文／毕新华 顾美玲 司湘云
摘要 本文在明确了农业生态环境系统研究范围与指标体系的基础上，构建了我国黄金玉米带农业生态环境监测信息系统，利用统一的网络化平台集成海量的监测数据，并通过实现科学评价、预测、预警及决策支持等功能，为环境治理工作+提供科学依据。最后，对如何保障系统实施及系统的推广应用进行了探讨。
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关键词 农业生态环境：环境监测：信息系统：黄金玉米带
黄金玉米带是指适合玉米种植生长的黄金地带。我国黄金玉米带位于东北平原，核心区域为长春平原，与同纬度的美国玉米带、乌克兰玉米带并称为世界三大黄金玉米带，具有三大独特的地理优势：年平均400～800毫米的丰沛降水；年平均3000小时的充分日照；以及富含有机质、肥沃疏松的黑土地。得天独厚的条件成就了高品质的玉米，该地区玉米含油量比其他地区平均高0.3%，蛋白质含量比其他地区平均高0.5%。截至2013年统计，我国黄金玉米带玉米产量2876.5万吨，占吉林省粮食总产量的82%，是吉林省特有的宝贵财富，也是我国主要的玉米生产基地，对国家粮食安全具有举足轻重的作用。
但近年来，该地区的农业生态环境问题正变得日益突出：对土地的过度耕种，化肥、农药的大量施用，破坏了黑土的自然修复能力，造成土壤侵蚀，黑土地退化；工业化进程中带来的空气、水质污染，不断破坏生态环境：农业基础设施薄弱，机械化程度低等一系列问题严重威胁粮食安全和产量。加强黄金玉米带的农业生态环境治理刻不容缓。
要真正搞好生态环境治理，首先要加强生态环境监测。生态环境监测是及时发现生态环境问题的重要手段和提出生态环境治理措施的科学根据。相关学者及政府部门为此进行了广泛探索，但由于传统的方法无法对海量的监测数据进行有效地集成和管理，加之对农业生态环境的认识不全面，忽视地域特点，因而工作效果不够显著。因此，充分考虑我国黄金玉米带的农业生态环境特点，运用先进的科学技术与方法，构建统一的网络化平台，集成海量的监测数据，并实现科学评价、预测、预警及决策支持等功能，对于加强我国黄金玉米带生态环境治理，实现绿色经济、循环经济方面，具有重要的战略意义。
黄金玉米带农业生态环境系统的研究范围与指标体系
农业生态环境是一个复杂系统，其指标体系必须覆盖农业生态环境的各个方面，且能够有效地反映农业生态环境质量的动态变化。学者林年丰在研究农业生态环境时曾提出农业生态内部环境和农业生态外部环境的概念，认为内部环境是与农业生产直接有关的环境；外部环境则包括地质、地貌、土壤、气候、水文等自然环境，并提出农业生态系统的研究需要将两者结合起来考虑。本研究借鉴林年丰的研究成果，应用系统论的观点，将农业生态环境看作一个系统，该系统由气候环境、土壤环境、水环境、生物环境和社会环境五个子系统构成，他们相互联系、相互作用，共同影响农业生态环境。
在建立指标体系时，依据指标选取的完备性、主导性、相对独立性、可操作性原则，本文以农业生态环境所包含的五个子系统为研究范畴，充分考虑我国黄金玉米带的地域性特点，并结合玉米对生长环境的需求特征（玉米的耕作深度为15～25厘米，该区域的土壤结构，如土壤中氮、磷、钾的含量，土层厚度，疏松透气程度等都会影响其长势和产量），建立起我国黄金玉米带农业生态环境系统指标体系，如图1所示。
生态环境监测系统的结构与功能
本系统结合3S和WSN （WirelessSensor Net，无线传感器网络）等技术，基于B/S （Browser/Server，浏览器／服务器）架构进行设计。图2为系统逻辑架构图。
数据采集与管理
系统涉及的数据来源分以下三类：年鉴等统计资料中的数据；传感器监测数据；遥感技术获得的空间数据。第一类数据需要手动录入系统，重点是数据的标准化处理，消除变量间的量纲关系，使数据具有可比性；对于第二类数据的采集，基于WSN的思想，以RTU （Remote Telemetry Unit，无线遥测终端）为核心，集成多种传感器进行连续、在线的监测，可通过Radio或GPRS两种方式完成传输，将数据存储于服务器中；对于第三类数据，利用3S技术进行空间数据的采集、分类与管理。RS擅长对地表各类地物和现象进行远距离控测和识别；gps能够快速、高效、准确地提供点、线、面要素的精确三维坐标；而GIS则作为大管家，对数据进行分类管理。数据入库前，需要经过验证、修改、编辑等处理，保证在内容和逻辑上的一致性，主要的处理方法有几何纠正、图幅拼接、拓扑生成等。另外，在存储方面，本系统将属性数据与空间数据进行分类管理，属性数据由SQL Server数据库进行管理，空间数据库由GIS进行管理。
农业生态环境评价、预测、风险评估与预警
