基于大數(shù)據(jù)的小麥蚜蟲發(fā)生程度決策樹預(yù)測分類模型

張晴晴，劉勇，牟少敏，溫孚江

山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心，山東 泰安 271018

基于大數(shù)據(jù)的小麥蚜蟲發(fā)生程度決策樹預(yù)測分類模型

張晴晴，劉勇，牟少敏，溫孚江

山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心，山東 泰安 271018

小麥蚜蟲是危害小麥的主要害蟲。其發(fā)生程度預(yù)測特別是短期預(yù)測一直是植物保護(hù)領(lǐng)域難以解決的科學(xué)問題。傳統(tǒng)預(yù)測方法通常僅采用溫濕度，預(yù)測結(jié)果與實(shí)際發(fā)生匹配度不高?；诖髷?shù)據(jù)的理念和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過對2003-2013年小麥蚜蟲發(fā)生程度與瓢蟲、寄生蜂、日最高氣壓、日照時數(shù)等18種變量關(guān)系的決策樹分析，構(gòu)建了分類模型。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，日照時數(shù)與小麥蚜蟲的發(fā)生程度關(guān)聯(lián)度最高，其次是天敵瓢蟲。該模型置信度為91.49%，且運(yùn)行穩(wěn)健。

小麥蚜蟲；農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)；決策樹；分類模型

1 引言

1.1 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究背景

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘功能可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間隱藏的相關(guān)性，并能通過合適的可視化技術(shù)將這種相關(guān)性形象地展示出來。這些都有助于人們揭示事物的發(fā)生和發(fā)展的基本規(guī)律，做出快速和符合實(shí)際的預(yù)測。2014年，荷蘭科學(xué)家基于多年數(shù)據(jù)的深入分析，在《Nature》發(fā)文指出，新煙堿類殺蟲劑吡蟲啉的應(yīng)用是本地食蟲鳥類種群數(shù)量減少的主要原因[1]；同年，通過分析溫度變化與埃塞俄比亞和哥倫比亞高海拔人口密集區(qū)的瘧疾傳播蚊蟲和病原的數(shù)量變化關(guān)系，美國和英國科學(xué)家也在《Science》中發(fā)表論文，指明全球變暖會導(dǎo)致非洲和南美洲高原地帶瘧疾病的流行[2]。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)涉及農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的各個環(huán)節(jié)，采集、整合、挖掘和利用農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，能夠帶來現(xiàn)代農(nóng)業(yè)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)管理、農(nóng)業(yè)經(jīng)營和農(nóng)業(yè)服務(wù)等方面的變革。農(nóng)作物病蟲害的監(jiān)測預(yù)警是指導(dǎo)病蟲害科學(xué)防控，保障國家糧食、食物和生態(tài)安全的重要前提。盡管目前病蟲害監(jiān)測預(yù)警已有一些專用的技術(shù)和軟件，但往往采集數(shù)據(jù)指標(biāo)偏少，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不高，造成預(yù)警結(jié)果不準(zhǔn)確，與實(shí)際發(fā)生匹配度不高；或者預(yù)測模型可操作性低，不能更好地直接為政府決策或農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)。

1.2 小麥蚜蟲的危害及監(jiān)測預(yù)警

小麥?zhǔn)俏覈匾募Z食作物之一，山東省所處的黃淮海麥區(qū)是我國最主要的小麥產(chǎn)區(qū)。小麥長管蚜和禾谷縊管蚜是影響我國小麥生產(chǎn)的最主要害蟲[3]。據(jù)統(tǒng)計，我國每年小麥蚜蟲危害面積可達(dá)2.5億畝，造成減產(chǎn)15%～30%，嚴(yán)重時可高達(dá)60%。近年來，全球氣候變暖、耕作制度變化等因素使麥蚜的繁殖能力和適應(yīng)性顯著增強(qiáng)，其危害日趨嚴(yán)重[4]。

監(jiān)測預(yù)警是小麥蚜蟲“統(tǒng)防統(tǒng)治”和有效控制的基礎(chǔ)。它能夠嚴(yán)格按照防治閾值的要求服務(wù)于政府決策和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。由于小麥蚜蟲發(fā)生的普遍性和危害的嚴(yán)重性，國內(nèi)外已有不少對其發(fā)生期和發(fā)生程度預(yù)測的研究[5-8]。但絕大多數(shù)研究僅僅是根據(jù)有限的氣象數(shù)據(jù)（如溫度和濕度），采用線性回歸分析，建立相關(guān)的線性模型，開展中長期預(yù)測。此種預(yù)測忽視了生物因子（如自然天敵）及其他非生物因子與蚜蟲發(fā)生的關(guān)聯(lián)性，預(yù)測準(zhǔn)確度低。因此，依據(jù)多年小麥蚜蟲發(fā)生時農(nóng)作物生長發(fā)育狀況、氣象條件、天敵因素、周邊環(huán)境以及農(nóng)事管理措施等數(shù)據(jù)的支撐，以大數(shù)據(jù)的研究技術(shù)，發(fā)揮其預(yù)測及分析功能，可為小麥蚜蟲的綠色和科學(xué)防控服務(wù)。

