蓝莓种植环境与产量预测数据集BlueberryFieldEnvironmentandYieldPrediction-ritusreeimmanni
数据来源：互联网公开数据
标签：蓝莓种植, 环境因素, 产量预测, 农业数据, 机器学习, 回归分析, 气候数据, 生物多样性
数据概述：
该数据集包含来自蓝莓种植区域的环境因素与产量相关数据，旨在探索环境条件对蓝莓产量的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从变量名称推测，可能涵盖一个或多个生长季的数据。
地理范围：数据集的具体地理位置未明确，但可以推断为蓝莓种植区域。
数据维度：数据集包含多个关键变量，包括：
id：样本编号；
clonesize：克隆大小；
honeybee：蜜蜂数量；
bumbles：熊蜂数量；
andrena：地蜂数量；
osmia：麦蜂数量；
MaxOfUpperTRange：最高气温上限；
MinOfUpperTRange：最高气温下限；
AverageOfUpperTRange：最高气温平均值；
MaxOfLowerTRange：最低气温上限；
MinOfLowerTRange：最低气温下限；
AverageOfLowerTRange：最低气温平均值；
RainingDays：降雨天数；
AverageRainingDays：平均降雨天数；
fruitset：果实着果率；
fruitmass：果实质量；
seeds：种子数量。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于蓝莓种植相关研究或公开数据集，具体来源未明确。数据集经过整理，用于产量预测和相关分析。
该数据集适合用于研究蓝莓产量与环境因素之间的关系，以及构建产量预测模型。
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、生态学与机器学习交叉领域的学术研究，如蓝莓产量影响因素分析、产量预测模型构建等。
行业应用：可以为蓝莓种植行业提供数据支持，特别是在优化种植管理、预测产量、提升果实质量等方面。
决策支持：支持农业决策者制定更精准的种植策略，优化资源配置，提高生产效率。
教育和培训：作为农业、环境科学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解农业生产与环境因素的关系。
此数据集特别适合用于探索气候条件、生物多样性等因素对蓝莓产量的影响，帮助用户构建预测模型，实现产量优化和风险管理。
