特色分析
中国猪肉需求预测
中国猪肉需求预测模型能够预测中国未来一年的猪肉消费，比美国农业部PS&D数据库发布的第一个估计数字早10个月，比美国农业部发布最终数据早2.5年。
美国玉米产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的美国玉米产量预测模型给出了县级和国家级玉米最终产量的预测。
所有Gr雷电竞ios下载o分析、模型和框架
加拿大小麦产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的加拿大春小麦产量预测模型提供了最大小麦生产省份的产量预测。
期货价差应用程序
期货价差应用程序显示当前和历史商品日历价差活动。雷电竞ios下载Gro用户可以通过以商品指数滚动期为中心的季节性过滤器查看当前交易价差与历史价差的关系，并快速查看按月交易的平均价差值表。用户可以查看当前相对于整个历史的价差(历史价差图)，查看每年一次的价差，或者一起选择各种年份。
美国零售和批发波动率调整价格指数
该指数提取价格对当前市场因素的反应
美国零售和批发价格波动指数
新鲜农产品和肉类的价格波动很大。格罗创建了零售和批发价格波动指数来跟踪一系列水果和蔬菜。波动率的计算方雷电竞ios下载法是采用过去三年中每周百分比变化的标准差，并将该值年度化，这一指标在考虑新鲜农产品价格固有的季节性的同时，给我们提供了良好的波动性感觉。即使在产品组内，价格波动也因品种或包装类型而异。
美国新鲜农产品现金价格浏览器
美国新鲜农产品现金价格浏览器监控美国各地数十种新鲜农产品的每日价格变动，以及区域和国家平均价格。从昨天到去年，用户可以通过不同时间范围内的百分比变化快速方便地查看现金价格数据。用户还可以对价格变动进行排名，以了解哪些市场变动最大。
中国现金价格浏览器
中国现金价格浏览器监控中国各地数十种商品的每日价格变动，以及地区和全国平均价格。用户可以通过不同时间段内的百分比变化快速方便地查看现金价格数据。用户还可以对价格变动进行排名，以了解哪些市场变动最大。
贸易流量矩阵
贸易流量矩阵显示了所有区域组合的月度进出口数据表，并提供了绘制历史贸易流量图的能力。它可用于大豆、玉米和小麦。
雷电竞ios下载种植牲畜位置工具
Gro牲雷电竞ios下载畜位置工具允许用户快速查看全美约300家牲畜设施的环境和作物市场状况。用户可以选择与其运营相关的设施，并查看温度、干旱、玉米或大豆产量等指标的数据。使用该工具的图表功能，可以调整每个设施周围的半径，并轻松与历史数据进行比较。
中国玉米资产负债表
Gro中雷电竞ios下载国玉米资产负债表允许用户从多个来源比较中国玉米的历史和当前资产负债表估计。它包括基于Gro产量模型的产量预测，并允许用户输入自定义预测，以形成更完整的中国供需状况。
雷电竞ios下载总气候变化指数(按情景划分)
Gro气雷电竞ios下载候变化指数包括一套针对不同IPCC合规代表性碳途径（RCP）情景的气候模型预测。这些指数有助于对长期战略规划服务中的任何资产或供应链的气候变化影响进行概率分析。
气候变化指数
雷电竞ios下载格罗的气候变化指数衡量某一地区一年中气温和降水量的波动。变化较小的区域往往具有更为一致的天气模式，而变化较大的区域具有广泛的季节变化性，或倾向于经历更多的极端天气事件。
雷电竞ios下载格罗探险家
雷电竞ios下载Gro Explorer工具提供了一个快速和最新的概述生长条件，天气，和气候在世界任何地方。该工具帮助用户对他们所关心的地区和资产的短期天气情况和长期气候前景形成更清晰的图像。系列可以通过作物种植面积以及公司特定的加权方案，如每个地区的商店位置的数量进行加权。
美国作物预算应用
雷电竞ios下载Gro的作物预算应用程序提供了生产者种植决策背后的经济见解。该应用程序结合了来自收入、成本和回报等多个数据源的当前估算和历史数据，提供国家、州和地区各级主要作物的预算估算。雷电竞ios下载Gro用户还可以输入自己的值来执行定制的分析。该应用程序一眼就能显示Gro用户当前季节美国农民的经济雷电竞ios下载计算结果。该应用程序结合了美国农业部ERS的作物预算数据，并通过连接Gro最新的作物产量模型预测来增强数据。雷电竞ios下载我们还加入了新的作物现金价格，让应用更加时效性，帮助用户估算种植玉米、大豆、小麦和棉花的美国农民的运营回报。我们还有来自北达科他州立大学和爱荷华州立大学的州级分析数据。
印度零售价格波动指数
