基于“大數據+AI”的黑土地保護與利用智能決策關鍵技術研究

摘要：黑土地是一種性狀好、肥力高的土壤，非常適合植物生長，廣泛分布在黑龍江省、吉林省、遼寧省和內蒙古自治區，其對維護糧食安全和生態平衡極為重要。本研究將大數據與人工智能（Artificial Intelligence，AI）相結合，設計基于“大數據+AI”的黑土地保護與利用智能決策系統。該系統融合遙感、氣候、土壤和人類活動數據，通過智能分析提供全面的土地退化監測和修復方案。本研究對提高黑土地保護效率、促進農業可持續發展具有重要意義。

關鍵詞：大數據；AI；黑土地；保護與利用；智能決策

中圖分類號：S147.2 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2024）03-00-03

DOI：10.3969/j.issn.1008-9500.2024.03.011

Abstract： Black soil is a type of soil with good characteristics and high fertility， which is very suitable for plant growth， it is widely distributed in Heilongjiang province， Jilin province， Liaoning province， and Inner Mongolia Autonomous region， and is extremely important for maintaining food security and ecological balance. This study combines big data with Artificial Intelligence （AI） to design an intelligent decision-making system for black soil protection and utilization based on “big data+AI”. This system integrates remote sensing， climate， soil， and human activity data， providing comprehensive land degradation monitoring and restoration solutions through intelligent analysis. This study is of great significance for improving the efficiency of black soil protection and promoting sustainable agricultural development.

Keywords： big data; AI; black soil; protection and utilization; intelligent decision-making

黑土地是一種極其肥沃的土壤，廣泛分布在我國東北地區，如黑龍江省、吉林省、遼寧省和內蒙古自治區。黑土地對我國糧食安全極為重要，可以穩定糧食產量，提高質量，同時維持生態平衡和生物多樣性。近年來，受氣候變化和人類活動影響，黑土地退化已成為人們關注的焦點。因此，本研究將大數據與人工智能（Artificial Intelligence，AI）相結合，設計基于“大數據+AI”的智能決策系統，集成多源數據，實時監測和預測黑土地狀況，為保護和利用提供科學支持，促進農業可持續發展[1]。

1 黑土地保護和利用中的大數據和AI技術

1.1 大數據

黑土地保護和利用相關的數據類型包括遙感數據、氣候數據、土壤數據和人類活動數據[2]。數據收集和處理采用集成多源數據的方法，結合遙感、地面監測和歷史數據，以提高數據的全面性和準確性。數據預處理包括數據清洗、標準化和轉換，旨在提高數據質量和分析效率。此外，采用高效的數據庫進行數據存儲與管理，確保大數據的安全、穩定和快速訪問。大數據可以利用歷史和實時數據分析黑土地退化趨勢，預測黑土地退化的風險區域和程度，為制定黑土地保護政策提供數據支持。

1.2 AI技術

黑土地保護和利用中，AI技術常被用于預測土壤的養分和水分狀況，并結合土壤條件和氣候數據來預測作物產量。可利用AI技術進行作物適宜性分析，確定不同作物在特定黑土區的生長適宜性，優化種植策略，以提高產量和保護土壤。土壤健康監測中，可利用圖像識別技術及時檢測和識別土壤病蟲害，分析土壤數據，使機器學習模型能夠預測并發出土壤退化的預警信號。這些應用展示AI技術在黑土地保護和利用中的廣泛可能性，為實現更高效、更可持續的土地管理提供強有力的工具[3]。

