耕地质量数据分析与障碍消除决策系统研究

一、引言

耕地是农业生产的根本，也是国家粮食安全的重要保障。近年来，受不合理的农业生产活动、水土流失、土壤污染等因素影响，众多地区的耕地质量呈下降趋势，构建科学高效的耕地质量数据分析与障碍消除决策系统迫在眉睫。该系统可全面监测分析耕地质量，精准定位影响耕地质量的障碍因素，进而制定针对性的改善策略，助力耕地资源的可持续利用和农业高质量发展。

二、系统架构

耕地质量数据分析与障碍消除决策系统主要由数据采集层、数据处理与分析层、决策支持层三层架构构成。

（一）数据采集层

数据采集层负责收集各类与耕地质量相关的数据，涵盖土壤数据、气象数据、作物生长数据以及土地利用数据 。数据采集方式包括地面传感器、卫星遥感和实地调查。地面传感器可实时监测土壤湿度、温度和养分含量，且通常分层安装，获取土壤湿度等指标的垂直分布数据；实地调查可收集土壤剖面特征等难以通过其他方式获取的详细信息，并对传感器数据进行校验 。

（二）数据处理与分析层

数据处理与分析层是系统的核心。首先对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、融合与标准化。随后，运用 GIS 空间分析、统计分析和机器学习算法进行深度分析，构建耕地质量预测与障碍识别模型。

（三）决策支持层

决策支持层依据数据分析结果提供决策建议。系统识别耕地质量障碍后，结合多源数据诊断障碍成因与程度；针对不同障碍制定土壤改良、灌溉排水优化、作物品种调整等方案，并综合成本、施工条件和环境影响提供多套备选方案。

三、数据采集与处理

（一）数据采集方法

1.地面传感器：土壤湿度传感器可精准测量土壤含水量，为合理灌溉提供依据；温度传感器监测土壤温度；土壤养分传感器检测氮、磷、钾等养分含量。这些传感器通过有线或无线网络连接数据采集终端，定时将数据上传至系统数据中心。

2.实地调查：专业技术人员深入耕地现场，采集不同点位的土壤样本进行实验室分析，测定土壤理化性质；同时记录作物品种、生育期、病虫害发生等信息。实地调查可传感器数据，纠正可能存在的误差。

（二）数据处理技术

1.数据清洗：数据清洗是保障数据质量的重要环节。数据中的异常值可能源于传感器故障、数据传输错误或采集过程中的人为失误。例如，当土壤温度测量值出现远超正常范围的情况时，可通过设定合理阈值和运用3 - sigma 原则等统计方法识别并处理异常值；对于缺失值，采用均值填充、中位数填充或基于相邻数据点的插值算法进行填补 。

2.数据融合：不同数据采集方法各有优劣，数据融合可实现优势互补。地面传感器可精准测量局部土壤状况，但监测范围较小。以土壤湿度数据融合为例，运用卡尔曼滤波算法，将大范围土壤湿度信息与地面传感器的高精度局部数据相结合，可得到更准确的区域土壤湿度分布 。

3.数据标准化：数据标准化使不同类型数据具有可比性。土壤养分含量数据单位多样、数值范围差异大，通过最小 - 最大归一化 ）或 Z - score 归一化 ）等方法，将数据转换为统一尺度，便于后续分析处理 。

四、障碍分析模型

（一）土壤相关障碍模型

1.土壤肥力下降模型：土壤肥力是衡量耕地质量的关键指标。该模型主要分析土壤有机质含量降低、养分比例失衡、有效养分减少等问题。通过建立回归模型，研究长期化肥施用量、种植制度与土壤有机质含量的关系，预测不同管理措施下土壤肥力变化趋势，明确导致土壤肥力下降的主要因素 。

2.土壤侵蚀模型：土壤侵蚀严重威胁耕地质量。通用土壤流失方程（USLE）是常用的土壤侵蚀模型（ \times K\times L\times S\timesC\times P），通过输入当地降雨、土壤性质、地形和土地利用等数据，计算耕地土壤流失量，识别土壤侵蚀严重区域，为水土保持措施制定提供依据 。

3.土壤污染模型：土壤污染（如重金属污染、农药残留污染）影响耕地质量。针对重金属污染，运用地统计分析模型，采用克里金插值法根据采样点测量值估算未采样点重金属含量，分析重金属空间分布特征，构建污染源 - 迁移 - 受体模型，明确污染来源与迁移路径，为污染治理提供支撑 。

（二）气象相关障碍模型

1.旱涝风险模型：干旱和洪涝是影响耕地质量的常见气象灾害。通过分析历史降水、蒸散和河川径流等气象数据，运用标准化降水指数（SPI）评估干旱程度和持续时间；采用土壤 - 水评估工具（SWAT）等水文模型模拟流域径流过程，预测耕地洪涝发生概率和淹没范围，为防灾减灾提供决策依据 。

2.极端温度影响模型：极端高温和低温事件对耕地质量和作物生长影响显著。结合作物生长模拟模型（如 WOFOST 模型）与气象数据，输入历史极端温度数据和作物参数，分析极端温度对作物生育期、生物量积累和产量的影响，提供预警和适应性策略 。

五、决策支持

（一）障碍诊断

当系统检测到耕地质量数据异常变化时，基于已建立的障碍分析模型，综合分析各类数据，确定障碍类型和成因。如土壤氮含量显著下降且作物生长缓慢、叶片发黄时，结合历史施肥和灌溉数据，诊断可能是氮肥施用不足或灌溉不当导致氮素淋失，并以诊断报告形式直观呈现障碍信息 。

（二）改善方案制定

依据障碍诊断结果，系统制定针对性改善方案。对于土壤酸化问题，根据土壤 pH 值、质地和面积计算石灰施用量；针对积水区域，规划建设排水沟渠或安装排水泵等排水系统改造方案。制定方案时综合考虑成本效益、当地施工条件和环境影响，提供多套备选方案供决策者选择 。

（三）效果评估

改善方案实施后，系统持续监测评估效果。对比方案实施前后的土壤养分含量、作物产量、土壤侵蚀量等数据，定量评估方案有效性。若效果不明显，分析方案执行错误、初始诊断不准确或外部因素影响等原因，并据此调整方案，确保耕地质量有效提升 。

六、结论

耕地质量数据分析与障碍消除决策系统是提升耕地质量的重要工具。通过集成多源数据、运用先进数据处理分析技术和科学的障碍分析模型，该系统可精准分析耕地质量、识别障碍并提供科学决策支持。在推动农业可持续发展进程中，该系统有助于优化农业生产管理、保护耕地生态环境、保障国家粮食安全。未来，随着技术不断发展，可进一步集成更先进的人工智能算法和实时数据资源，优化完善系统，为耕地质量管理提供更精准高效的服务 。

作者简介：薛志国：男、1981.3- 、满族、本科、研究方向 智慧农业、数据分析与处理

项目编号：241130301A