为了补充Gro的印度食品价格雷电竞ios下载通胀指数，我们创建了印度零售价格波动指数。该指数通过对印度17个不同国家价格序列的3年回顾计算年化波动率，这些价格序列汇总了印度农业与合作部(Department of Agriculture and Cooperation)提供的数百个地方价格。这些波动率系列帮助跟踪项目随时间的已实现的波动率，并允许项目之间的比较。
印度食品价格通胀指数
雷电竞ios下载Gro的印度食品价格通胀指数跟踪消费支出加权的食品价格。该指数每周更新一次，并实时跟踪印度消费者所经历的通货膨胀情况。该指数包括17个印度国家价格系列。这些系列合计了印度农业与合作部提供的数百种当地价格。印度食品价格通胀指数可与Gro的印度零售价格波动指数一起使用，以跟踪项目随时间的已实现波动，并允许项目之间进行比较。
秋季粘虫到达和风险框架
秋粘虫(FAWs)对不同作物的产量影响显著。通过将一汽的历史存在数据与Gro的气候数据相结合，客户可以在一汽到达后评估一汽的到达日期和虫害雷电竞ios下载风险水平。
巴西玉米产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的巴西玉米产量预测模型每天更新，提供地区、省和国家各级玉米在整个生长季节的当季产量。
阿根廷玉米产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的阿根廷玉米产量预测模型每天更新，在整个生长季节提供地区、省和国家层面的季内产量。
中国玉米产量预测模型
雷电竞ios下载格罗的中国玉米产量模型采用三种不同的模型来跟踪一个公共数据源和两个私人数据源。
美国大豆产量预测模型
大豆产量预测模型每天更新，并预测美国农业部6月份种植面积报告中的估算值与最终产量数据之间的差异。
雷电竞ios下载总供应模型预测框架
Gro供雷电竞ios下载应预测模型框架提供了一个使用相对简单的方法来预测供应的框架。在不需要投资于成熟的机器学习模型的情况下，该框架可以应用于作物国家对。
美国大豆种植面积预测模型
在美国农业部6月份的播种面积报告和即将发布的最终数据之间，预测大豆种植面积的变化。雷电竞ios下载Gro对最终种植面积的早期预测报告在县级。种植面积影响到对即将收获的产量的估计，这将影响到地区和全球的供需平衡表。
美国玉米种植面积预测模型
雷电竞ios下载Gro的美国玉米种植面积预测模型预测了在美国农业部6月份的种植面积报告和即将发布的最终数字之间玉米种植面积的变化。雷电竞ios下载Gro对最终种植面积的早期预测报告在县级。种植面积影响到对即将收获的产量的估计，这将影响到地区和全球的供需平衡表。
美国大豆预防工厂
在美国农业部FSA发布之前，一个预测模型，用于估计县和国家层面的美国大豆种植面积。使用可用的历史种植进度报告和地理空间数据，可以在每个季节和几个地区复制该模型。防止种植会影响特定作物的产量以及农业投入需求。防止种植面积也是保险索赔的驱动因素。
美国玉米防治植物
在美国农业部FSA发布之前，预测模型用于估计美国玉米在县和国家层面的种植面积。使用可用的历史种植进度报告和地理空间数据，可以在每个季节和几个地区复制该模型。防止种植会影响特定作物的产量以及农业投入需求。防止种植面积也是保险索赔的驱动因素。
美国种植意向模式
雷电竞ios下载Gro的美国种植意向模型允许用户根据生产者对每种主要作物的种植意向，预测来年可供种植的作物数量。
肯尼亚大麦产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的东非谷物产量模型提供了基于机器学习的国家级东非主要谷物作物季末产量预测，并每天更新。
肯尼亚谷子产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的东非谷物产量模型提供了基于机器学习的国家级东非主要谷物作物季末产量预测，并每天更新。
肯尼亚高粱产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的东非谷物产量模型提供了基于机器学习的国家级东非主要谷物作物季末产量预测，并每天更新。
肯尼亚小麦产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的东非谷物产量模型提供了基于机器学习的国家级东非主要谷物作物季末产量预测，并每天更新。