指标与方法是进行农业生态环境评价、预测、风险评估与预警的基础。本系统将指标进行编码后存储于指标库中，应用时可根据研究视角的不同及所选择研究方法的要求从指标库中抽取。系统同时支持用户通过前台操作页面对指标体系进行管理。对于评价方法，系统中按照不同的研究类型分类提供了包括层次分析法、灰色综合聚类法、人工神经网络、模糊综合评价、投影寻踪模型等在内的10种评价方法；包括回归预测、灰色系统预测、马尔科夫、指数平滑法等在内的6种预测方法；以及概率风险评价法、破坏范围评价法、危险指数评价法三大类风险评估与预警方法。系统将模型存储于面向于用户的模型库中，用户可通过前台操作界面完成对模型的管理及对指标库的调用。关于研究方法的选择，高奇、师学义、张琛等相关学者已经进行了广泛探索，并获得相关研究成果。GIS在进行基于空间数据的分析评价方面具有得天独厚的优势，结合所选择的模型，应用GIS对海量空间数据与属性数据进行分析，并形成分析结果的空间分布图，实现可视化查询功能，为用户提供关于农业生态环境质量、发展潜力、变化规律、风险等级以及预警方面客观、真实的信息。
决策支持
本系统是一个多目标、多变量、非线性、多回路的反馈系统，传统的方法难以实现对这一复合系统的优化方案设计。而仿真方法根据历史数据和系统内在的机制关系建立动态仿真模型，对各种变量的影响进行模拟实验，从而寻求改善系统行为的机会和途径，是解决复杂系统优化问题的首选方法。常用的仿真方法包括非线性动力学、蒙特卡洛法、神经网络仿真、系统动力学仿真等。通过梳理前人的研究成果发现：系统动力学仿真方法在农业生态环境规划治理方面得到了广泛应用。因而本系统提供系统动力学方法作为决策支持的工具，用户构造模型结构与系统边界、确定系统变量、建立系统流图及方程，生成动态模拟曲线图，通过调整一种或多种控制变量，进行多方案的模拟和优选，为农业生产规划及农业生态环境治理提供科学的依据。
信息发布与互动
及时发布农业生态环境信息是本系统发挥战略价值的有效途径。本系统设计了多种信息发布方式：用户通过PC或手机可随时登录查询；对于发生概率高、伤害范围大的灾害预警，系统将通过信息推送的方式将预警信息及时发布给相关部门负责人；系统支持用户定期将农业生态环境评价结果、治理方案等同步至门户网站，接受公众监督；同时，伴随着网络的交互性功能日益强大，交互方式呈多样化发展，本系统通过微信公众平台，及时分享生态环境评价信息、灾害预警、治理措施等，公众可以通过平台与相关职能部门进行即时互动，形成全民治理的良好局面。
系统实施保障体系的建议
数据标准化
系统中一部分数据从年鉴等统计资料中获得，需要手动录入或批量导人到系统中，这些数据由不同部门分管，如人口自然增长率、人口总数等信息由统计部门提供；粮食总产量、玉米总产量等信息由农业部门提供；木材产量等信息由林业部门提供。不同单位在统计数据时难免会出现数据单位不统一、数据格式有差异等问题，这些问题系统无法自行修正，这将直接导致分析结果出现错误。为解决这一困难，建议在系统投入使用前对相关职能部门进行集中培训，统一数据的录入规范，包括数据单位、格式等，形成数据管理模板，既避免了数据口径不一致的问题，又可实现数据的批量导入，减轻工作负担，提高资源的使用效率。
重视系统维护工作
在项目试运行阶段，项目开发团队负责系统维护，当项目正式上线后，开发团队会逐渐撤走，但伴随着系统使用时间越来越长，系统维护的工作量将越来越大。如果没有专门的系统维护团队，当遇到突发问题时，会给监测工作带来意想不到的麻烦。对此，相关部门应予以充分重视，抽调IT精干力量，组成专门的日常运营维护小组，定期对硬件设备进行检查维护，更换易损部件：根据需要对软件平台进行升级；确保网络与数据安全，坚决预防和打击恶意攻击系统行为，营造一个良好的系统运行环境。
数据备份
系统上线后，会不断地采集到海量的监测数据，这些数据将对环境治理方案的建设起到至关重要的作用。一旦因为操作失误、硬件故障、非法访问者恶意破坏等原因造成数据的丢失，不仅会影响系统正常运行，还会造成不可挽回的损失。应当采取有效的措施对数据进行备份，如定期磁带备份、远程关键数据与磁带备份相结合、远程数据库备份、网络备份等。
结语
本研究在充分考虑我国黄金玉米带的地域性特点、玉米对生长环境的需求特征的基础上，建立了农业生态环境监测信息系统，为农业生态环境的治理工作提供了研究思路，这种思路可以推广至其他农业主产区，如三大粮食主产区、五大商品棉基地、油料作物主产基地等，结合地区与农作物实际，建立起全方位、多维度的监测网络，探索实现绿色经济、循环经济的新途径。
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参考文献
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[3]林年丰，汤洁，孙平安，等，农业生态环境的数字化研究[J].地学前缘，2008，15（2）：280-290．
（毕新华系吉林大学管理学院教授、博士生导师；顾美玲、司湘云，吉林大学管理学院）