本研究以中国农村电商实证数据为综述对象，按照电商定向干预和农产品交易地的特征将农村电商数据类型分为两类数据集。其中，数据集Ⅰ包括电子商务进农村综合示范县数据库、淘宝村与电商指数数据库;数据集Ⅱ包括农产品电商数据库与农产品跨境电商数据库。以此探讨不同数据集内若干农村电商研究主题所用数据的来源、指标内容、时间跨度、优劣势等内容，系统性梳理农村电商研究所用数据的来龙去脉，为该领域实证检验提供数据库筛选的参考，从而有效推动农村电商发展研究的理论进程。

农业智能传感器是智慧农业的关键核心技术之一。本文首先阐述了智能传感器的概念、特征和实现方法，从而引入了农业智能传感器的构成、发展与应用。根据检测对象的不同，将农业智能传感器分为生命信息、环境信息和品质安全三大类，其中，生命信息智能传感器分为植物和动物生命信息，环境信息智能传感器分为水体、土壤、畜禽和气象环境信息。从目前农业智能传感器的构成与应用现状可以发现，当前我国农业智能传感器存在集成化程度较低（模块化方式实现）、农业智能传感器的核心元件（传感器元器件和微控制器）严重依赖进口、智能化程度不高等问题，应用范围有限。针对上述问题，分别从农业智能传感器技术中的核心控制器、农业传感器、无线通信网络和配套算法四个方面进行了深入剖析，其根源在于我国缺乏农业专用的核心控制器、自主研发的高端农业传感器少、缺乏农业适用的无线通信网络协议及高精度的智能传感器算法。针对以上问题，分别从研发中国“农业芯”和高性能MEMS传感器、构建农业专用无线网络和开发高性能智能算法方面提出可行对策，将有助于推进农业智能传感器的中国智造进程。在智慧农业快速发展的当下，农业智能传感器的中国智造之举至关重要。

农业病虫害对农作物的产量和品质造成了严重的威胁，因此准确、高效地检测和识别病虫害是农业生产中的重要任务。本文介绍了一个综合的农业病虫害数据集，由农业虫害检测数据集、农业病害检测数据集、农业病害分类数据集和水稻表型分割数据集组成，包含55个类别、48576张，共4.14 GB的图像样本。从公开数据源和学术论文中收集和整理数据，保证了数据集的多样性和代表性。在数据的筛选、清洗和标注过程中，采用了严格的质量控制和验证措施，以确保数据集的准确性和可靠性。该数据集可用于农业病虫害识别和水稻表型鉴定等农业视觉任务，能够为农业病虫害研究提供有价值的资源，并促进农业生产的可持续发展。

植物表型组学通过集成自动化平台装备和信息化技术手段,获取多尺度、多生境、多源异构植物表型海量数据,形成植物表型组学大数据,从组学高度系统深入地挖掘“基因型-表型-环境型”内在关系、全面揭示特定生物性状的形成机制,将极大地促进功能基因组学、作物分子育种与高效栽培的进程。本文概括了植物表型组学大数据的发展背景、含义、产生过程和特点,系统综述了植物表型组学大数据研究进展,包括植物表型数据获取与解析、植物表型组大数据管理及建库技术、表型性状预测和基于表型组的多重组学分析的进展;从植物表型数据采集标准、多样化表型配套设施和低成本表型设备研发、开放共享植物表型组大数据平台构建、表型大数据融合与挖掘理论方法、植物表型组学协同共享和互作机制五个方面探讨了当前植物表型组学大数据研究与应用中面临的问题和挑战;最后从加强植物表型组技术体系设计与标准研究、植物表型-环境感知机理研究和智能化设备研发、植物表型组大数据建设以及人才队伍和协作网络建设四个方面提出具体建议。

为了增强对豆科植物WRKY基因的多样性和进化上的认识，探索WRKY转录因子家族成员的功能和在育种中的应用。在本研究中，利用生物信息学方法对5种豆科植物大豆、鹰嘴豆、菜豆、蒺藜苜蓿及百脉根的WRKY基因进行了染色体定位、系统进化、保守基序、基因结构和基因复制等方面的分析。从上述5种豆科植物中分别鉴定出185、61、90、108和83个WRKY基因。将5种豆科植物WRKY蛋白分为三类和五个亚类，同一亚类具有相似的蛋白结构和基因结构。5种豆科植物的WRKY基因家族成员中存在基因复制事件，并且在各个组织中有明显差异表达。WRKY基因在不同组织中的表达模式表明，它们可能在豆科植物的生长发育中发挥重要作用。