1.3 決策樹C5.0算法的發(fā)展及優(yōu)勢

決策樹（decision tree）是一個類似于流程圖的樹結(jié)構(gòu)，其中每個內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個屬性上的測試，每個分枝代表一個測試輸出，而每個葉節(jié)點(diǎn)代表一種類別。決策樹這一數(shù)據(jù)挖掘方法的起源是概念學(xué)習(xí)系統(tǒng)（concept learning system，CLS）。在CLS的基礎(chǔ)上發(fā)展到ID3算法，ID3算法是該方法的高潮[9,10]。ID3算法是由Quinlan R于1986年提出的，他將Shannon的信息論引入決策樹算法中，把信息熵作為選擇測試變量的標(biāo)準(zhǔn)，對訓(xùn)練集進(jìn)行分類并構(gòu)造決策樹來預(yù)測如何由變量對整個實(shí)例空間進(jìn)行劃分[11]，后來又演化為能處理連續(xù)變量的C4.5。最終C5.0算法出現(xiàn)，經(jīng)過多次改進(jìn)該算法已經(jīng)相對成熟，其主要優(yōu)勢體現(xiàn)在運(yùn)行速度及性能方面。其另一優(yōu)勢是分析結(jié)果最終以樹型圖或者規(guī)則集的形式表示，不受時間的約束，將屬性按照重要度權(quán)重大小排列在樹型圖上，在預(yù)測小麥蚜蟲發(fā)生等級的過程中，可優(yōu)先考慮重要度較大的屬性，這樣在判斷麥蚜發(fā)生等級時較便捷，可充分滿足實(shí)際生產(chǎn)的需求。

與SVM及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只輸出發(fā)生等級相比，C5.0樹型圖在田間的可操作性更強(qiáng)。決策樹C5.0可通過人工干預(yù)，即決策樹可以被修剪，避免模型的過度擬合。當(dāng)然，常見的決策樹算法有很多，如CHAID算法和CART算法，其中CHAID算法側(cè)重于統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)；CART算法是根據(jù)Gini系數(shù)和方差來選擇最佳分組變量和分割點(diǎn)，而C5.0算法以熵值函數(shù)將變量分組，在判斷輸入變量的異質(zhì)性上，顯然后者優(yōu)于前者。因此，本文選用決策樹C5.0作為構(gòu)建小麥蚜蟲發(fā)生程度模型的算法。

依據(jù)大數(shù)據(jù)理念，在農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警中，首次采用決策樹的數(shù)據(jù)分析和挖掘手段，構(gòu)建小麥蚜蟲發(fā)生關(guān)聯(lián)因子的決策樹預(yù)測分類模型，為小麥蚜蟲的有效控制，為保障國家糧食、食物安全和促進(jìn)農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效服務(wù)。

2 數(shù)據(jù)采集與分析

2.1 數(shù)據(jù)特征

本文涉及的數(shù)據(jù)類型主要包括2003-2013年小麥蚜蟲的發(fā)生程度、天敵發(fā)生量、小麥生育期及逐日氣象數(shù)據(jù)。其中，天敵有2類，分別是瓢蟲和寄生蜂，瓢蟲為平均1 m2內(nèi)的有效蟲態(tài)數(shù)量，寄生蜂為平均百株僵蚜的數(shù)量；氣象的變量種類共16個，分別為：20∶00-次日20∶00降水量、極大風(fēng)速、極大風(fēng)速的風(fēng)向、平均本站氣壓、平均風(fēng)速、平均氣溫、平均水汽壓、平均相對濕度、日照時數(shù)、日最低本站氣壓、日最低氣溫、日最高本站氣壓、日最高氣溫、最大風(fēng)速、最大風(fēng)速的風(fēng)向和最小相對濕度。變量中的2003-2013年小麥蚜蟲的發(fā)生程度、天敵發(fā)生量和小麥生育期均來自魯中生態(tài)區(qū)[12]各地植物保護(hù)站和本實(shí)驗(yàn)室逐年系統(tǒng)調(diào)查的數(shù)據(jù)。逐日氣象數(shù)據(jù)來自國家氣象中心。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.2.1 目標(biāo)變量離散化

