事理图谱在农业风险中的应用研究探索 

1. 引言

伴随着农业领域的创新与发展，之前相对传统的农业风险管控方法在当前农业实际操作过程中逐步暴露出诸多局限性，尤其是在应对日益复杂突变的农业风险问题时，以往的农业风险管控方法已经无法在短时间内精准全面捕捉到其中风险因素的动态变化与关系，进而致使最终的风险识别无法达到预期标准，最终影响到现代精准农业发展的实际需求。而事理图谱作为人工智能领域的一项重要技术，通过对事件之间逻辑关系和演化路径的建模，能够为农业风险管控提供更加全面、深入的分析视角和决策支持。

张春龙等人采用事理图谱方法构建突发事件风险传导链模型，但重点放在突发事件应急管理的应用范畴，在农业复杂风险的动态关联机制和跨尺度演化路径方面存在研究空白 [1]。肖乐等人就粮食安全问题，提出传统知识图谱难以有效表征动态事件及挖掘时序关系，采用事理图谱建立储粮害虫事件的因果关系模型，并引入自注意力机制强化事件抽取模型，但其探讨仅围绕储粮害虫的单一风险展开，缺乏对农业生产全流程中气象、市场及生态等多重风险交互作用的探讨 [2]。桂泽春等人梳理了 AI 技术在农业风险管控领域的研究现状，凸显当前 AI 技术在非线性关联分析、持续预测准确性及有限样本应用中的瓶颈，并推荐采用图神经网络与领域知识协同提高模型精度，然而分析框架缺乏事理图谱结构化优势的融合。伏红勇等学者围绕订单农业供应链中的气象风险展开研究，提出天气指数保险的风险分摊框架，证实了其对供应链效能的提升效果，该机制聚焦于风险的经济分摊层面，未系统阐释灾害事件的驱动因素与作用路径。因此，本文将聚焦农业风险领域，就事理图谱在农业风险管控中的具体实践与应用进行深入分析和研究。

2. 事理图谱的理论阐述

2.1 事理图谱的概念

事理图谱，即一种知识图谱形式。事理图谱以事件为核心节点，通过对事件之间的因果、逻辑、时序、条件等关系进行构建从而形成能够描述事件发展演变规律的有向图结构。事理图谱会关注事件之间的动态关联与逻辑推演，能够更清晰、更全面、更透彻地揭示事物发展过程中的潜在逻辑与规律。就农业而言，以持续高温干旱这一风险作为核心事件，那么由此导致的一系列事件，诸如农作物水分供应不足、农作物减产等。借助事理图谱不仅能够清楚了解各个事件发生的前后顺序、因果关系，同时还可以对潜在或者未来可能出现的事件予以预测和推理，进而以此为依据来做出下一步规划与决策。

2.2 事件图谱的特征

1. 关联性事件分析。事理图谱以事件为核心节点，注重对事件之间相互作用与影响关系的刻画与预测，这种事件驱动的特征能够帮助其更充分全面地展现事件发展全过程，进而为农业风险的管控提供更具动态性的视角，帮助农业主体及时发现和了解一系列事件之间的因果关联性。

2．多元逻辑支撑。事理图谱兼容时序、因果、条件等多样化逻辑关系，为风险应对提供多维度决策依据。例如，基于农事活动的时序约束，可优化生产计划安排；通过分析病虫害暴发与气候条件的因果关系，科学制定防治方案。

3. 实时动态适应性。事理图谱的动态演化性主要体现在其可以随着事件的变化、事件关系的调整等来及时更新图谱结构。比如，农业生产随时可能会受到诸多因素的影响，事理图谱是可以及时适应这种变化需求的，并且能够持续更新事件节点和关系边，保证对农业风险的描述始终符合实际情况，为风险管控提供最新、最准确的知识支持。

4. 风险预知力。事理图谱建立在丰富的逻辑关系和动态演化基础之上，这也决定了事理图谱会具备很强的推理与预测能力。比如，利用逻辑推理算法，通过事理图谱的展示是可以估测到未来可能发生的事件以及影响范围和程度的，对于农业主体而言非常重要，其不仅能够帮助农业主体提前制定好预防和应对措施，同时也可以在很大程度上降低风险损失。

2.3 事理图谱的功能与价值

事理图谱的核心作用体现在以结构化方式展示事件间的关联网络，调整农业风险的研判范式及管理逻辑，与传统风险管理中要素割裂的分析方式相比，该技术借助事件间的动态关联性，联动因果推理、时间序列模式及边界约束等多角度关联，打造覆盖风险监测、分析、预警与干预的全周期决策体系。主要功能涵盖以下三个维度：一是打破静态知识表达的局限性，实现风险变量间影响关系的实时映射体系；二是拆解风险演变的复杂路径，建立分层响应与联合管控的逻辑体系；三是实现历史经验与实时数据的融合，提升风险预判的时空一致性，从管理价值层面，事理图谱可推动风险认知向系统化发展，决策依据向科学化靠拢，防控措施向前瞻性迈进，为解决农业风险治理中信息分散、响应迟缓等结构性问题提供了方法论创新，为风险治理从事后处置向事前防范的模式转换提供实践支点，具体如下。

