印度农业种植轮作模拟数据集IndiaAgricultureCropRotationSimulationDataset-abhaysasthas
数据来源：互联网公开数据
标签：农业, 种植, 轮作, 模拟, 印度, 气候, 土壤, 产量预测
数据概述：
该数据集包含来自印度农业种植轮作模拟的数据，记录了不同年份、地区、季节、土壤条件下的作物种植信息及模拟产量。主要特征如下：
时间跨度：数据包含年份信息，具体时间跨度待定，但可用于研究农业生产随时间的变化。
地理范围：数据覆盖印度地区，具体地区信息包含在数据中。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如年份（Year）、地区（Region）、季节（Season）、土壤类型（Soil Type）、土壤pH值（Soil pH）、土壤养分含量（氮、磷、钾、有机质等）、气候因素（平均降雨量、太阳辐射）、种植轮作序列（Rotation Sequence）、种植作物（Crop_Planted）、生长天数（Growth Duration）、需水量（Water Requirement）、养分需求量（磷、钾、氮）、基础产量（Base Yield）、模拟产量（Simulated Yield）以及土壤评分（Soil Score Before, Soil Score After）等。
数据格式：CSV格式，文件名为new_synthetic_agri_data_india_fixed.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据集来源未明确，但数据经过结构化处理，便于分析。该数据集适合用于农业产量预测、种植策略优化等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于农业科学、环境科学等领域的学术研究，如作物产量预测、土壤养分管理、气候变化对农业的影响研究等。
行业应用：可以为农业生产企业、农业科技公司提供数据支持，尤其在优化种植方案、提高作物产量、降低生产成本等方面。
决策支持：支持农业管理部门制定农业政策、规划农业生产，实现农业可持续发展。
教育和培训：作为农业、环境科学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解农业生产过程。
此数据集特别适合用于探索种植轮作对作物产量的影响、分析不同环境因素对农业生产的影响，帮助用户实现优化种植策略、提高农业生产效率的目标。