肯尼亚玉米产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的东非谷物产量模型提供了基于机器学习的国家级东非主要谷物作物季末产量预测，并每天更新。
埃塞俄比亚大麦产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的东非谷物产量模型提供了基于机器学习的国家级东非主要谷物作物季末产量预测，并每天更新。
埃塞俄比亚谷子产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的东非谷物产量模型提供了基于机器学习的国家级东非主要谷物作物季末产量预测，并每天更新。
埃塞俄比亚高粱产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的东非谷物产量模型提供了基于机器学习的国家级东非主要谷物作物季末产量预测，并每天更新。
埃塞俄比亚小麦产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的东非谷物产量模型提供了基于机器学习的国家级东非主要谷物作物季末产量预测，并每天更新。
埃塞俄比亚玉米产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的东非谷物产量模型提供了基于机器学习的国家级东非主要谷物作物季末产量预测，并每天更新。
巴西大豆产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的巴西大豆产量预测模型每天更新，提供主要大豆产区的地区级产量估算。
俄罗斯小麦产量预测模型
雷电竞ios下载Gro基于机器学习的模型使用一套机器学习模型来估计地区（县）、省（州）和国家层面的季末产量。这些模型提供了高度精确、空间粒度的季内预测，并且每个模型在相关生长季节每天更新。
乌克兰小麦产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的乌克兰小麦产量预测模型跟踪该国所有省份的小麦产量。
美国硬红冬小麦产量预测模型
雷电竞ios下载Gro基于机器学习的模型使用一套机器学习模型来估计地区（县）、省（州）和国家层面的季末产量。这些模型提供了高度精确、空间粒度的季内预测，并且每个模型在相关生长季节每天更新。
印度小麦产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的印度小麦产量预测模型每天更新，并在整个生长季节提供地区、省和国家各级小麦的季内产量。
阿根廷大豆产量预测模型
雷电竞ios下载Gro基于机器学习的模型使用一套机器学习模型来估计地区（县）、省（州）和国家层面的季末产量。这些模型提供了高度精确、空间粒度的季内预测，并且每个模型在相关生长季节每天更新。
美国玉米产量预测模型
雷电竞ios下载Gro的美国玉米产量预测模型给出了县级和国家级玉米最终产量的预测。
巴西圣保罗甘蔗种植模式
圣保罗甘蔗作物模型使用户能够预测巴西圣保罗州压榨季节的总可回收糖（TRS）水平。通过利用关键环境变量，该模型能够在UNICA半月报之前预测TRS（在巴西称为ATR）。因此，用户可以更早地了解市场上乙醇和糖的供应情况。
作物加权全球极端气候指数
Gro气雷电竞ios下载候极端指数衡量在任何给定时间当前处于其历史第一或十分之一的环境指标（如降雨量和温度）的数量。GCEI在全球范围内应用，并按作物进行加权，因此极端天气事件的影响与特定作物生产区域（例如澳大利亚小麦CEI、美国玉米CEI等）相关。
土地适宜性排序
土地适宜性排名确定了最适合种植特定作物的地区。该算法结合土壤性质和气候数据，确定与世界上最高产量地区最相似的地区，并根据雷电竞ios下载相似性对其进行排序。
雷电竞ios下载Gro干旱指数
Gro干雷电竞ios下载旱指数是世界上第一个高分辨率的全球农业干旱指数。它与传统指标的不同之处在于，除了降水量之外，它还考虑了其他生态驱动指标，这些指标密切跟踪导致干旱的事件的顺序，从而更准确地评估干旱强度和持续时间对农业的影响。农业干旱影响作物生产、土壤退化和荒漠化。早期发现干旱信号对帮助减轻这些负面后果很重要。
竞争性绘图电弧监视器
竞争性绘图弧线监测评估经济和风险购买/储存/处理谷物在美国各地，并比较不同领域的经济利益。监视器识别中心、半径和作物，以确定图纸弧线中的竞争设施。
中国农业价格指数
