1.基于数据融合算法的土壤环境管理方法，其特征在于：所述管理方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据融合算法的土壤环境管理方法，其特征在于：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：
3.根据权利要求2所述的基于数据融合算法的土壤环境管理方法，其特征在于：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：
4.根据权利要求3所述的基于数据融合算法的土壤环境管理方法，其特征在于：所述置信度区间指数的计算逻辑为：
5.根据权利要求4所述的基于数据融合算法的土壤环境管理方法，其特征在于：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：
6.根据权利要求5所述的基于数据融合算法的土壤环境管理方法，其特征在于：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：
7.根据权利要求6所述的基于数据融合算法的土壤环境管理方法，其特征在于：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：
8.根据权利要求7所述的基于数据融合算法的土壤环境管理方法，其特征在于：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：
9.根据权利要求8所述的基于数据融合算法的土壤环境管理方法，其特征在于：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：
10.基于数据融合算法的土壤环境管理系统，用于实现权利要求1-9任一项所述的管理方法，其特征在于：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；