2 黑土地保護與利用智能決策系統的構建

黑土地保護與利用智能決策系統主要包括5個模塊，即多源數據匯聚與處理平臺、黑土信息一張圖、黑土退化問題智能診斷、保護與利用技術智能集成和黑土地退化修復的智能決策。

2.1 多源數據匯聚與處理平臺

多源數據匯聚與處理平臺集成多樣化的數據源，包括衛星和無人機拍攝的高分辨率遙感圖像、來自各種傳感器和監測站的地面監測數據、涉及農業的社會經濟數據、歷史氣候數據和土壤數據[4]。為了提高數據的綜合價值，采用數據融合技術，整合不同來源和類型的數據，并通過數據清洗與標準化確保數據的準確性和一致性。平臺還采用云存儲和大數據技術，保證數據的安全性和易訪問性。應用機器學習算法進行數據分析，以識別模式和預測趨勢，并通過數據可視化工具將復雜數據轉換為直觀的圖表，幫助決策者更好地理解信息。平臺還能夠處理和分析實時數據，為即時決策提供支持。提供定制化儀表板，為不同用戶提供定制化的數據展示和分析工具，并設有交互式查詢系統，允許用戶根據需要查詢特定數據和分析結果。此外，平臺還支持移動應用和遠程訪問，確保用戶可以在任何地點、任何時間訪問。

2.2 黑土信息一張圖

集成豐富數據和先進技術，構建黑土信息一張圖系統。首先，實現空間數據的集成，將黑土地的地理信息、土壤特性、氣候變化等數據在地圖上進行集成展示。此外，通過多維數據融合，結合歷史數據和實時數據，提供多維度的信息視圖。系統的交互式地圖功能允許用戶根據需要進行縮放和區域選擇，以獲取更詳細的信息，并提供圖層選擇與自定義功能，使用戶可以根據需求自定義顯示內容。數據分析與可視化方面，通過圖表展示黑土地質量、利用率等指標的變化趨勢，并進行區域對比和熱點分析，以識別黑土地退化、病蟲害等問題的熱點區域。系統還集成AI預測模型，如產量預測、退化趨勢預測等，為決策提供科學依據，并根據分析結果生成保護、改良和利用建議，從而支持智能決策。用戶體驗方面，設計易用性界面，提供多語言支持，并采用響應式設計，適應不同設備，以保證良好的訪問體驗。最后，確保地圖上信息的實時更新，反映最新的黑土地狀況，并定期對系統進行維護和升級，以確保數據的準確性和系統的穩定性[5]。

2.3 黑土退化問題智能診斷

針對黑土退化的影響因素，構建綜合評價指標體系，其準則層主要分為立地條件、土壤理化性質、土壤健康狀態和社會經濟四個方面。立地條件包括地形位置、田面坡度、土壤有效厚度和障礙因素。土壤理化性質包括土壤pH、土壤容量、耕地質地、耕地厚度、土壤有機質含量、土壤養分狀況和土壤鹽漬化程度。土壤健康狀態方面，生物多樣性分為豐富、一般、不豐富，清潔程度分為清潔和污染。社會經濟方面，農田林網化程度分為高、中、低，種植結構分為輪作、連作[6]。綜合評價指標體系建立后，利用綜合評估模型，全面評估黑土地的退化程度和風險。通過多因素影響分析和歸因模型，深入分析氣候變化、農業活動和土地管理等因素對黑土退化的影響，并確定主要的退化因素，為采取針對性措施提供堅實依據。趨勢預測與預警方面，基于歷史數據和當前狀況，預測黑土地退化的未來趨勢，并建立預警系統，當退化指標達到某一水平時自動發出預警，以便及時采取應對措施。

2.4 保護與利用技術智能集成

構建一個跨學科技術融合的框架，結合土壤科學、農業工程、環境科學和信息技術，形成一個多學科交叉的技術集成體系。這個體系采用模塊化設計，將不同的技術（如土壤修復技術、精準農業技術和數據分析技術）設計成可互換的模塊，以便根據需要進行靈活調整和升級。智能化土壤管理方面，利用傳感器和AI技術實時監測土壤的養分和水分狀況，并根據監測數據自動調整土壤改良劑的投放量和類型。精準農業應用方面，運用AI算法分析氣候、土壤和市場數據，以提供最佳的作物種植方案，并根據土壤和作物狀況自動調整灌溉和施肥計劃，從而提高資源利用效率。系統還提供數據驅動的決策支持，對農業生產中的各種風險進行風險評估與管理，如病蟲害、氣候異常等，并利用大數據和AI技術預測作物產量，分析市場趨勢，以支持農產品銷售。系統還配備用戶友好的操作界面，提供直觀的控制面板，允許用戶根據自己的需求和偏好進行個性化設置。

