本發(fā)明涉及土壤資源的可持續(xù)利用評估和預(yù)測，具體為一種土壤資源可持續(xù)利用評估與預(yù)測系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、土壤資源作為地球上最重要的自然資源之一，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)系統(tǒng)平衡和全球碳循環(huán)具有至關(guān)重要的作用；它不僅是植物生長的基礎(chǔ)，還直接影響到糧食安全和生物多樣性；然而，隨著工業(yè)化、城市化進(jìn)程的加快以及不合理的土地利用，土壤退化問題日益嚴(yán)重，對土壤資源的可持續(xù)利用構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

2、現(xiàn)有技術(shù)在土壤資源可持續(xù)利用評估和預(yù)測方面存在顯著缺陷，傳統(tǒng)的評估方法依賴于周期性的土壤樣本采集和分析，這種方法無法實(shí)時監(jiān)測土壤狀態(tài)的動態(tài)變化，導(dǎo)致評估結(jié)果缺乏時效性；現(xiàn)有的評估模型往往忽視了土壤呼吸速率與碳分布之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，未能充分捕捉土壤碳循環(huán)的動態(tài)特性；此外，現(xiàn)有的預(yù)測模型通常未能有效整合多種環(huán)境因素和土壤管理措施的影響，使得預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性和實(shí)用性受限。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、（一）解決的技術(shù)問題

2、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種土壤資源可持續(xù)利用評估與預(yù)測系統(tǒng)，解決了如何通過數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)土壤資源可持續(xù)利用評估的問題。

3、（二）技術(shù)方案

4、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種土壤資源可持續(xù)利用評估與預(yù)測系統(tǒng)，包括：

5、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊，收集土壤的呼吸速率、碳分布及其他環(huán)境變量的數(shù)據(jù)，對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

6、多層次碳分布－呼吸速率映射模型，基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，構(gòu)建碳含量變化與土壤呼吸之間的非線性映射關(guān)系，并根據(jù)呼吸速率的變化實(shí)時更新碳分布；

7、土壤資源優(yōu)化圖譜，基于多層次碳分布-呼吸速率映射模型中的碳分布，通過動態(tài)優(yōu)化算法生成土壤資源優(yōu)化圖譜，在不同土壤管理措施下分析未來的土壤變化，并通過土壤資源優(yōu)化圖譜中的節(jié)點(diǎn)表示土壤資源利用參數(shù)；

8、多因素綜合評估指標(biāo)，用于量化土壤資源利用可持續(xù)性，融合土壤中碳分布、呼吸速率和其他環(huán)境變量的數(shù)據(jù)，基于多層次碳分布－呼吸速率映射模型量化多因素綜合評估指標(biāo)為評分，并提供全面的可持續(xù)性評估結(jié)果。

9、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊通過多個數(shù)據(jù)采集設(shè)備對土壤進(jìn)行全面監(jiān)測，獲取準(zhǔn)確的土壤呼吸、碳存儲及環(huán)境的數(shù)據(jù)；土壤呼吸速率傳感器被安裝在不同深度的土壤層中，捕捉土壤微生物活動過程中釋放的二氧化碳；采用紅外傳感實(shí)時檢測并記錄二氧化碳的濃度變化，反映土壤的呼吸速率；碳含量傳感器監(jiān)測土壤各層次的碳存儲情況，比如有機(jī)碳的積累與分布；通過對土壤樣本的分析，計算其碳含量的變化；對土壤的溫度、濕度和水分含量進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，為土壤呼吸及碳存儲提供數(shù)據(jù)；在數(shù)據(jù)采集完成后，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，由于土壤數(shù)據(jù)容易受到外部環(huán)境變化的干擾，傳感器采集的數(shù)據(jù)包含噪聲；采用濾波算法去除無關(guān)的高頻干擾信號，如電氣噪聲、風(fēng)速變化等；通過異常值檢測減少數(shù)據(jù)中的異常值和誤差，去除突變點(diǎn)和不合理的極值；通過插值法進(jìn)行填補(bǔ)缺失值，插值方法包括線性插值或者拉格朗日插值，使數(shù)據(jù)在時間軸上保持連續(xù)性和完整性；經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理后的數(shù)據(jù)將被輸入至多層次碳分布-呼吸速率映射模型中。

