基于数据融合算法的土壤环境管理系统及方法与流程

本发明涉及土壤分析，具体涉及基于数据融合算法的土壤环境管理系统及方法。

背景技术：

1、土壤是支撑植物生长的基础，对农业、生态系统和人类生活至关重要。优质的土壤有助于植物吸收养分、水分和气体，因此土壤质量直接影响农业生产和生态平衡，土壤质量可能因为过度耕作、化肥过量使用、水土流失、污染等因素而下降。这些问题会导致土壤结构疏松、养分失衡、水分保持能力降低，从而影响植物的健康和生长；

2、土壤改良是一种通过不同手段和方法来提高土壤质量和增强其适用性的过程。这个过程旨在改善土壤的物理、化学和生物学特性，以促进植物的生长和发育，增加农田产量，改善环境质量；

3、现有技术存在以下缺陷：

4、现有管理方法对土壤改良分析过程中，忽略了环境条件的多样性和复杂性，从而无法真实反映不同管理方案在实际环境中的变异性，且仅仅基于确定性的假设进行分析，导致模拟结果缺乏鲁棒性，难以适应多样的实际环境条件，从而难以提供全面的土壤改良决策支持。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于数据融合算法的土壤环境管理系统及方法，以解决背景技术中不足。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于数据融合算法的土壤环境管理方法，所述管理方法包括以下步骤：

3、将土壤改良区域分为若干个子区域，收集子区域的土壤样本，分析土壤样本的养分含量和土壤质地数据；

4、通过大数据库获取已有植物生长模型，基于植物生长模型分析植物产量与土壤养分含量以及水分之间的关系，分析土壤养分含量和水分的不确定性，基于随机生成工具生成多种管理方案；

5、对每种管理方案进行不同环境条件下的蒙特卡罗模拟，预测管理方案在不同环境条件下的植物产量，统计管理方案模拟结果，评估不同管理方案的植物平均产量以及变异性；

6、基于平均产量和变异性为管理方案生成排序赋值，依据排序赋值由大到小对所有管理方案排序，选择排序第一的管理方案作为子区域的土壤改良管理方案；

7、获取土壤改良区域子区域的划分数量，若土壤改良区域的子区域划分数量超过数量阈值，分析若干个子区域土壤改良管理方案的相似度后，依据相似度选择某一子区域土壤改良管理方案作为整个土壤改良区域的土壤改良管理方案。

8、优选的，对每种管理方案进行不同环境条件下的蒙特卡罗模拟，预测管理方案在不同环境条件下的植物产量，包括以下步骤：

9、基于设定不同环境条件以及不同场景下的环境条件范围，不同环境条件包括土壤养分水平、水分状况、温度，环境条件范围包括多个土壤类型、降雨水平、温度范围；

10、使用蒙特卡罗模拟技术，在设定的环境条件下多次运行植物生长模型，考虑参数的不确定性和环境变化的影响，对于每个管理方案，在每个环境条件下随机抽取参数的值，并运行植物生长模型，生成多个植物产量结果；

11、对每次蒙特卡罗模拟过程进行模拟质量分析，将模拟质量不合格的所有模拟结果删除；

12、记录模拟质量合格的植物产量结果，包括平均值、方差统计信息，并将每个模拟结果与相应的管理方案和环境条件关联。

13、优选的，对每次蒙特卡罗模拟过程进行模拟质量分析，将模拟质量不合格的所有模拟结果删除包括以下步骤：

14、获取管理方案在蒙特卡罗模拟中获取的多个模拟结果，计算模拟结果的方差、置信度区间指数以及均方根误差；

15、将方差、置信度区间指数以及均方根误差通过多项式算法综合计算获取模拟系数；

16、模拟系数越大，表明管理方案的模拟质量越差，获取管理方案通过蒙特卡罗模拟后的模拟系数后，将模拟系数与质量阈值进行对比，质量阈值用于区分管理方案模拟质量是否合格；

17、若模拟系数小于等于质量阈值，判断管理方案模拟质量合格，若模拟系数大于质量阈值，判断管理方案模拟质量不合格，将管理方案删除。

18、优选的，所述置信度区间指数的计算逻辑为：

19、计算管理方案的置信度区间范围，表达式为：，式中，表示模拟结果平均值，是对应于所选置信水平的标准正态分布的z分数，n表示管理方案的模拟次数，为模拟结果标准差，且，表示第i次模拟结果；

20、则置信度区间指数的计算表达式为：，为管理方案的置信度区间范围。

21、优选的，评估不同管理方案的植物平均产量以及变异性，包括以下步骤：

22、获取管理方案在相同环境条件下进行多次模拟的植物平均产量；

23、获取管理方案在不同环境条件下的植物平均产量，计算管理方案在不同环境条件下的植物平均产量的平均值，表达式为：，式中，为模拟环境条件的数量，表示管理方案在第j个环境条件下模拟的植物平均产量，表示管理方案在不同环境条件下的植物平均产量的平均值；

