餐桌上的数据大战

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收藏 2013-10-10

【摘要】大数据时代，不仅天气可以预测，土壤也可以进行数据分析。大数据可以保证食品质量，更可以保证食品安全，例如让国人忧心忡忡的牛奶。
　　2010年，全球极端气候导致巴基斯坦、中国和澳大利亚出现严重水灾，俄罗斯出现酷热天气，另外由于人类使用化石燃料导致温室气体不断增加，21世纪的天气已经变得非常地阴睛不定，这严重影响农业生产。Weather Bill公司（天气保险公司）CEO弗莱德伯格说： “全球农业产值近3万亿，但由于天气情况变化无常、难以预测，90%的损失都是由不可预测的天气导致的。”

　　进入大数据时代，我们掌握了预测天气的能力，通过对数据的搜集分析，我们不仅能预测晴天、阴天、狂风暴雨等天气情况，还能对农业生产的各个环节进行监控，从植物种植土壤到牲畜饲养饲料，每一个环节都能够通过数据统计分析，得出最佳处理方式。

　　2009年奥巴马ZF提出Data.gov，按原始数据、地理数据和数据工具三个门类组织开放的数据。它的目的是使得私人领域的开发者，能够利用那些ZF采集但未经梳理的各类信息，开发应用来提供公共服务或者进行盈利。美国农业部建立一个门户网站，该网站能链接到348个农业数据集，包括诸如植物基因组学和当地天气情况的详尽数据库，计算机将通过对于数据的计算，找到最佳土壤、湿度、日照时间，准确判断农作物是否该施肥、浇水，或者打药，尽量避免因自然因素造成的产量下降。除此之外，农民还可以根据数据库分析出当地的市场价格，以及农作物种植搭配，达到资源利用最大化，避免因市场供需失衡给农民带来经济损失。很多公司由此开始进行数据的分析，为公民提供定制服务。

　　加州大学斯克利普斯海洋研究所根据820亿次计算以及60年的气象历史数据来识别天气模式然后将这些模式与当前的气候条件进行比较，再运用预测性分析进行天气预测，最长可提前40天生成冷热天气概率，而传统主观预测的模型一星期以上的准度就不行了。传统模型之所以预报时间短，是因为影响天气变化有成千上万个变量，传统的模型需要一些基本的假设，一旦这些假设的初始条件有误，整个分析预测就失败了。

　　大数据时代，不仅天气可以预测，土壤也可以进行数据分析。美国Solum公司为农民提供精致化农业服务，数据来源有两个部分，第一可以通过公司开发的No Wait Nitrate系统在田间地头进行分析，即时获取数据；同时也可以把土壤样本寄给该公司的实验室，让他们帮助你进行分析。根据公司高效＼精准的土壤抽样分析，可以使得农户在最正确的时间、地点继续精确地施肥，从而起到提高产出、降低成本的作用。

　　日本宫崎县西南部的“都城”市盛产卷心菜，与普通的种植不同，菜地里的蔬菜们每天都在“监控”中成长，通过摄像头、传感器等设备，每天的气温、湿度、雨量都被记录下来传到农民的智能手机或者平板电脑上，这样农民可以第一时间采取所措，保证蔬菜们在最好的环境下健康成长。这一措施，使得卷心菜的收成增加了30%.

　　Cognos是IBM旗下一款财务报告分析软件，Sun World公司的预算和报告主管Steve Greenwood将许多不同的数据库的劳力、能源和价格数据整合到Cognos进行分析，了解不同工人分组的采摘速度，这样主管每天都能发现工作效率低于平均值的小组，并提出激励计划来提高他们的业绩。

　　这并不是要榨取工人们的剩余价值，只是因为对于葡萄园而言，时间是非常宝贵的。葡萄的收获季只持续大约6周时间，从7月初到8月中。根据Cognos分析，农场经理能够在每天早晨和白天的任意时间发现效率低下的小组并马上采取行动，确保葡萄在最短的时间内收获完毕。

　　另外，Cognos软件对于长期分析同样非常擅长。在葡萄园中，葡萄通常是以T字棚架生长的，它离地面很近。工人必须弯腰并用他们的手来摘下T字棚架上的葡萄，这给他们的背部带来巨大的压力。Sun World的主管希望能引进一种新的棚架，增加了1英寸调度，使得工人们能够站着摘葡萄，但他们并不确定新设备的投入回报比是否足够高。经过Cognos软件分析，在使用新设计的棚架后，公司将采摘每箱葡萄的成本减少了0.50美元，按照每个夏天采摘600到700万箱的数量计算，每年可以至少节省300万美元。 Greenwood说： “我们已经验证了这些棚架所带来的成本节省。”

　　大数据可以保证食品质量，更可以保证食品安全，例如让国人忧心忡忡的牛奶。在美国，牛奶相对让人放心。在美国明尼苏达州，农场主用AstronautA4挤奶机喂牛，并用无线电或者红外线扫描牛的项圈，辨识牛的身份，记录牛的重量和产奶量，以及挤奶所需的时间／需要喂多少饲料，甚至牛反刍需要多长时间。另外，每一个乳头里挤出的奶都需要查验颜色、脂肪和蛋白质含量、温度、传导率（用于判断是否存在感染的指标），以及体细胞读数，所有的数据汇总后将做成一份报告；发送到奶农的手机上。

　　我们运输货物，可以通过二维码随时检查我们的包裹走到了哪里，现在这一技术将应用在食品领域，通过RFID技术(Radio Frequency Identification，射频识别)，我们可以对餐桌上所有的食物进行原材料的跟踪，青菜是在哪个菜园生产，气温、天气状态怎样，牛肉是从哪个养殖场运出，又是从哪里进行宰杀，来到我们的餐桌上。

　　目前，宁波的水产、蔬菜等十类食品被列入“大宗食品购销路线图”，如果一个消费者购买一块猪肉，他将会在价格标签上看到一个由10位数字组成的“追溯码”。一旦发现食品安全问题，人们就可以通过这个“追溯码”和电脑查询系统，查到这块肉产自哪里、检疫证号是多少、在哪里屠宰、是谁批发和零售的。追溯码就是大数据的体现，如果没有大数据技术，我们很难从一张小小的卡片上看到这块猪肉的前世今生。
（源：商业周刊）

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刘朋鸟飞

2013-10-10 09:46:24

加州大学斯克利普斯海洋研究所根据820亿次计算以及60年的气象历史数据来识别天气模式然后将这些模式与当前的气候条件进行比较，再运用预测性分析进行天气预测，最长可提前40天生成冷热天气概率，而传统主观预测的模型一星期以上的准度就不行了。传统模型之所以预报时间短，是因为影响天气变化有成千上万个变量，传统的模型需要一些基本的假设，一旦这些假设的初始条件有误，整个分析预测就失败了。

根据这些数据真的可以准确预测一星期以上的天气状况？

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Still..

2013-10-10 17:56:49

刘朋鸟飞发表于 2013-10-10 09:46
根据这些数据真的可以准确预测一星期以上的天气状况？

820亿，60年。背后的规律当然能够预测出来，这就是大数据的力量，不是吹捧出来的

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fcfc2013

2013-10-15 20:50:01

“追溯码”
目前我还么有接触过，中国的食品安全很令人担忧

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