在模型構(gòu)建中，離散型變量要比連續(xù)型變量的處理速度快，因此將目標(biāo)變量進(jìn)行離散化處理[13]。根據(jù)中華人民共和國農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（NY/T612-2002）《小麥蚜蟲測報調(diào)查規(guī)范》，當(dāng)季蚜蟲累計發(fā)生量達(dá)到發(fā)生總量的16%、50%、84%的時間分別為始盛期、高峰期、盛末期，從始盛期至盛末期一段時間為發(fā)生盛期。小麥蚜蟲的發(fā)生程度分為5級，主要以當(dāng)?shù)匦←溠料x發(fā)生盛期平均百株蚜量來確定，各級指標(biāo)見表1。

表1 小麥蚜蟲發(fā)生程度分級指標(biāo)

2.2.2 變量刪除

將可以用其他變量代替的變量刪除，小麥生育期的變化基本與日照時數(shù)呈正相關(guān)，由于小麥生育期是通過觀察小麥的生長發(fā)育情況人為確定的，其調(diào)查結(jié)果的誤差大于日照時數(shù)，因此小麥生育期保留日照時數(shù)。

2.2.3 決策樹C5.0算法原理

決策樹C5.0算法共涉及3個函數(shù)，分別是計算熵值函數(shù)、計算信息增益函數(shù)和計算信息增益率函數(shù)。其中，熵值函數(shù)是決策樹的變量選擇函數(shù)，用來預(yù)測信息位數(shù)。熵值函數(shù)的計算式如下：

其中，pn為n發(fā)生的概率。Entro(p1, p2,…,pn)=0，表示存在唯一的可能性；pn的差別越小，Entro(p1,p2,…,pn)的值就越大，相反，pn的差別越大，熵值就越小。

決策樹中信息熵的計算式如下：

其中，m是一個樣本集合，目標(biāo)變量n有k個，freq(ni,m)表示n的樣本數(shù)，｜m｜表示集合m的樣本數(shù)。

根據(jù)計算所得的信息熵值計算信息增益值，信息增益函數(shù)是進(jìn)行變量選擇前后的信息差值的函數(shù)。S是某屬性變量，有a個分類，其計算式如下：

Info(T)和Info(S)分別是決策樹進(jìn)行屬性劃分前后的信息增益值，其計算式如下：

信息增益率則是逐個計算比較，最終確定樹型圖上節(jié)點(diǎn)的位置。

基于訓(xùn)練集得到的決策樹通常不是最佳的，因?yàn)闆Q策樹中的構(gòu)造會受到樣本中異常數(shù)據(jù)的影響，存在過度擬合問題，得到的決策樹因失去一般代表性而不適用于對新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測[14]。因此，需要對決策樹進(jìn)行剪枝。誤差估計是在訓(xùn)練樣本基礎(chǔ)上給出一個置信度1-a，C5.0默認(rèn)的置信度為1-25%=75%，然后計算錯誤率[15]。C5.0算法主要克服了ID3算法中偏向取值多的變量的不足[16]。本文采用IBM SPSS Modeler中較成熟的C5.0算法，最終結(jié)果可用樹型圖或者規(guī)則集的IF-THEN形式顯示。

3 結(jié)果

將小麥蚜蟲發(fā)生程度設(shè)置為目標(biāo)變量，其余變量設(shè)置為輸入變量，編寫數(shù)據(jù)流。其中，樣本中75%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，25%的數(shù)據(jù)作為測試集，運(yùn)行該數(shù)據(jù)流，得到信息增益率、樹型圖、規(guī)則集及準(zhǔn)確率，建立相關(guān)的分類模型。

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理及數(shù)據(jù)特性

經(jīng)目標(biāo)變量離散化及特殊值的去除，統(tǒng)計目標(biāo)變量的結(jié)果如圖1所示。其中，1級占最大比例，4級占比例最少，眾數(shù)為1。

圖1 小麥蚜蟲發(fā)生等級統(tǒng)計

3.2 信息增益率

為消除訓(xùn)練集中的孤立點(diǎn)，決策樹會對樹型圖進(jìn)行剪枝訓(xùn)練，最終得到10個相關(guān)性較強(qiáng)的變量。其中，信息增益率最高的變量為日照時數(shù)（0.378 2），作為樹型圖的第一個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行測試。分別根據(jù)信息增益率的值分配各輸入變量的節(jié)點(diǎn)位置，見表2。