24、计算管理方案的变异性，表达式为：，式中，表示管理方案的变异性，为模拟环境条件的数量，表示管理方案在第j个环境条件下模拟的植物平均产量，表示管理方案在不同环境条件下的植物平均产量的平均值。

25、优选的，基于平均产量和变异性为管理方案生成排序赋值，依据排序赋值由大到小对所有管理方案排序，选择排序第一的管理方案作为子区域的土壤改良管理方案，包括以下步骤：

26、排序赋值的计算表达式为：，式中，表示管理方案的变异性，表示管理方案在不同环境条件下的植物平均产量的平均值，为变异阈值，为排序赋值；

27、获取管理方案的排序赋值后，将所有的管理方案依据排序赋值由大到小进行排序，生成方案列表，选择方案列表第一的管理方案作为子区域的土壤改良管理方案。

28、优选的，分析土壤养分含量和水分的不确定性，基于随机生成工具生成多种管理方案，包括以下步骤：

29、利用克里金插值统计方法和地统计学工具，评估养分含量和水分数据的不确定性；

30、根据不确定性的性质为土壤养分含量和水分数据设定概率分布；

31、通过拉丁超立方抽样生成不同的土壤养分和水分场景；

32、根据设定的概率分布和管理方案的变量范围，利用随机生成工具，生成多个具有不同土壤养分和水分条件的管理方案组合。

33、优选的，通过拉丁超立方抽样生成不同的土壤养分和水分场景包括以下步骤：

34、确定参与抽样的土壤养分和水分变量，以及土壤养分和水分变量的取值范围；

35、根据模拟的需求和计算资源，设定每个变量的抽样级别，利用拉丁超立方抽样方法生成拉丁超立方矩阵，使每行和每列都包含每个变量的不同取值；

36、将生成的拉丁超立方矩阵映射到实际的土壤养分和水分场景，将抽样值替代实际数据，得到模拟的不同场景；

37、通过多次生成不同的拉丁超立方矩阵，得到多组不同的场景值。

38、优选的，通过大数据库获取已有植物生长模型，基于植物生长模型分析植物产量与土壤养分含量以及水分之间的关系，包括以下步骤：

39、从大数据库中获取已有的植物生长模型，收集与植物生长模型相关的土壤养分含量、水分以及植物产量的实际观测数据；

40、对采集的数据进行清理和预处理，利用收集到的数据对植物生长模型的参数进行拟合，对拟合后的植物生长模型进行验证，检验植物生长模型在未使用的数据上的预测能力；

41、将一部分数据留作验证集，用于评估模型的泛化能力，利用拟合好的植物生长模型，分析土壤养分含量和水分对植物产量的影响程度。

42、基于数据融合算法的土壤环境管理系统，包括样本采集模块、分析模块、方案生成模块、模拟模块、评估模块、排序模块、选择判断模块；

43、样本采集模块：将土壤改良区域分为若干个子区域，收集子区域的土壤样本；

44、分析模块：分析土壤样本的养分含量和土壤质地数据，通过大数据库获取已有植物生长模型，基于植物生长模型分析植物产量与土壤养分含量以及水分之间的关系；

45、方案生成模块：分析土壤养分含量和水分的不确定性，基于随机生成工具生成多种管理方案；

46、模拟模块：对每种管理方案进行不同环境条件下的蒙特卡罗模拟，预测管理方案在不同环境条件下的植物产量；

47、评估模块：统计管理方案模拟结果，评估不同管理方案的植物平均产量以及变异性，基于平均产量和变异性为管理方案生成排序赋值；

48、排序模块：依据排序赋值由大到小对所有管理方案排序，选择排序第一的管理方案作为子区域的土壤改良管理方案；

49、选择判断模块：获取土壤改良区域子区域的划分数量，若土壤改良区域的子区域划分数量超过数量阈值，分析若干个子区域土壤改良管理方案的相似度后，依据相似度选择某一子区域土壤改良管理方案作为整个土壤改良区域的土壤改良管理方案。

50、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

51、本发明通过大数据库获取已有植物生长模型，基于植物生长模型分析植物产量与土壤养分含量以及水分之间的关系，分析土壤养分含量和水分的不确定性，基于随机生成工具生成多种管理方案，对每种管理方案进行不同环境条件下的蒙特卡罗模拟，预测管理方案在不同环境条件下的植物产量，统计管理方案模拟结果，评估不同管理方案的植物平均产量以及变异性，基于平均产量和变异性为管理方案生成排序赋值，依据排序赋值由大到小对所有管理方案排序，选择排序第一的管理方案作为子区域的土壤改良管理方案。该管理方法通过蒙特卡罗模拟考虑不同管理方案在不同环境条件下的变异性，提高决策的科学性和可靠性，且在模拟前进行不确定性考虑，有效提高模拟的鲁棒性和适应性。