数字技术与农业发展的深度融合,是加快实现农业现代化的有效举措,也是推进农业高质量发展的有力抓手。近年来,我国大蒜产业发展迅速,大蒜价格、种植面积、舆情分析等方面的数字化研究为产业发展赋能,有效促进了大蒜产业的稳定发展。但当前产业对于大蒜长势与单产方面的研究还不系统深入,导致大蒜长势分析不透彻、单产预见性不强,制约着大蒜产业的健康可持续发展。针对当前大蒜产业现状,在实地调研及对国内外相关研究分析基础上,展开大蒜长势分析及单产预测的研究,并在已建成大蒜产业链大数据平台的基础上,综合利用大数据相关技术进行大蒜长势分析及单产预测服务模块的研发。主要研究内容如下:（1）大蒜长势及其影响因素分析大蒜长势和影响因素分析是研究大蒜单产预测的基础。首先选取大蒜株高、假茎长、假茎粗、根数等长势特征指标,利用主成分分析及综合评价模型,得出假茎粗是表征大蒜长势的重要特征指标。然后分析假茎粗与气象等环境影响因素的关系并建立回归模型,发现温、湿度的变化对大蒜长势影响最大。在此基础上,利用经验正交函数（EOF）与Mann-Kendall突变检验分析了大蒜主产区的区域性气温与降雨时空变化特征,发现气温场与降雨场空间分布模态均为全区域一致型和南-北反位相型。气温场从2000年开始至今,气温上升趋势日益显著。降雨场中心区域,金乡、兰陵、邳州等地区年际间降水变化率较大。大蒜长势特征的提取和生长阶段气象等环境因素的分析为后续大蒜单产综合预测研究奠定了基础。（2）大蒜单产预测研究首先选取蒜薹采收后鳞茎膨大期的大蒜主要长势特征指标,将其与实际地块单产相关联,利用多元线性回归构建了基于长势特征的大蒜单产预测模型,该模型的MAPE为5.41%。其次综合分析气象、基本生产要素投入、农业科技水平等大蒜单产影响因素,利用H-P滤波分离出趋势产量与气象产量,选取基本生产要素投入、农业科技水平等非气象因素,建立GM（1,N）-Markov趋势产量预测模型;选取气象因素,利用逐步回归建立气象产量预测模型,趋势产量与气象产量相结合实现大蒜区域（县区）平均单产预测,MAPE为5.14%。为增强大蒜单产的预测性能,将大蒜单产预测模型与大蒜区域平均单产预测模型,赋以权重进行组合,构建了大蒜单产综合预测模型,模型验证结果,大蒜单产综合预测模型MAPE为3.24%。研究结果可为大蒜单产预测提供决策支持。（3）大蒜长势分析及单产预测服务模块研发为更好地为平台用户提供服务,在对大蒜长势分析与单产预测研究的基础上,进一步展开系统需求分析,并结合大数据建设经验,设计了总体架构和功能框架,利用大数据采集、大数据分析挖掘和可视化等技术研发了大蒜长势分析以及单产预测服务模块,为用户提供大蒜主产区长势实时监测、数据查询、长势分析、大蒜单产预测等服务,完善了大蒜产业链大数据平台的功能。