表2 輸入變量的信息增益率

3.3 決策樹樹型圖

C5.0決策樹的分析方法最終運(yùn)行結(jié)果可用樹型圖的形式表示。圖2為部分決策樹樹型圖。

圖2 部分決策樹樹型圖

圖2中，節(jié)點(diǎn)表示輸入變量，其位置取決于信息增益率的大小。類別是目標(biāo)變量的取值，即小麥蚜蟲的發(fā)生等級，n表示樣本的個數(shù)。由圖2可知，當(dāng)日照時數(shù)大于13 h，小麥蚜蟲發(fā)生程度為4級；當(dāng)日照時數(shù)小于或等于13 h，并且百株瓢蟲數(shù)小于或等于7.6頭時，小麥蚜蟲發(fā)生等級為1級；當(dāng)百株瓢蟲數(shù)大于7.6頭時，如日最高本站氣壓大于848.9 hPa且20∶00-次日20∶00降水量大于0.3 mm，則小麥蚜蟲發(fā)生等級為3級；當(dāng)日最高本站氣壓大于848.9 hPa、20∶00-次日20∶00降水量小于或等于0.3 mm且最大風(fēng)速大于11.5 m/s時，小麥蚜蟲發(fā)生等級為2級，以此類推。

3.4 決策樹規(guī)則集

規(guī)則集可根據(jù)樹型圖來提取，樹型圖中從頭至尾的每一條執(zhí)行線路為一條規(guī)則集，具體提取方法如圖3所示。

圖3 規(guī)則集提取流程

決策樹分析結(jié)果的另一種表達(dá)方式是“IF-THEN”的規(guī)則集形式。部分規(guī)則如下：規(guī)則用于 1 - 包含 2 個規(guī)則

規(guī)則 1 用于 1.0

如果平均水汽壓≤123

并且日照時數(shù)≤130

并且日最低氣溫＞112

則 1.000

規(guī)則 2 用于 1.0

如果日照時數(shù)≤130

則 1.000

規(guī)則用于 3 - 包含 1 個規(guī)則

規(guī)則 1 用于 3.0

如果 20-20時降水量＞3

并且日最高本站氣壓＞8 489

則 3.000

規(guī)則用于 4 - 包含 1 個規(guī)則

規(guī)則 1 用于 4.0

如果日照時數(shù)＞130

則 4.000

根據(jù)目標(biāo)變量的取值，該規(guī)則集可分為5種規(guī)則，分別針對1級、2級、3級、4級和5級小麥蚜蟲發(fā)生等級，由于原理類似，本文只呈現(xiàn)部分較短的規(guī)則。在每一種規(guī)則中包含一個或多個規(guī)則，可根據(jù)輸入變量預(yù)測目標(biāo)變量，無需再次進(jìn)行計算機(jī)驗(yàn)證。例如規(guī)則用于1中的規(guī)則1，如果某年的平均水汽壓小于或等于12.3 hPa，日照時數(shù)小于或者等于13 h，并且日最低氣溫大于11.2 ℃，那么小麥蚜蟲的發(fā)生等級可預(yù)測為1級。

3.5 模型檢驗(yàn)

C5.0算法常用于商業(yè)、醫(yī)學(xué)等精確估計，其模型的置信度是統(tǒng)計預(yù)測值中正確值的個數(shù)占總樣本數(shù)的比值。經(jīng)分析，得到樣本中目標(biāo)變量的正確值與錯誤值。計算得到該模型的置信度為91.49%，且運(yùn)算穩(wěn)定（見表3）。由小麥蚜蟲的預(yù)測值與真實(shí)值的擬合圖可知（如圖4所示），對于5級的預(yù)測效果偏離真實(shí)值最大。

4 討論

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)有其自身特有的復(fù)雜性和特殊性，相對于采用二維表來邏輯表達(dá)的關(guān)系型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域更多的是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如大量的文字、圖表、圖片、動畫語音、視頻等形式組成的超媒體要素以及專家經(jīng)驗(yàn)和知識農(nóng)業(yè)模型等[17]，這些特性都使其更適合應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)。加之物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)向農(nóng)業(yè)各領(lǐng)域滲透，大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用已成為農(nóng)業(yè)信息技術(shù)發(fā)展的必然趨勢[18]。近年來，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用日漸深入，每年產(chǎn)生海量病蟲害方面的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究奠定了基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)落腳于農(nóng)業(yè)，讓理論變?yōu)閷?shí)踐并服務(wù)于社會，引領(lǐng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)進(jìn)入新的發(fā)展空間，將會給農(nóng)業(yè)帶來翻天覆地的變化。

