一种评估沼液还田效果的数据处理方法及装置与流程

本发明涉及环境科学，特别是涉及到一种评估沼液还田效果的数据处理方法及装置。

背景技术：

1、沼液是畜禽粪便、农林废弃物、餐厨垃圾等有机物质经过厌氧发酵而形成的偏碱性液体。沼液中不仅含有大量的速效营养成分(如氮、磷、钾、铁、锰、铜、锌等)，还含有一些有机质和活性物质(如氨基酸、植物激素、维生素、腐殖酸等)，可作为一种优质的有机速效肥料。沼液对提高种子发芽率、促进作物生长、提高作物抗逆性和作物品质具有显著效果；同时，沼液中含有丰富有机质、纤维素和腐殖酸等营养物质，可以改善土壤理化性状，改善土壤结构、改良酸性和盐渍化土壤和促进作物生长等作用。但是，由于沼液成分复杂且可能含有微量有毒有害物质(如重金属、抗生素等)，加上运输成本较高，环境承载能力有限，将沼液用于农业生产仍存在一定的健康风险。由于土地利用与管理不当导致土壤肥力下降，土壤板结、酸化、污染严重等问题日益突出。但是，现有技术中大多数沼液还田效果评价相关的数据处理方法以单一试验为主，评价结果受到土壤类型、气候特征、作物种类、沼液性质和还田量等因素影响，缺乏多因子评价体系和标准，很难做到普遍性的客观真实评价。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中沼液还田效果评价相关的数据处理方法以单一试验为主，评价结果受到土壤类型、气候特征、作物种类、沼液性质和还田量等因素影响，缺乏多因子评价体系和标准，很难做到普遍性的客观真实评价等技术问题，本发明提出了一种评估沼液还田效果的数据处理方法及装置，通过自动抓取文献内容筛选获取大量实验数据，以提取沼液还田效果数据并进行统计分析实现客观统一评价，为更好的利用沼液和推广种养结合技术提供科学依据。

2、为了实现这一目标，本发明采取了如下的技术方案。

3、一种评估沼液还田效果的数据处理方法，包括以下步骤：

4、a、获取评估主题，提取评估主题相关的关键词；

5、b、检索及抓取数据源并记录关键词，寻找分析热点间的关联性，以确定沼液还田措施和土壤参数之间的关联性；

6、c、基于沼液还田措施和土壤参数之间的关联性，以沼液和土壤肥力为主题关键词，以土壤物理、化学、生物学指标或分析热点为次要关键词，检索沼液还田对土壤关键要素过程影响的信息；

7、d、设置筛选条件，在数据源中筛选沼液还田影响土壤环境因子参数所需的数据及试验点样本；

8、e、综合不同环境因子，并基于气候区划分，对所需数据及试验点样本进行归类整理，得到实验样本数据；

9、f、根据实验样本数据，获取沼液还田措施实验组和对照组之间的数据，并构建数据库，分析沼液还田措施实验组和对照组对土壤不同环境因子的影响。

10、本发明的评估沼液还田效果的数据处理方法的步骤f中，分析沼液还田措施实验组和对照组对土壤不同环境因子的影响包括：

11、f1、基于数据库，通过获取的数据，量化沼液还田对土壤不同环境因子的对数响应率，得到沼液还田对土壤不同环境因子影响的平均效应值；

12、f2、根据沼液还田对土壤不同环境因子影响的平均效应值，分析沼液还田措施实验组和对照组对土壤不同环境因子的影响；

13、f3、根据分析结果，对平均效应值进行显著性检验，并量化沼液还田措施实验组和对照组对土壤不同环境因子的影响贡献率，完成沼液还田措施影响土壤环境因子参数的提取。

14、因此，本发明的技术效果包括：本发明通过基于抓取数据源的方式，通过精确筛选相关主题涉及的文献统计资料，提取基于沼液还田措施的相关土壤环境因子参数，通过对比沼液还田实验组和对照组(施用化肥)措施使用前后对土壤不同环境因子参数的变化情况，量化两种措施对土壤关键环境因子的影响程度和贡献大小，完成沼液还田措施对关键土壤参数的影响程度研究。本发明为量化沼液还田效果和减少化肥施用，促进种养结合技术和农业可持续发展做出贡献。

15、另外，本发明的评估沼液还田效果的数据处理方法中，检索及抓取数据源并记录关键词，寻找分析热点间的关联性，以确定沼液还田措施和土壤参数之间的关联性的步骤包括：

16、b01、基于现有沼液还田措施影响土壤环境因子情况，检索数据源并记录关键词；

17、b02、设置时间跨度，将关键词出现频率设置为预定次数，检索并记录关键词；

18、b03、对各数据库中的关键词进行耦合聚类分析，自动聚类为预定数量的族群；

19、b04、对耦合聚类分析结果进行可视化处理，确定沼液还田措施和土壤环境因子之间的关联性。

20、因此，本发明的技术效果进一步包括：基于沼液还田措施和施用化肥的对照组两种处理方式，通过跟踪已发表文献确定沼液还田措施和土壤环境因子之间的关联性，确定搜索关键词，为步骤c中的进一步搜索指明了方向。

21、另外，本发明的评估沼液还田效果的数据处理方法中，基于沼液还田措施和土壤参数的关联性，以沼液和土壤肥力为主题关键词，以土壤物理、化学、生物学指标或分析热点为次要关键词，检索沼液还田对土壤关键要素过程影响的信息的步骤包括：