多模态知识图谱在传统知识图谱基础上，构建多种模态的实体，以及多模态实体之间的语义关系，能够提供重要的文本、图像以及声音知识，在消除歧义、补充视觉知识等方面具有非常重要的作用。近年来，在农业信息化和智能化飞速发展的背景下，知识图谱技术得到了广泛关注。文章详细介绍了知识图谱和多模态的含义，从图谱构建层面详细叙述了多模态表示学习等技术方法。针对多模态知识图谱在农业领域中的应用，重点总结知识图谱在农业智能问答、病虫害识别、农产品推荐等在农业领域中的应用研究，并对农业多模态知识图谱构建面临的挑战以及多模态知识图谱在农业领域中的发展前景进行展望与分析。

在国家推动乡村振兴战略背景下,农业大数据已成为农业研究与应用的热点。本论文结合大数据的基本内涵和特征,介绍了农业大数据发展的战略意义,分析了农业大数据的基本概念及其包容性的典型特征,概括了农业大数据的获取途径,阐述了农业大数据平台应用体系和关键技术,并从农业决策、智慧生产、市场匹配、农业气象、食品安全等维度对农业大数据的应用进行探讨;最后总结了当前农业大数据面临的困难,为农业大数据的创新发展奠定基础。

农业大数据已成为现代农业新型资源要素,也是重要的农业科技创新方向,不仅促进现代农业的生产、经营、管理和服务,而且还耦合催化三产融合。欧美发达国家特别注重农业大数据在现代农业中的作用,我国农业大数据的研究与应用也发展较快,农业数据具有涉及领域广、跨越周期长、采集难度大、处理较为繁杂的特点,因此系统梳理农业大数据应用进展,进一步明确未来发展方向,对我国农业大数据的研究和应用具有重要意义。本文通过文献调研并结合相关科研实践,对比分析了不同学者对农业大数据的定义,阐述了农业大数据的概念和内涵,系统综述了近年来农业大数据在管理与政策、工程与应用、技术与架构等方面的应用进展。最后,根据我国农业大数据发展的现状,指出平台与数据、需求与应用、交易与共享等农业大数据未来发展需要特别关注的三个方面,为进一步促进我国农业大数据领域发展提供建议。

农业科学大数据指在农业科技活动中长期积累和整编的海量科学数据,它不仅直接反映一个国家的整体农业科技基础水平,而且影响着农业科技实力能否持续、稳定、长久地发展和提高,具有重要的保存和开发利用价值。在数据密集型科学研究形势下,农业科学大数据是支撑农业科技创新、发展现代农业的战略性、基础性资源,关系到国家的战略利益和国家安全。为推进农业科学大数据建设,促进数据共享与利用,本文通过文献调研法、网站调研法和对比分析法,综述了科学大数据发展战略和共享政策,对农业科学大数据建设与共享进展进行了总结分析,针对今后农业科学大数据的发展,从政策制定及执行、数据资源建设模式与资源整合、数据开放与出版等角度提出对策建议,以期为我国农业领域科学大数据的建设与共享提供借鉴。

随着互联网的普及，农业知识和信息的获取变得更加便捷，但信息大多固定且通用，无法针对具体情况提供定制化的解决方案。在此背景下，大语言模型（Large Language Models，LLMs）作为一种高效的人工智能工具，逐渐在农业领域中获得关注和应用。目前，LLMs技术在农业领域大模型的相关综述中只是简单描述，并没有系统地介绍LLMs构建流程。本文重点介绍了农业垂直领域大语言模型构建流程，包括数据采集和预处理、选择适当的LLMs基模型、微调训练、检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG)技术、评估过程。以及介绍了LangChain框架在农业问答系统中的构建。最后，总结出当前构建农业垂直领域大语言模型的一些挑战，包括数据安全挑战、模型遗忘挑战和模型幻觉挑战，以及提出了未来农业垂直领域大语言的发展方向，包括多模态数据融合、强时效数据更新、多语言知识表达和微调成本优化，以进一步提高农业生产的智能化和现代化水平。

