2.1.5 水资源配置模型包括水源可供水量分析模型，灌 用水管理业务特点和知识需求，构建灌区预报方案、业务规则、 水利对象关联关系、历史场景和调度方案等知识。 4.3.2 预报方案知识包括来水预报、需水预测、暴雨预报、 洪水预报、干旱预报等模型优选及参数集。宜在共享数字孪生 流域和数字孪生水利工程相关预测预报方案基础上，结合灌区 用水调度需求，补充相关控制单元的预报方案，并结合预报效 果及专家经验对预报方案知识进行更新融合。 14 4.3 在水资源配置与供用水调度管理模块应用基础上，融合 17 气象及来水预报、需耗水预测、流域及工程实时雨水情、工程运 行、工程管理等信息，实现基于真实环境变化的及时更新。 2 以作物需耗水预测为基础，以土壤含水量或田间水层深 度预报为核心，利用水利专业模型演算，精准预报和预测适宜 的灌水时间和灌水量。 3 根据预测的灌水时间和灌水量，以及来水预报，结合工 程供水能力（灌溉模型）或工程调度规则，利用决策模型确定水

公司作为我国通信行业的领跑者，不仅在通信建设领域成 绩斐然，在物互联网、大数据、云计算方面也大有作为。已经 建成的 OneNET 公司物联网开放云平台，以高扩展的数据库、 实时数据处理、智能预测离线数据分析、数据可视化展示等特 点，为各行各业提供了优质的大数据信息服务。在农业领域， 积极应用大数据技术指导农业产业发展，是我国农业发展的必 然趋势。 随着各地农产品电商平台的建设，陕西省特色农产品逐步 化水平建设以解决农业生产、消费的信息不对称问题是陕西省 农业发展的当务之急；在大数据时代，通过建立综合的农业数 据平台，加快农业信息化水平建设以解决农业生产、消费的信 息不对称问题；以先进的数据信息分析和灾情虫害预测，科学 指导农民种植，持续优化土壤结构，增产提质，创造品牌；利 用大数据、云计算、物互联网技术，通过建立综合的数据平台 调控农业生产，通过采集数据并解析输出，制定一系列调控和 管理措施，使农 为提升农村整体风貌提供可视化参考数据，更好地贯 彻落实建设新农村的目标；帮助农户进行生产管理及政农信息 互通,为消费端提供原产地信息及认证溯源。该项技术是发展现 代农业的重要技术支撑，对社会管理、发展预测、企业和部门 的决策乃至社会的各个领域都将产生重大影响。 －9－ 第四章 项目建设方案 4.1 总体目标 通过农业大数据平台的建设，汇集各方优质资源，构建农 业领域特色的大数据中心，发挥农业产业大数据的重要作用，

）及擅长领域等等多维度进行分类，农民通过线上逐级引导的方式与相应专 家进行互动，咨询在农业生产中遇到的相关问题。  7 、农产品市场情况分析：根据农产品信息及各地农产品的售价，提供农产品价格走势预测，供决策参考。  8 、农业产业链应用：打造休闲农业与乡村旅游为一体的平台，推进农业、旅游业的快速发展；集农产品销售、订单农业、土地流转 等电子商务平台。  9 、农业金融、保险服务：通过大 美丽乡村 共享农场 在线观光 围绕本地的品牌农产品建立农产品电子商务平台，促进农产品市场化营销和品牌化运营，逐渐 实现农业经营将向订单化、流程化、网络化转变。实现农产品销售地图、市场分析、价格预测、物 流跟踪等市场经营数据分析。以及提供仓储、物流、金融、保险等金融服务。。 四大应用——智慧经营 物流追溯、质量监管： 物联网、区块链 数据采集、质量监管： 物联网、区块链 长势监测、产量采集： 农民 供应商 员工 供应商 相关人员 ** 智慧农业：智能供应链管理  农产品预产出甘特图  订单管理  物流跟踪  库存预警等信息管理服务  通过爬虫等技术抓取数据，预测销售  通过 iot 技术实时了解物流信息 农场品种植与市场无缝对接 地面智能传感器技术：利用 xx 省香蕉园区、南繁基地等重要农作物生产区域、加工厂、水果 商品化处理中心、储藏设施及水果