随着信息技术的迅猛发展和数字化转型的深入推进，国家农业大数据中心的建设已成为推动农业现代化、提升农业综合竞争力的关键举措。农业大数据不仅涉及农田管理、作物生长、农机作业等多个领域，还涵盖了市场信息、政策法规、农业科技等多个方面，其深度挖掘和应用对于促进农业高质量发展具有重要意义。
在推进国家农业大数据中心的建设过程中，首要任务是建立健全数据采集、存储、分析和应用的全链条体系。要依托先进的信息技术，实现农业生产全过程的数据化，确保数据的准确性和时效性。同时，要加强数据资源的整合和共享，打破信息孤岛，实现数据资源的互联互通，为农业决策提供全面、准确的数据支持。
在建设过程中，还要注重数据的挖掘和应用。通过深度分析大数据，可以揭示农业生产中的规律和问题，为农业生产提供科学的指导。例如，通过对气象、土壤、作物生长等数据的分析，可以预测作物的生长情况，为农民提供科学的种植建议；通过对市场数据的分析，可以把握市场需求，为农业企业提供市场导向。
此外，国家农业大数据中心的建设还需要加强与国际先进水平的对接。要引进国际先进的农业大数据技术和经验，加强与国际农业大数据平台的合作与交流，推动我国农业大数据技术的发展和应用。
总之，国家农业大数据中心的建设是一项系统工程，需要政府、企业和社会各方面的共同参与和努力。只有建立起完善的数据体系，加强数据资源的整合和共享，深入挖掘和应用数据资源，才能推动农业数字化转型，实现农业现代化和乡村振兴。
农业农村大数据公共平台基座展示
建设国家农业大数据中心的作用
（1）为精准农业决策提供支持服务
决策分析是精准农业技术体系中的核心环节，它往往需要融合农田小区域作物、土壤、环境空间差异化的数据，并进行实时的数据处理，为精准作业提供支撑。虽然专家系统、作物模拟模型、作物生产决策支持系统等传统的生产决策技术取得了一些成果，但效果并不理想。决策分析利用大数据处理分析技术，集成作物自身生长发育情况以及作物生长环境中的气候、土壤、生物、栽培措施因子等数据，综合考虑经济、环境和可持续发展的目标，弥补专家系统、模拟模型在多结构、高密度数据处理方面的不足，为农业生产决策者提供精准、实时、高效、可靠的辅助决策。
（2）有效地监测与控制农业生产环境
农业生产环境监测与控制系统属于复杂的大系统，贯穿农业信息获取、数据传输与网络通信、数据融合与智能决策、专家系统、自动化控制等整个流程，并在大田粮食作物生产、设施农业、畜禽水产养殖等方面广泛应用。随着传感器技术的不断发展，农业信息获取的范围越来越广，从农作物生长过程中的营养数据、生理数据、生态数据、根系发育数据以及大气、土壤、水分、温度等农作物生产环境数据，到针对畜禽个体、群体的生长发育、环境和健康数据以及动物个体行为、群体行为、动物监控状况数据等，数据传输的精度越来越高、频率越来越快、密度越来越大，数据综合程度越来越强。农业生产利用大数据技术能突破多源数据融合、高效实时处理等方面的瓶颈，实现农作物生长过程的动态、可视化分析与管理以及畜禽养殖的个性化、集约化、工厂化管理。
（3）农业科学大数据处理
农业大数据不仅为农业科研提供了信息支撑，更增强了农业科研的分析能力，提高了准确性和可靠性。大数据从两个方面对农业科研产生了深远的影响。一方面，就生物信息学领域而言，大数据在科学研究的过程中产生了海量数据，以蛋白模拟参数计算为例，一周数据量约为10GB，若缺少有效的数据处理平台，将很难取得重大农业科学问题的突破。农业生产应该充分利用农业大数据技术发展的机会，面向生物信息学的基因计算、基因测序、生物模拟等高性能计算服务，创新农业科研方式，提高我国农业科研创新能力。另一方面，其他农业科研活动中的农田试验数据、生化分析数据、网络资源、农业测量数据、远程监控数据、基因图谱数据、野外调查数据等迫切需要进行集成共享数据，农业生产通过各类科研数据资源的整合，为科研育种、农业试验、模型研究、资源共享提供支撑。
（4）农业市场数据监测预警
农业市场数据监测预警是指全产业链地信息采集、数据分析、预测预警与信息发布。目前这类数据非常庞大，常规的数据分析方法根本无法监测预警这类数据。利用大数据智能分析和挖掘技术实现农业数据的快速采集、数据关联分析预测、预警模型建立、预警多维模拟和可视化等功能，将大幅度提高农业监测预警的准确性。
（5）农产品物流管理
（6）农业农村综合信息服务
按照“平台上移，服务下延”的思路，农业农村综合信息服务集成与整合各分散的信息资源，并在全国范围内共享信息资源。它还利用大数据技术，分析复杂多样、动态时变的农业用户信息行为，研究大规模服务及用户动态需求组合的学习和进化机制模型，突破农户需求智能聚焦技术，实现信息服务按需分配以及云环境下大规模部署的智能系统服务与庞大的“三农”用户群的多样性、地域性、时变性等个性化需求的快速对接。