2.3.1 事件关联的动态映射机制

事理图谱凭借组建事件节点网络，实时跟进气象异常、市场波动、生产事故等风险因素的时空交互状态，让“持续高温干旱”事件与“灌溉水源短缺”“病虫害暴发”等衍生事件形成关联，即刻反映风险传导的连锁变化，该机制有效消除传统方法对风险孤立识别的局限：采用可视化来呈现风险事件的多向度关联，辅助决策者把握风险演化的总体情形；动态更新特性保证了针对新型风险（如跨境疫病传播）的快速响应能力，防止因信息更新不及时而出现防控失效。

2.3.2 风险预判的时空适配分析

事理图谱借助整合历史案例和动态监测信息，造就风险演化的时空分析格局，在实施干旱风险评估工作期间，可把历史灾害记录、实时环境指标与区域气候特征加以综合，构建事件相关网络，推想干旱对农作物生长潜在影响的范围与时间上的节点，该方法不凭借复杂模型的构建，而是凭借事件逻辑关系的结构化表达，实现风险演化态势的可视化呈现。

3. 事理图谱在农业风险管理中的实践路径

3.1 风险要素的精准识别

3.1.1 多源信息整合与风险解构

事理图谱结合气象监测、土壤分析及产销多维数据，构建综合性风险互联结构，在干旱胁迫影响玉米生产的分析中，可耦合干旱历时特征、土壤储水能力与玉米生育阶段参数，呈现干旱灾害与农作物减产的时空分布规律，该整合机制克服了传统单一数据源的固有缺陷，建立系统性复合风险辨识的方法路径。

3.1.2 逻辑关联分析与潜在风险预判

依托事件间因果网络，借助事理图谱可识别风险扩散的潜在路径，以作物病害预警为例，若观测到温度与湿度同步上升时，系统调用历史案例库中温湿度条件相仿的病虫害暴发数据，根据作物当前生长周期，预判病害暴发风险及其空间分布，该分析模式帮助农户在病害显现症状前实施预防性干预，优化风险应对的主动性。

3.2 风险态势的智能预警

3.2.1 动态监测与风险感知强化

事理图谱建立在一系列先进科学技术基础之上，如传感器网络、物联网技术、大数据技术、人工智能等等，其可以实时监测和获取到农业生产过程中产生的各类数据信息。比如，事理图谱可通过分布在田间的气象传感器、土壤传感器、病虫害监测传感器等先进技术设备来对农田环境进行实时监测，并将从中采集到的各种数据信息及时更新到事理图谱当中。如事理图谱采集到气象传感器监测到的气温骤降信息时，便会在第一时间反映到与“低温冻害风险”相关联的节点和关系之上，如此农业主体便可提前做好准备。

3.2.2 分级预警与响应机制优化

事理图谱与人工智能预测模型的结合应用能够实现对农业风险的精准预警。比如，在自然灾害风险预警方面，事理图谱与预测模型的结合应用展现出至关重要的价值和作用。其中，事理图谱可利用历史气象数据、地理信息数据以及农作物受灾数据来清晰呈现背后潜藏的各种关系，而预测模型，如卷积神经网络可用于预测洪涝灾害的发生范围和强度，循环神经网络及其变体长短时记忆网络可用于预测干旱的持续时间和影响程度。二者的结合使用必将大大提高对农业风险预警的精准度。

3.3 风险应对的决策支持

3.3.1 适配性防控策略的智能推荐

事理图谱当中已然存储了诸多成功的农业风险应对案例及方式，当面对真实的农业风险时，事理图谱不仅可以对农业风险进行精准分析，而且还可以为农业主体智能推荐合适的风险应对策略，以供其参考和选择。比如，在发生病虫害风险时，事理图谱可以根据病虫害的种类、发生程度以及农作物的品种等信息，从图谱中检索出以往类似情况下行之有效的防治措施，如推荐使用的农药种类、施药时间和方法，或者生物防治、物理防治的具体方案等。除此之外，事理图谱还可充分考虑到不同农业主体的客观情况，予以相对个性化和针对性的策略推荐。

4. 总结

针对传统的农业风险管控的局限性，并且在农业风险管控中事理图谱发挥着不可替代的重要作用。本文就事理图谱的引入和应用为农业风险管控提供了新思路和新工具，未来伴随着事理图谱的不断优化和完善，其在农业风险管控中必将展现出越来越强大的应用价值，推动农业风险治理体系向智慧化、前瞻性方向演进。

参考文献：

[1] 张春龙 ， 张海涛 ， 周红磊 ， 等 . 基于事理图谱的重大突发事件风险感知与预测研究 [J]. 情报理论与实践 ， 2024， 47（12）：124-132.

[2] 肖乐 ， 陈啸林 ， 单昕 . 面向储粮害虫的事理图谱构建研究 [J]. 中国粮油学报 ， 2023， 38（10）：185-195.

第一作者简介：白雪洋（1998-04），女山东省菏泽市，硕士研究生，助教，研究方向为自然语言处理。