10、?多層次碳分布－呼吸速率映射模型通過深入分析土壤碳分布與呼吸速率之間的非線性關(guān)系，構(gòu)建了一個實(shí)時更新的動態(tài)模型；通過土壤中不同深度的碳分布數(shù)據(jù)和實(shí)時測量的土壤呼吸速率建立非線性關(guān)系；非線性關(guān)系表示為，其中r(t)表示土壤呼吸速率，受不同深度的土壤碳分布c(z),β為模型的權(quán)重參數(shù)，t和w為環(huán)境變量，分別為土壤溫度和水分，為噪聲項(xiàng)；其中?，其中sin(c(z))?表示碳受土壤的不同深度呈波動性變化，表示微生物的代謝速率對溫度有指數(shù)增長的響應(yīng)，參數(shù)γ調(diào)節(jié)溫度對呼吸速率的敏感度，設(shè)定在0.01-0.1，ln(w+1)表示水分對土壤呼吸的影響呈現(xiàn)出的遞減，為噪聲項(xiàng)，表示模型無法捕捉到的隨機(jī)誤差；通過模型，揭示土壤碳存儲與呼吸速率、環(huán)境之間的非線性映射關(guān)系；為建立非線性映射關(guān)系，模型首先對每次測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，通過處理后得到的c(z)、r(t)、t和w數(shù)據(jù)，模型通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以捕捉這些變量之間的非線性映射；土壤呼吸速率r(t)不僅受碳分布的影響，還受到溫度和水分等環(huán)境因素的共同作用，這一關(guān)系在模型中通過權(quán)重參數(shù)β被綜合考慮；通過每次測量土壤呼吸速率后，調(diào)整碳分布c(z)實(shí)時更新模型；使用?c(z)new=c(z)old+δc(z,r（t）)?更新碳分布，其中δc(z,?r（t）)表示由呼吸速率r(t)引起的碳變化；δc(z,?r（t）)?通過得到，其中ravg為歷史平均呼吸速率，δt為時間間隔，α是響應(yīng)系數(shù)，用于調(diào)節(jié)呼吸速率變化對碳分布的影響，通過土壤呼吸和碳動態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行回歸分析，確定響應(yīng)系數(shù)取值在0.01-0.1之間；模型根據(jù)每次新的呼吸速率測量來動態(tài)調(diào)整碳分布，以實(shí)時反映土壤的變化。

11、模型結(jié)合mlp和lstm進(jìn)行權(quán)重參數(shù)β的動態(tài)更新，mlp用于捕捉碳分布與呼吸速率之間的基本非線性關(guān)系，而lstm則用于處理時間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系；在每次模型預(yù)測后，權(quán)重參數(shù)β會根據(jù)誤差反饋進(jìn)行調(diào)整，通過進(jìn)行優(yōu)化，其中η是學(xué)習(xí)率，llstm是lstm的損失函數(shù)，表示模型預(yù)測與實(shí)際觀測之間的誤差；通過不斷優(yōu)化這些權(quán)重，模型逐漸能更精確地捕捉土壤呼吸速率的變化對碳分布的影響，使其更準(zhǔn)確地進(jìn)行土壤評估和管理。

12、權(quán)重參數(shù)β的更新結(jié)合mlp和lstm，從輸入層開始，mlp接收靜態(tài)特征數(shù)據(jù)，包括土壤碳分布、溫度和水分；靜態(tài)特征數(shù)據(jù)經(jīng)過多個隱藏層的非線性變換后，生成初步的呼吸速率預(yù)測值，lstm收來自mlp的呼吸速率預(yù)測值以及歷史的呼吸速率數(shù)據(jù)，形成輸入序列；因?yàn)閘stm能捕捉輸入序列的時間依賴性，處理動態(tài)特征，所以在每個時間步，lstm通過門控機(jī)制管理數(shù)據(jù)，從而生成當(dāng)前時刻的呼吸速率預(yù)測值?rlstm?，每次模型運(yùn)行后，lstm計算預(yù)測值與實(shí)際測量值?robserved?之間的損失函數(shù)??。

13、土壤資源優(yōu)化圖譜的構(gòu)建通過多層次碳分布-呼吸速率映射模型，提取實(shí)時的碳分布數(shù)據(jù)和呼吸速率預(yù)測值，為不同的土壤管理提供支持；系統(tǒng)首先結(jié)合耕作深度、灌溉方式和施肥策略等多種土壤管理措施，將每一種土壤管理措施定義為節(jié)點(diǎn)，代表不同土壤管理措施對土壤資源利用效率的潛在影響；在圖譜構(gòu)建過程中，利用多層次碳分布-呼吸速率映射模型來模擬不同土壤管理措施在特定土壤條件下的效果，模型接收包括耕作深度、灌溉方式和施肥策略在內(nèi)的多種土壤管理措施的數(shù)據(jù)作為輸入?yún)?shù)；例如，考慮耕作深度，模型接收到淺耕和深耕兩種不同的管理措施的數(shù)據(jù)；這些數(shù)據(jù)反映了不同的土壤擾動程度，進(jìn)而影響土壤的碳分布和呼吸速率；模型通過這些輸入數(shù)據(jù)，結(jié)合土壤的環(huán)境如溫度和濕度，得出每種管理措施下的碳分布情況；例如，深耕會增加土壤的擾動，從而影響土壤中碳的分布和微生物的呼吸速率，而淺耕則對土壤結(jié)構(gòu)和碳循環(huán)的影響較??；模型輸出的結(jié)果，如碳存儲量和呼吸速率的變化，提供了評估不同管理措施效果的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；定義一系列評估指標(biāo)，這些指標(biāo)基于模型的模擬結(jié)果，量化每種管理措施對土壤資源利用效率的影響；例如，定義一個評估指標(biāo)為碳存儲效率，它衡量了在一種管理措施下，單位面積土壤中碳的分布量；另一個評估指標(biāo)是呼吸速率變化率，用于衡量土壤呼吸速率的變化，反映土壤微生物活性的變化；通過對這些評估指標(biāo)的量化，評估每種管理措施的資源利用效率；例如，如果深耕措施下的碳存儲效率較高，但呼吸速率變化率也較高，表示深耕雖然增加了土壤的碳存儲，但也導(dǎo)致了更多的碳排放；通過比較不同管理措施下的評估指標(biāo)，可以識別出哪些措施對碳存儲和呼吸速率有積極的影響，哪些措施則需要調(diào)整以減少負(fù)面影響；在圖譜中，每種土壤管理措施都被表示為一個節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間的連線表示土壤管理措施之間的相互作用和影響。