超短临精准的降水估计对农业生产、水文监测、洪涝减灾、大型活动、电力系统等方面具有重要意义。由于天气系统具有高度不确定性,传统基于物理模型和统计分析的气象方法在降水估计中难以满足高分辨率条件下的精度要求,如何提升超短临降水估计的精准性在研究和应用领域是极具挑战性的问题。本文提出了基于地形的加权随机森林(terrain-based weighted random forests, TWRF)方法用于雷达定量降水估计(quantitative precipitation estimation, QPE)。该方法可视为随机森林方法的推广,并在此基础上考虑了反射率垂直廓线(vertical profile of reflectivity, VPR)的特征重要性变化以及复杂地形区域降水的山岳抬升效应。对TWRF在中国杭州湾地区Z9571雷达45~100km覆盖范围内2014年6月份和7月份的降水过程上进行了实验验证,结果表明TWRF方法优于传统气象方法及随机森林方法,并表明利用整个VPR与基于地形的建模可以有效提升雷达QPE效果。

农业机器人是农业现代化发展中的一项重要组成部分，计算机视觉技术通过对作物和环境的感知与解析，有效促进其在农业领域的落地与应用。但由于农业场景的复杂性、多样性，当前先进计算机视觉方法所需要的详细且注释的大规模图像数据集在农业领域十分稀缺，这也是阻碍计算机视觉技术在农业领域发展的一个主要瓶颈。针对这一痛点，该文提供了一个可用于图像语义分割、图像实例分割、目标检测任务的大规模番茄图像数据集。该数据集由两部分组成，分别为合成部分和经验部分。其中合成部分使用Wageningen大学等人提出的数据合成方法，生成3250张合成番茄图像以及对应的像素级别语义分割标签图；经验部分由RGB相机拍摄的750张单目图像和400张双目图像构成，并人工对它们部分进行了包括实例分割、目标检测等在内的精细标注。研究旨在从多个角度丰富该数据集，包括数据集的大小、标注信息的多维度、场景的复杂性等方面，为今后利用计算机视觉技术解决农业领域问题提供数据基础。

生鲜农产品主要包括蔬菜、水果、肉、蛋、奶以及水产品等具有易腐易损性的生鲜初级产品，这些产品的鲜活程度决定了其自身的价值。2020年，突如其来的新冠疫情给居民生活造成了巨大影响，进而影响到了我国生鲜农产品行业发展的进程，同时对现存生鲜农产品供应链体系提出了新的挑战。通过调查分析了解到疫情期间生鲜农产品出现供需矛盾、供应链信息传递缓慢、供应商进货渠道变窄等消极现象，但同时也从中发现新的机遇，例如冷链物流呈现复苏态势、生鲜农产品供应链迎来新发展等。为进一步了解疫情期间生鲜农产品的运转情况，本文以问卷调查的形式，通过调查华中、华南等七大区域的500名消费者，从疫情期间消费者果蔬购买情况、果蔬质量问题以及果蔬行业未来发展三方面了解疫情发生以来果蔬供应体系发生的变化。研究得出：疫情期间各地均存在果蔬供求失衡的现象；购买果蔬时出现的质量问题较多；反映出我国生鲜产品供应体系存在的不足。基于此，从开展线上线下相融合的供应链模式、智慧物流供应链模式、战略联盟型农产品供应链模式、基于消费需求的农产品供应链模式四个方面提出未来生鲜农产品供应链体系的发展方向，保证了生鲜农产品行业在疫情常态化防控背景下能够正常有序的发展。

随着信息时代的快速发展,大数据成为推动人们生产和生活发生重大变革的关键技术,对于包括农业在内的各大领域的发展都起着非常重要的作用。而要想对大数据进行有效的分析和利用,并使其发挥最大价值,深度学习技术的研究和发展起着决定性的影响。在此背景下,本文对大数据深度学习系统领域的主要技术特征及其发展情况进行了详细介绍,包括深度学习模型（如CNN模型和RNN模型）、优化算法、大数据学习框架、硬件配置等方面。本文还对包括PyTorch在内的五种主流的深度学习框架的技术特征和发展历程分别进行了讲解,并对比了不同框架的长处和缺点。此外,本文还提到了大数据深度学习系统在农业领域的典型应用"基于大数据的葡萄叶片霜霉病预报系统",并以其关键步骤"葡萄叶片种类的分类识别过程"为例详细介绍了工作的原理,包括数据收集、样本特征提取、聚类算法、分类算法以及结果分析等过程。该系统运用大数据和深度学习技术,在检测和预防葡萄叶片霜霉病方面有着显著的效果。最后,本文还针对大数据深度学习系统目前的主要发展趋势,以及在农业领域的研究应用中所需注意的问题进行了介绍。到今天,大数据深度学习系统在包括农作物病虫害预测在内的农业数据分析领域发挥着日益重要的作用,并获得了广泛的应用。

