广州至苏州冷冻物流列表 冷藏运输 有那些

广东踏信冷链物流有限公司与物流有限公司是一家集普货,冷藏冷冻的物流公司，是一家从事跨省市公路货物运输和仓储的服务性企业。公司实力雄厚，拥有多年的营运经验。公司在仓储部现拥有5000平方米仓库，冷藏冷冻仓库1000平方，仓储能力达5000余吨。设有多个和储运网点，自备货运车辆30余辆（5T-30T），网络合同车100辆，另有多辆危险品车辆，备有市区通行证可随时为您提供市内短驳，零担快运业务，设有标准市内仓库备有各类铲车等装卸设备。

农业大数据平台项目概述

建设背景

农业部办公厅关于印发《2018年农业部网络安全与信息化工作要点》的通知，2018年，是贯彻党的十九大精神的开局之年，要坚决贯彻中央农村工作会议、全国农业工作会议及中央1号文件精神，深入实施乡村振兴战略，紧紧围绕“农业质量年”这个主题，制定和实施国家质量兴农战略规划，坚持质量，大力推进质量兴农、绿色兴农、品牌强农。
随着信息技术和网络通信技术的飞速发展，尤其是互联网、移动互联网、物联网、云计算的快速兴起，引发数据爆炸式增长，各类型数据和信息量急剧膨胀，海量数据已经成为当今社会的基本特征。农业大数据作为大数据的重要分支，是大数据理论、技术、方法在农业领域中的化实践和应用。
农业涉及农资、育种、耕地、播种、灌溉、施肥、防治病虫害、收获、仓储、农产品加工、农产品物流、销售、畜牧业生产管理等内容，贯穿整个农业生产管理、消费过程中的各个环节都会产生大量的数据。农业大数据不仅涉及生产全过程中各个环节产生的数据，还涉及跨行业、跨、跨领域的数据。
农业大数据应用，依托部署在农业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线通信网络，完成农业大数据采集、传输、存储、处理等环节的数据管理，结合大数据分析挖掘技术，终实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供化种植、可视化管理、智能化决策。如今，国内外农业大数据快速发展，其典型应用体现在：
Ø培育良种对人类营养状况数据、生物群体的基因组等数据进行分析，通过对农作物的基因组进行测序，培育一些营养价值较高的作物品种，有助于提升人们的健康水平。
Ø种植种植是基于3S技术（遥感技术、地理信息系统、全球定位系统），实施一整套现代化农事操作技术与管理的系统，主要用于土壤肥力的化监测、农田边界图智能管理、病虫害定位和防治、施肥和灌溉等。
Ø农业生态环境监测生态环境监测主要是对农作物生长相关的土壤、水质、气候、气象和灾害等情况进行全面监测，并对它们之间复杂的关系进行分析，可以判断不同生态环境对农作物生长的影响。
Ø天气预测通过分析历史天气变化规律，建立天气识别模型，结合当前的气候特征和近期的天气情况，对某地未来一定时期的天气状况进行预测分析，对农业生产和日常生活具有重要指导作用。
Ø农产品与食品安全监测通过对农产品与食品的产地环境、产业链管理、产前产中产后、仓储加工、物流等数据进行监测，并通过对影响农产品与食品安全的关键性指标设置警兆、分析数据、发布预警、寻找警源、消除警情等一系列操作，实现对农产品与食品的安全监控。
Ø农产品物流农产品物流涉及农产品的收购、储存、加工、包装、运输、卸载搬运、配送等环节，通过整合、分析各个环节的数据，不仅可以连接农业主体和消费需求主体，还能实现农产品保值增值，甚至可以为整个物流管理提供有力的决策支持，如物流中心选址、优化配送路线、合理管理库存等。
Ø农产品市场追踪通过对农产品销售价格、销售量、销售需求、消费者购买行为数据进行分析，可以判断农产品的供需、价格变动以及消费者的购买习惯等。
我国的农业大数据应用虽已取得阶段性成果，但在整个农业产业链推广过程中仍存在许多问题。而农业大数据作为农业信息化的发展趋势，是新一代信息技术的集中反映，是一个具有无穷潜力的新兴科技产业方向。

农业大数据带了的新的挑战数据挖掘搜集复杂

农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。
农业大数据保留了大数据自身具有的规模巨大（volume）、类型多样（variety）、价值密度低（value）、处理速度快（velocity）、**度高（veracity）和复杂度高（complexity）等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。
大数据收集必须要明确业务所需，再对自已有价值的数据进行收集整合，才能合理收集运用大数据。

经验与数据的结合

有了数据还要做判断，把这种杂乱无章整理成我们能实际能应用的。通过我们以往的经验，再与数据结合，从而分析确定目标数据。
（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。
（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为区域研究提供基础；
（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。
（4）从性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的数据资源，其次应逐步有序规划的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等监测数据。