刘传勇：大数据对我们的生活有什么影响(2)

　　比如我们运转时可以很清晰地看出北京24小时内的车辆分布情况，通常人们认为北京每天早上6点到8点间的高峰路段是三环、四环，但是数据显示机场高速才是高峰路段;下午1点，对出租车司机来说什么地方生意最好?统计显示是金融街，这里每天有很多人在这一时段赶往机场，这些收益都依托于大数据平台。

　　滴滴出行利用大数据平台更好地分配并合理利用了已有资源，也只能解决部分问题。只有掌握全局，才能控制全局。

　　大数据的出现，终于给城市一个希望。大数据可以连续观测城市交通每天发生的变化，然后再利用这些数据分析交通的问题所在。

　　大数据+农业

　　我们经常会看到或听到农户农产品滞销，瓜果蔬菜贱卖或烂在地里的新闻，其实原因归咎于市场供需问题。同时，也会出现出现“蒜你狠”“姜你军”“豆你玩”的供小于求的情况。其实如果能把农业生产过程中的数据汇总起来，要想合理生产实现“供需平衡”并非难事。

　　比如说，今年安徽某农场葡萄产量高，在当地的市场需求量却很小。通过大数据数据采集发现山东某地葡萄的市场需求高，那么农场管理人就可以尽早联系山东地区的销货商，将葡萄售往山东地区。并且，农场主可以提前通过大数据平台采集的消费者需求报告，进行市场分析，提前规划生产，降低生产风险，帮助农户在农事方面做出更明智的决策。

　　据悉，美国 2% 的农民，却养活了 3 亿多的国民，靠的就是高度的农业机械化生产。美国的农民无须每天都去农田里，坐在家里看看屏幕就能知道农作物的生产情况。甚至连拖拉机都不用亲自开，全部是自动化耕作，坐进拖拉机里，按两个键，你就可以一边喝咖啡一边收割了。

　　通过农业大数据，可以通过传感器对农作物的生产环境进行检测从而感知农作物的生产。通过采集农作物生长环境中的各项指数数据，再把这些采集的数据放到本地化的或云端的数据中心，从而对农业生产的历史数据和实时监控数据进行分析，提高对作物种植面积、生产进度、农产品产量、天气情况，气温条件，灾害强度，土壤湿度的关联监测能力

　　比如系统监测一号大棚的土豆土壤湿度不足，那么就可以及时填充土壤湿度，比如监测三号大棚的辣椒色泽浅，那么就可以通过数据分析出原因，如果是缺乏养分那就需要及时的施肥。

　　试想如果在作物的生长过程中，气候灾害可以得到规避及科学有效防治措施，种植方法可以得到有效指导，那么随之而来的将会是产量的稳产甚至提高，从源头上提高农业生产效率。

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（编辑：ASP站长网）