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摘要:
该文针对设施农业种养殖企业用户的设施农业气象灾害直通式服务需求,运用云计算、物联网、移动互联网等信息化技术,基于JavaEE技术框架、SOA(service oriented architecture)云服务技术,通过多重因素关联规则学习方法,构建基于互联网气象数据、设施农业小气候环境数据及作物生育期等多重因素的设施农业气象灾害预警和生产管理专家知识规则,依托气象部门一体化智能网格气象预报预警平台和未来3~7 d的精细化气象要素预报,开发基于互联网数据挖掘和专家知识决策技术的设施农业气象灾害监测预警及智能决策推送服务系统,对寒潮、大风、低温寡照、暴雪等北方主要设施农业气象灾害进行早期预警提醒,系统于2017年秋冬季在天津津南区部分农业园区推广应用,基于移动互联网通过智能手机APP对5次强冷空气过程提前3~5 d自动研判并实时推送设施农业生产管理决策和防灾减灾提醒建议,便于生产管理者及时关注天气变化和提前采取生产管理措施,避免重大灾害损失,探索应用互联网、云技术、大数据挖掘等信息手段开展气象灾害早期预警,为研究满足设施农业互动式、个性化、智能化和专业化气象信息服务和推动农业现代化和现代农业发展提供借鉴.
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Android
气象服务
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JSON
OKhttp
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 北方设施农业气象灾害监测预警智能服务系统设计与实现
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 监测 预警系统 设施农业 专家决策 气象灾害 数据挖掘 信息技术
年,卷(期) 2018,(23) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 149-156
页数 8页 分类号 S625.5
字数 7562字 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.23.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张禄 4 9 1.0 3.0
2 王元胜 2 15 2.0 2.0
3 郭旺 1 9 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
监测
预警系统
设施农业
专家决策
气象灾害
数据挖掘
信息技术
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
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