表3 小麥蚜蟲預(yù)測模型的真實(shí)值與預(yù)測值

圖4 決策樹分析結(jié)果擬合

精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)挖掘并非依賴精準(zhǔn)的算法，無論是分類模型還是回歸模型，算法已經(jīng)經(jīng)歷了無數(shù)次的運(yùn)行驗(yàn)證，只有數(shù)據(jù)的質(zhì)量才會決定最終結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此數(shù)據(jù)的預(yù)處理環(huán)節(jié)在數(shù)據(jù)挖掘中是非常重要的環(huán)節(jié)[19]。C5.0算法已經(jīng)被驗(yàn)證無數(shù)次，其準(zhǔn)確率高，主要是針對大數(shù)據(jù)集的分類算法，繼續(xù)沿用C4.5算法的運(yùn)算函數(shù)，運(yùn)行速度和性能在C4.5的基礎(chǔ)上有了明顯提高。其結(jié)果最終呈現(xiàn)為非線性，無需假設(shè)輸入變量間不相關(guān)。其優(yōu)勢在于分析結(jié)果為樹型圖或規(guī)則集的形式，在實(shí)際生產(chǎn)中無需運(yùn)行算法，可直接辨別小麥蚜蟲的發(fā)生等級。因此，根據(jù)本文研究結(jié)果，可采集氣象、生育期及天敵參數(shù)，預(yù)測小麥蚜蟲的發(fā)生等級，服務(wù)決策和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

小麥蚜蟲的發(fā)生程度與氣象因素和天敵的關(guān)聯(lián)度高。本文淡化了調(diào)查的時間序列，隨機(jī)選取訓(xùn)練集和測試集，通過訓(xùn)練集找出輸入變量與目標(biāo)變量之間的固定關(guān)系，然后用測試集驗(yàn)證這一關(guān)系。結(jié)果顯示，小麥蚜蟲的發(fā)生程度與日照時數(shù)關(guān)聯(lián)度最高，其次為瓢蟲和寄生蜂。因此，在小麥生產(chǎn)中，針對小麥蚜蟲發(fā)生程度的短期預(yù)測，可依據(jù)該模型完成。另外，當(dāng)日照時數(shù)達(dá)到13 h時，應(yīng)當(dāng)注意防控小麥蚜蟲的大發(fā)生。

隨著物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集技術(shù)在病蟲害監(jiān)測預(yù)警中的逐步應(yīng)用，采集的規(guī)范化的海量數(shù)據(jù)會不斷提高建模的數(shù)據(jù)質(zhì)量，將會使預(yù)測更加符合實(shí)際。

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Decision tree predictive classification model on the occurrence degree of wheat aphids based on big data

ZHANG Qingqing, LIU Yong, MU Shaomin, WEN Fujiang
Agricultural Big Data Research Center, Shandong Agricultural University, Taian 271018, China

Wheat aphids are the main pests of wheat crops. The monitoring and forecasting of their occurrence degree, especially the short-term occurrence degree, is much difficult. Many traditional predictions rely only on temperature and humidity, so the match degree to the actual occurrence value is low. Based on the concept of big data and data mining programs, the predictive classification model was established by means of the decision tree analysis of the relationship between the occurrence degree of aphids and up to 18 variables. It was found out that the duration of sunshine has the highest degree of relevance to the forecasting level of aphids, followed by ladybird. The confidence coefficient of the model that runs steadily in the experiment is 91.49%.

wheat aphids, agricultural big data, decision tree, classification model

S431.9

A

10.11959/j.issn.2096-0271.2016007

張晴晴（1991-），女，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士生，主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)。

劉勇（1968-），男，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)楹οx綠色防控和農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)。

牟少敏（1964-），男，博士，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)教授，主要研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別。

溫孚江（1955-），男，現(xiàn)任山東農(nóng)業(yè)大學(xué)校長、教授，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟理事長，全國人民代表大會常務(wù)委員會委員。早年留學(xué)美國，并獲博士學(xué)位。主要從事植物保護(hù)研究和宏觀農(nóng)業(yè)研究工作。發(fā)表論文210余篇，專著5部。最近一部專著《大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)》由中國農(nóng)業(yè)出版社于2015年9月出版。目前主要從事農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究工作，是我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究主要發(fā)起人之一。

2015-10-30

劉勇，liuyong@sdau.edu.cn；溫孚江，fjw@sdau.edu.cn

山東省農(nóng)業(yè)重大應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新課題基金資助項(xiàng)目

Foundation Item: Major Innovation of Applied Technology in Agriculture of Shandong Province