22、c01、基于沼液还田措施和土壤环境因子的关联性，以沼液还田措施为主题关键词，以土壤环境因子或参数或分析热点为次要关键词；

23、c02、根据主题关键词或次要关键词，检索沼液还田措施对土壤关键环境因子影响的相关信息，并剔除重复的信息。

24、因此，上述进一步方案的有益效果是：本发明通过确定沼液还田措施与土壤环境因子参数间的关联性，确定关键词并下载相关文献，获取数据。

25、另外，本发明的评估沼液还田效果的数据处理方法中，根据实验样本数据，获取沼液还田措施实验组和对照组之间的实验数据，并构建数据库的步骤包括：

26、f01、对已筛选的实验样本数据的图片进行读取，获取沼液还田实验组和对照组的实验数据；

27、f02、根据实验数据，构建元分析数据库。

28、因此，上述进一步方案的有益效果是：通过对已下载文献进行数据搜集和整理，为后续沼液还田措施对土壤环境因子参数的影响分析提供数据支持。

29、另外，本发明的评估沼液还田效果的数据处理方法中，基于数据库，通过获取的实验数据，量化沼液还田对土壤不同环境因子的对数响应率，得到沼液还田对土壤不同环境因子影响的平均效应值的步骤包括：

30、f11、基于元分析数据库，通过获取的实验数据，量化沼液还田措施对土壤环境因子影响的对数响应率；

31、f12、根据f11步骤中计算得到的对数响应率，通过极大似然方法建立随机效应模型；

32、f13、根据随机效应模型，得到沼液还田措施对土壤环境因子影响的平均效应值。

33、另外，本发明的评估沼液还田效果的数据处理方法中，量化沼液还田措施对土壤环境因子影响的对数响应率包括：

34、lnrr＝ln(xt/xc)＝lnxt-lnxc，

35、lnrr表示对数响应率，xt和xc分别表示单样本沼液还田措施和适用化肥的对照组两种处理对土壤环境因子参数影响的指标均值，ln(·)表示对数函数。

36、上述进一步方案的有益效果是：基于文献中获取的数据，通过计算沼液还田措施对土壤环境因子影响的对数响应率lnrr来量化沼液还田措施影响效应值大小，并获取平均效应值lrr，有利于后续进一步理论分析。

37、另外，本发明的评估沼液还田效果的数据处理方法中，根据沼液还田对土壤不同环境因子影响的平均效应值，分析沼液还田措施实验组和对照组对土壤不同环境因子的影响包括：

38、f21、根据沼液还田对土壤不同环境因子影响的平均效应值，利用方差对平均效应值进行显著性检验；

39、f22、根据显著性检验结果，建立线性模型；

40、f23、根据线性模型，量化沼液还田措施实验组和适用化肥的对照组两种处理采用前后对土壤不同环境因子参数的影响程度大小。

41、再进一步地，所述影响程度的表达式如下：

42、cti＝(ss因-f因×mse)/sst，

43、其中，cti表示沼液还田措施和施用化肥处理影响土壤不同环境因子平均效应值变化的贡献率，ss因表示实验样本数据的离差平方和，f因表示自由度，mse表示实验样本数据的均方根误差，sst表示土壤不同环境因子及其交互作用共同影响下实验样本数据的总离差平方。

44、上述进一步方案的有益效果是：本发明通过提取影响贡献率参数，以反映沼液还田措施和施用化肥两种处理对土壤不同环境因子的影响，对于后续目标方案优化设计时，确定土壤不同环境因子对目标的影响权重。

45、本发明中还包括一种评估沼液还田效果的数据处理装置，包括关键词提取单元、热点关联性分析单元、检索单元、筛选单元、归类整理单元和数据库构建和分析单元，其中，

46、关键词提取单元用于获取评估主题，提取评估主题相关的关键词；

47、热点关联性分析单元用于检索及抓取数据源并记录关键词，寻找分析热点间的关联性，以确定沼液还田措施和土壤参数之间的关联性；

48、检索单元用于基于沼液还田措施和土壤参数之间的关联性，以沼液和土壤肥力为主题关键词，以土壤物理、化学、生物学指标或分析热点为次要关键词，检索沼液还田对土壤关键要素过程影响的信息；

49、筛选单元用于设置筛选条件，在数据源中筛选沼液还田影响土壤环境因子参数所需的数据及试验点样本；

50、归类整理单元用于综合不同环境因子，并基于气候区划分，对所需数据及试验点样本进行归类整理，得到实验样本数据；

51、数据库构建和分析单元用于根据实验样本数据，获取沼液还田措施实验组和对照组之间的数据，并构建数据库，分析沼液还田措施实验组和相关对照组对土壤不同环境因子的影响。

52、本发明所具有的技术效果在于如下。

53、1.本发明提出了一种基于现有文献数据资料的智能决策系统评价沼液还田效果的分析方法，因此能够扩充原始数据量，最大限度地利用多层次、多源头的数据源。

54、2.元分析方法不用采取大量田间实验布置和省去大量样品采集和检测环节，因此能够节省大量人力和经济成本。

55、3.元分析(metaanalysis)设计严密，有明确的文献选择标准，系统地考虑了研究方法，结果测量指标、分类、对象对分析结果的影响，给出了测量指标(结合统计量)，提供了一种定量估计效应程度的机理，分析结果客观性强，具有科学性；提高了文献综合统计能力。