农业供应链是我国现代农业市场体系建设中不可或缺的组成部分。建立现代化的农业供应链体系，对推进农村一二三产业融合发展、提高流通现代化水平、提升农业竞争力和国际话语权等具有重要意义。自加入WTO以来，我国农业高度开放，受到全球农业供应链的影响越来越大。加强农业供应链管理已成为学术界研究的热点，也是新冠肺炎疫情全球蔓延新形势下政府关切和管理调控的难点、农业生产经营者关注的焦点。我国在农业供应链管理研究方面起步晚，但近10年来发展较快。本文通过文献研究并结合相关科研实践，分析比较了不同方面对农业供应链的定义，阐述了农业供应链管理的概念和内涵，重点综述了农业供应链管理在理论研究、流通模式、风险管理和技术创新等方面的研究应用进展。最后，结合国内外新形势及我国实际，指出了突发事件下的农业供应链应急管理、经济全球化背景下农业供应链治理能力、绿色农业供应链体系构建及管理、智慧农业供应链的创新等有待继续深入研究的方向与热点问题，为促进我国农业供应链管理领域发展提供建议。

马铃薯是世界第四大粮食作物，规模化种植是其高产量的基础性保障。随着数字农业的发展，马铃薯的规模化种植方式也日益趋向自动化与智能化。无人机是作物植保和生长监测的重要工具，无人机光谱数据在作物识别、作物生长状况分析等方面发挥重要的作用。为探究光谱数据及图像数据在马铃薯生长中所发挥的作用，文章利用无人机遥感获取不同高度的多光谱影像，并对地面的马铃薯叶片数据进行采集，经过人工检查和整理构建了论文数据集。数据采集地点位于内蒙古呼伦贝尔两块成熟期种薯试验田，采集时间为2022年8月13日、16日和18日，期间共完成了3次不同空间分辨率的光谱数据及图像数据采集。本文数据集的光谱数据完整，叶片数据清晰，可为马铃薯作物识别、种植面积估测以及成熟期期间不同日期的马铃薯相关植被指数变化等研究提供数据支撑。

以美英等国家科学数据中心体系为对象，分析其发展历程、管理模式和评价方式。通过网络调研与文献分析法，梳理美英及中国的国家科学数据中心的建设历程，归纳并提出其管理模式及评价方式。通过不同国家科学数据中心的对比分析，提出科学数据中心的发展演化模式。在美国，国家级、领域级、资源节点级数据中心都存在且有秩序地逐级汇交，形成由“毛细血管向主动脉汇交”提供数据流的汇流模式；在英国，国家级、领域级数据中心已基本涉及科学数据所包含的主要领域，形成由“几大主动脉并行”提供数据流的并行模式，由国家级和领域级数据中心直接获取并提供数据；在我国，类似于汇流模式，由国家形成重点领域的国家科学数据中心，规范科学数据管理，统筹规划和建设本部门（本地区）科学数据中心，鼓励其向国家级数据中心汇交数据，推进相关领域科技资源向国家平台汇聚与整合。结合我国于2019年6月发布的国家科学数据中心调整名单，本文对国家科学数据中心的科学数据管理生态关系、引入国家科学数据中心后我国科学数据管理有可能面临的新模式进行了探讨并提出了建议；认为我国在构建科学数据生态促进大科学发展的过程中，国家科学数据中心将发挥重大作用，为我国科技在大数据时代的发展提供支撑。