中国农产品价格指数跟踪一篮子重要食品的全国平均价格，包括谷物、植物油、新鲜农产品和蛋白质。该指数以消费者支出为基础，并包括频繁出现的本地现金价格数据，每日更新。政府月度通胀数据通常会在接下来的一个月公布。雷电竞ios下载Gro的通胀数据可在政府通胀报告发布前六周提供。
美国农产品价格指数
雷电竞ios下载格罗为美国制定了两个农业价格指数。其中一个跟踪美国食品制造业生产者价格指数，让食品和饮料公司了解其成本基础通胀，包括制造食品所需的能源价格。另一个是消费加权价格篮子，不包括受能源市场影响的商品，它反映了消费者所经历的通胀趋势。这两个指数都可以根据Gro用户感兴趣的商品进行定制和加权。
使用的股票与价格框架
该框架根据美国库存量与使用量的比率，为玉米和大豆在生长季建立一个基本价格估值模型。雷电竞ios下载该模型基于股票使用比率和价格之间的历史关系计算“公允价值”价格估计值。库存量使用比是一种标准化的库存计量方法，因此，它是分析不同时期和不同作物的有用工具。
巴西亚洲大豆锈病
亚洲大豆锈病（ASR）可造成高达80%的产量损失。通过结合历史ASR存在数据和Gro的转移矩阵，客户可以评估ASR移动到邻近地区的概率。雷电竞ios下载
蝗虫植被影响模型
蝗虫影响模型估计了蝗虫影响农田的位置及其影响的严重程度。该模型目前覆盖非洲之角、中东和南亚的受影响国家，但可以推广到世界任何地区。
黄曲霉毒素风险指数
黄曲霉毒素风险指数是一个模型框架，用于研究黄曲霉毒素产生和污染玉米的机制，包括温度和水分活动，以预测作物生长地的黄曲霉毒素污染风险。雷电竞ios下载
雷电竞ios下载Gro需求预测框架
总需求预雷电竞ios下载测框架使用户可以使用相对简单的方法和合理准确的估计来预测需求。该框架可应用于任何国家-作物配对。
中国猪肉需求预测
中国猪肉需求预测模型能够预测中国未来一年的猪肉消费，比美国农业部PS&D数据库发布的第一个估计数字早10个月，比美国农业部发布最终数据早2.5年。
印度小麦土地覆盖
雷电竞ios下载Gro的自定义土地覆盖使用地理空间数据来确定作物的生长地点。这样，在评估各种环境数据的影响时，就能够隔离特定作物所在的区域。雷电竞ios下载Gro的自定义地膜具有30米的分辨率，包括低置信度和高置信度口罩。
美国冬小麦土地覆盖
雷电竞ios下载Gro的自定义土地覆盖使用地理空间数据来确定作物的生长地点。这样，在评估各种环境数据的影响时，就能够隔离特定作物所在的区域。雷电竞ios下载Gro的自定义地膜具有30米的分辨率，包括低置信度和高置信度口罩。
乌克兰冬小麦土地覆盖
雷电竞ios下载Gro的自定义土地覆盖使用地理空间数据来确定作物的生长地点。这样，在评估各种环境数据的影响时，就能够隔离特定作物所在的区域。雷电竞ios下载Gro的自定义地膜具有30米的分辨率，包括低置信度和高置信度口罩。
俄罗斯冬小麦土地覆盖
雷电竞ios下载Gro的自定义土地覆盖使用地理空间数据来确定作物的生长地点。这样，在评估各种环境数据的影响时，就能够隔离特定作物所在的区域。雷电竞ios下载Gro的自定义地膜具有30米的分辨率，包括低置信度和高置信度口罩。
巴西大豆土地覆盖
雷电竞ios下载Gro的自定义土地覆盖使用地理空间数据来确定作物的生长地点。这样，在评估各种环境数据的影响时，就能够隔离特定作物所在的区域。雷电竞ios下载Gro的自定义地膜具有30米的分辨率，包括低置信度和高置信度口罩。
阿根廷土地覆盖
雷电竞ios下载Gro的自定义土地覆盖使用地理空间数据来确定作物的生长地点。这样，在评估各种环境数据的影响时，就能够隔离特定作物所在的区域。雷电竞ios下载Gro的自定义地膜具有30米的分辨率，包括低置信度和高置信度口罩。
中国玉米土地覆盖
雷电竞ios下载Gro的自定义土地覆盖使用地理空间数据来确定作物的生长地点。这样，在评估各种环境数据的影响时，就能够隔离特定作物所在的区域。雷电竞ios下载Gro的自定义地膜具有30米的分辨率，包括低置信度和高置信度口罩。
美国大豆土地覆盖
雷电竞ios下载Gro的自定义土地覆盖使用地理空间数据来确定作物的生长地点。这样，在评估各种环境数据的影响时，就能够隔离特定作物所在的区域。雷电竞ios下载Gro的自定义地膜具有30米的分辨率，包括低置信度和高置信度口罩。
美国玉米土地覆盖
雷电竞ios下载Gro的自定义土地覆盖使用地理空间数据来确定作物的生长地点。这样，在评估各种环境数据的影响时，就能够隔离特定作物所在的区域。雷电竞ios下载Gro的自定义地膜具有30米的分辨率，包括低置信度和高置信度口罩。