14、在圖譜分析過程中，系統(tǒng)運(yùn)用多目標(biāo)優(yōu)化算法對每種管理措施的效果進(jìn)行分析；通過優(yōu)化不同管理參數(shù)的組合，量化每個土壤管理在短期和長期內(nèi)對土壤碳存儲、呼吸速率以及土壤肥力方面的影響，幫助用戶了解不同措施之間的相互作用和權(quán)衡，例如，耕作深度可能對土壤的碳存儲有影響，但可能導(dǎo)致呼吸速率的增加；而灌溉有助于提高土壤水分保持性，但對碳存儲的影響較小；系統(tǒng)通過優(yōu)化算法綜合這些影響，并將其通過圖譜中的路徑可視化，使用戶直觀地理解各種土壤管理的長短期效益；圖譜通過模擬不同情境下的管理效果，為用戶預(yù)測未來土壤資源的變化趨勢，為農(nóng)業(yè)決策提供支持。

15、多因素綜合評估指標(biāo)通過實(shí)時監(jiān)測傳感器獲取土壤的最新數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)碳分布、土壤呼吸速率和環(huán)境變量；為全面評估土壤的健康和可持續(xù)性，系統(tǒng)構(gòu)建一個多因素綜合評估指標(biāo)，該指標(biāo)融合土壤各個數(shù)據(jù)；每個數(shù)據(jù)通過加權(quán)計算，權(quán)重的確定不僅依賴于歷史數(shù)據(jù)的分析，還結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业闹R和經(jīng)驗(yàn)；例如，土壤碳輸入輸出的平衡權(quán)重依據(jù)碳循環(huán)的動態(tài)特征來設(shè)定，而土壤呼吸速率和碳固定能力的權(quán)重則根據(jù)其對土壤長期健康的影響而有所不同；將每個數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)計算，將加權(quán)后數(shù)據(jù)基于非線性映射關(guān)系將各個數(shù)據(jù)量化為一個綜合可持續(xù)性評分，該評分反映土壤資源的整體健康狀況以及其在當(dāng)前和未來可持續(xù)利用的潛力；綜合可持續(xù)性評分的計算考慮當(dāng)前土壤條件，還模擬不同管理措施，如耕作方式、灌溉策略和施肥方法對土壤資源的長遠(yuǎn)影響；通過對在不同土壤管理措施下得到的綜合可持續(xù)性評分進(jìn)行排序，通過排序得出評分的高低，通過對比不同土壤管理措施評分的高低，系統(tǒng)識別出哪些措施得分高，得分高的土壤管理措施則能提升土壤資源的可持續(xù)性；例如，有三種土壤管理措施，綜合可持續(xù)性評分分別為60、85、95，通過綜合可持續(xù)性評分，系統(tǒng)可以了解這些措施中最優(yōu)的一個，從而為用戶提供數(shù)據(jù)支持的決策依據(jù)。

16、有益效果

17、本發(fā)明提供了一種土壤資源可持續(xù)利用評估與預(yù)測系統(tǒng)，具備以下有益效果：

18、本發(fā)明通過實(shí)時監(jiān)測土壤呼吸速率和碳含量，并結(jié)合多層次碳分布-呼吸速率映射模型，能夠更準(zhǔn)確地捕捉土壤碳循環(huán)的動態(tài)特性，從而提高土壤資源可持續(xù)利用評估和預(yù)測的準(zhǔn)確性。

19、本發(fā)明通過動態(tài)土壤資源優(yōu)化圖譜和多因素綜合評估指標(biāo)，本發(fā)明能夠直觀展示不同土壤管理措施的潛在影響，為土壤資源管理提供強(qiáng)有力的決策支持，幫助制定更有效的土壤保護(hù)和利用措施。

20、本發(fā)明通過融合土壤碳分布、呼吸速率、環(huán)境變量等多個數(shù)據(jù)，提供了全面的可持續(xù)性評估結(jié)果，為土壤資源管理提供了更為科學(xué)的決策依據(jù)。

21、本發(fā)明通過精確評估土壤碳儲存和呼吸速率，有助于監(jiān)測和減緩氣候變化，同時促進(jìn)土壤作為碳匯的功能，為全球環(huán)境保護(hù)和氣候變化應(yīng)對提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持。