数字经济是继农业经济、工业经济之后的一种新的经济社会发展形态，是当前引领全球经济增长的重要引擎之一。数字经济已经成为我国经济发展最为活跃的领域，是实现经济可持续发展的有效路径。农业是我国的基础性产业，数字农业是我国数字经济的重要组成部分，发展数字农业有利于实现农业生产的精准决策、精准指导，有利于提升农业产业竞争力，让全体农民共享数字经济发展红利。数字经济的关键生产要素是数字化的知识和信息，即数字资源。农业农村领域的数字资源，包括数据库数据、电子文件、图片、视频、网页、遥感影像等。目前我国农业农村信息化水平还不高，数字资源相对匮乏。农业农村数字资源存在着资源分散、标准不统一、缺乏覆盖全生命周期的数字资源管理体系等现实问题，有必要开展农业农村数字资源体系架构的研究与设计工作，从顶层视角建立相关标准和规范，对数字资源的组织形式进行改进和提升，构建农业农村数字资源的蓝图。本文分析了世界粮农组织及美国农业部关于农业农村数字资源主题分类情况，通过对覆盖农业农村数字资源的生命周期，包括规划、设计、采集、存储、处理、管理、服务和使用的全过程进行研究和设计，搭建起农业农村数字资源体系架构，重点对农业农村主题数据库架构进行了阐述，并提出了完善农业农村数字资源体系所要开展的重点建设任务和发展建议。

农业是我国的支柱产业，构建安全、可信、稳定、可溯源、信息共享、大吞吐量的农业供应链系统是实现我国农业信息化的必经之路。然而，我国农产品供应链中的信息通常存储在中心化的数据库和数据系统中，面临着管理能力弱、容易被窃取、篡改、删除和信息不一致等问题。基于上述问题，论文结合星际数据系统和智能合约技术，建立了面向农产品供应链中异构信息数据的高效抽取方法，实现含有农产品生产管理、运输记录、消费者信用管理、农户-消费者交易服务的大型异构信息事务日志的快速抽取，并将各类信息事务日志及交易记录分别存储至区块链和 IPFS 网络；提出了基于区块链智能合约的农产品供应链信息数据访问控制方法，结合基于IPFS 哈希寻址的访问方式，能够有效的保障不同的农业生产经营参与主体用户在各自的权限范围内访问数据；在此基础上，设计了一种基于区块链技术的农产品供应链数据管理系统，系统具备异构信息数据可信管理功能，可以确保整个供应链进行充分安全透明的可信任信息共享，促进农产品产销无缝衔接、推动农业转型升级、助力农民脱贫增收。

大数据技术已经成为农业向智能化发展的重要推动力。新疆生产建设兵团在农业集约化程度、规模化水平、农机装备发展、现代农业技术应用等方面一直处于全国领先水平，形成了具有地域特色的现代植棉体系。面对兵团棉花生产领域多年来积累的海量数据，如何应用大数据技术进一步提升棉花生产的智能化水平，实现棉花全产业链的健康高效可持续发展，是信息化时代加强和提升兵团屯垦戍边能力的关键问题。为了促进兵团棉花生产农业大数据产、学、研一体发展，针对兵团特有的现代化植棉体系，从农业资源、农情监测、生产管理、农机调度、市场预测五个维度出发，基于成熟的大数据存储和分析系统框架，构建了从下到上由数据层、模型层、系统层和应用层组成的我国首个覆盖棉花生产全产业链的单品大数据平台。建成后该平台拟向全疆参与棉花生产和管理的潜在用户提供棉花生产农业大数据综合管理和共享、棉花生产遥感监测、棉花生产农机作业监控与运维、棉花生产种业生产管理、棉花生产水、肥、药智能决策、棉花产品质量追溯及棉花市场预警预测服务。最后，本文针对平台研发和构建过程中在数据共享、模型升级和服务模式方面遇到的问题进行了分析，并提出了建议，以期为我国农业大数据资源共享和平台建设提供参考。