2.5 黑土地退化修復的智能決策

通過深度數據挖掘，分析黑土地退化的根本原因（包括自然因素和人為因素），并通過歷史趨勢對比識別關鍵影響因素。利用AI模型，自動生成修復方案，考慮土壤類型、退化程度和地區特性，并提供多方案比較與選擇，以模擬預測各方案的效果。根據土地退化情況和修復需求，智能優化資源配置，同時進行成本效益分析，以確保資源高效利用。建立實時監控系統和動態調整機制，確保修復方案的有效實施并應對新情況和挑戰。構建長期效果跟蹤和反饋循環機制，評估修復效果，優化修復方案。此外，建立案例數據庫，利用機器學習分析案例，為未來的修復提供指導。這些方法共同構成一個全面的智能決策框架，指導和優化黑土地的退化修復。

3 智能決策系統的應用示范

下面以呼倫貝爾市為應用示范對象，對智能決策系統的應用進行研究。呼倫貝爾市位于內蒙古自治區的最北部，屬于溫帶季風氣候區。氣候特點是冬季漫長而寒冷，夏季短暫但溫暖，春秋季節較短，年降水量相對較少，且主要集中在夏季。這些地理和氣候因素對呼倫貝爾市的黑土地產生顯著影響。首先，長冬季和短夏季限制作物生長季的長度，這要求當地農業必須適應這種特定的氣候條件。其次，溫帶季風氣候帶來的降水模式影響土壤的水分狀況，這對農作物的灌溉和土壤保濕管理提出特別的要求。此外，冬季的低溫也影響土壤的微生物活動和有機質分解速率，進而影響土壤肥力。

在系統實施前，進行土壤數據、氣候數據和農業活動數據的收集與整合，并考慮當地政策和法規。市級應用層面，利用系統進行土地利用規劃和農業發展策略制定，優化資源分配，并制定科學的土地保護和農業政策?？h級應用層面，著重于精準農業指導，包括種植、灌溉和施肥建議，土地退化監測與修復。地塊級應用層面，聚焦于土壤健康監測和作物管理優化，提高產量和土地利用效率。系統的效果通過定期監測和評估來衡量，包括土壤質量改善和產量提升等方面，并通過案例總結和反饋為系統的持續優化提供依據。這些應用示范不僅展示系統的實際應用效果，也為其他地區提供可借鑒的經驗。

4 結語

基于“大數據+AI”的黑土地保護與利用智能決策系統主要包括5個模塊，即多源數據匯聚與處理平臺、黑土信息一張圖、黑土退化問題智能診斷、保護與利用技術智能集成和黑土地退化修復的智能決策。該系統在呼倫貝爾市的應用示范取得顯著成效，有效監控土地退化，成功實施修復方案，提升農業生產效率。本研究展示科技創新在解決復雜農業和環境問題中的潛力。未來，該系統有望在更廣泛的地區和不同類型的土地管理中得到應用，為全球農業可持續發展貢獻力量。

參考文獻

1 林國棟，呂 曉，彭文龍，等.黑土地保護的實踐邏輯及其關鍵機制分析：基于典型試點區域的多案例分析[J].自然資源學報，2023（10）：2523-2535.

2 本刊評論員.實干篤行打好“組合拳” 保護黑土地筑牢大糧倉[J].中國農業綜合開發，2023（8）：1.

3 李之超，廖曉勇，姚啟星，等.基于“大數據+人工智能”科研范式的黑土地保護與利用智能決策[J].數據與計算發展前沿，2023（3）：39-48.

4 劉治彤.黑土地保護中的環境營造研究：以黑龍江實踐為例[J].智慧農業導刊，2023（2）：59-63.

5 柳 季.黑土地保護和鹽堿地綜合利用的吉林實踐[J].中國土地，2023（1）：28-30.

6 馬常寶，王慧穎.國內外黑土地保護利用現狀與方向研究[J].中國農業綜合開發，2022（11）：7-11.

收稿日期：2024-01-11

作者簡介：靳禎雨（1985—），男，內蒙古烏蘭察布人，工程師。研究方向：國土空間規劃、土地利用與保護、生態環境治理。