随着农业生产、管理、经营和服务进入大数据时代，标准化工作的重要性日益体现。为了保障多种设备和仪器采集结果间的可比性、多源数据间的可兼容性、多类数据分析系统间的可集成性以及全球农业产品的质量、不同生产和经营过程之间的连贯性，都需要有相应的标准作为保障。本文综述了大数据科学领域和农业领域的国内外标准制定的现状，指出目前能够直接指导农业大数据发展的标准和规范较少，农业大数据领域标准缺乏，亟需开展标准体系框架研究，以保障和促进农业大数据应用的不断深入发展。本文借鉴了国际标准化组织/国际电工技术委员会提出的从部门视角、信息视角、计算视角、工程视角、技术视角等五个方面开展标准体系框架分析的方法，从信息视角和计算视角出发，分析了农业大数据标准化的需求，提出了农业大数据标准体系框架。该框架包含指导标准、通用标准和应用标准三个层次。其中，农业大数据指导标准是农业大数据标准制定和协调的依据，包括国家大数据相关法律、法规、政策，以及大数据相关国家标准；农业大数据通用标准包括4个类别的农业领域通用性的标准，即农业大数据基础标准、农业大数据采集处理标准、农业大数据管理标准和农业大数据共享服务标准；农业大数据应用标准是对农业要素和权属信息、农业生产过程、农业经营、农业管理等农业大数据全过程中的特定环节制定的标准规范。农业大数据标准体系顶层设计工作是一项复杂而庞大的系统工程，需要多部门、多学科人员参与，是农业大数据领域的未来工作重点。

传统基于时序遥感影像的水稻物候期特征提取方法要求有较高的时间分辨率，受成像条件制约而较难满足；由于不同水稻种植区域环境条件不同，基于单一影像的深度学习水稻种植区域提取方法泛化能力较差。本文选取时相相近的光学和合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）数据，削弱水稻种植区影像时空信息差异。通过泛时空特征融合有效地利用光学数据空间特征信息和SAR数据后向散射信息，采用双结构网络模型提取水稻特征。实验表明，基于多源数据融合的泛时空特征水稻深度学习提取方法在三江平原和肥西县水稻数据集上训练模型验证集总体测试精度为95.66%，Kappa系数为0.8805。该模型在南昌市区域水稻提取结果与实际地块边界符合较好，总体提取精度为86.78%，证明了泛时空特征模型的泛化能力和实用性。

中国苹果种植面积和总产量居世界首位，但目前在果树光谱和图像数据采集研究中，多数集中在对受害苹果果实的光谱和图像数据采集，对苹果叶片病虫害数据采集的研究报道较少。本研究通过收集国家苹果资源圃中分别患有斑点落叶病、红蜘蛛虫害、白粉病3种不同病虫害的苹果叶片光谱反射率和图像数据，为苹果叶片在不同病虫害胁迫下进行有效识别提供数据基础，并为今后利用航空航天遥感进行大面积果树病虫害监测提供数据基础。

品种参数调试是利用作物生长模型进行模拟前的重要步骤，其调试往往花费大量时间和精力，敏感性分析可以帮助识别敏感参数，提高调试效率。本研究针对水稻生长模型RiceGrow，运用SimLab和MATLAB软件，采用EFAST法对水稻品种参数进行敏感性分析，得出不同地区和不同气候情景下（1981-2015年的历史气象数据和全球未来增温2.0℃气候情景）该模型的参数敏感性，并通过TDCC（Top-Down-Coefficient of Concordance）系数计算敏感性排序一致性。结果表明，影响开花期和总干物质量的最敏感参数为最适温度（OT，Optimum Temperature），其次为温度敏感性（TS，Temperature Sensitivity）、光周期敏感性（PS，Photoperiod Sensitivity）、基本早熟性（IE，Intrinsic Earliness），对成熟期和全生育期的最敏感参数为OT，TS、IE、PS、基本灌浆因子（BFF，Basic Filling Factor）也是敏感参数，影响产量的敏感参数主要为最大光合速率（AMX，Maximum CO₂ assimilation rate）、比叶面积（SLA，Specific Leaf Area）、收获指数（HI，Harvest Index），其次包括IE、TS、BFF、OT、PS；各个地区和不同气候情景下敏感参数较为一致但敏感性排序差异较大，增温气候情景下的多数参数敏感指数略有增加，少数略有减小；不同气候情景下的参数敏感性变化较小，不同地区之间的变化较大。在对生育期和总干物质量输出变量进行调参时，需要重点调试OT；在低温高纬度的地区需重点调试和温度、光周期及光合有关的参数；在对产量进行调参时，需要重点关注AMX、HI、SLA。LAI相对生长速率和消光系数不敏感，可在参数调试中忽略，也可在模型中剔除进行模型简化。研究结果将为作物模型的本地化、提高参数估计效率提供支持。