本文是一篇工程管理论文，本文以实际的苏打盐碱地改良为背景，围绕改良和种植过程，设计并开发了相应的信息平台和决策支持系统。
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
土壤盐碱化是全球性的生态问题，全球范围内近9.32亿公顷的土地受到盐碱化影响，导致土地退化严重、农业生产力降低甚至引发粮食安全问题[1]。中国盐碱地涉及17个省区，以东北、华北、西北及滨海地区为主，面积约3600万公顷，约为全国可利用土地面积的5%，其中盐渍化影响的面积已经达到了920.9万公顷，约为全国耕地总面积的7%[2]。其中分布在我国西北、东北及滨海地区的盐碱荒地和盐碱障碍耕地总面积超过3333万公顷（5亿亩）[3]，具有农业利用潜力的盐渍土面积约1333万公顷（2亿亩）[4]，约占全国耕地面积的10%[5]。盐碱地有效利用对我国耕地数量增加，国家粮食安全保障，18亿亩耕地红线坚守，具有现实意义。
2022年1月4日，新华社发布了《中共中央 国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见》[6]，明确提到了盐碱土地的分类改造，以及从治理盐碱地适应作物到选育耐盐碱植物的策略转变。在探索分类改造盐碱地的过程中，某矿业公司盐碱地改良部门提出利用矿山企业生产过程中产生的固体废弃物铁尾矿制作盐碱地改良剂的解决思路，并在吉林省盐碱地进行改良试验并取得了良好的效果。但随着项目的推进，我们也发现了许多实际的问题和挑战。
在盐碱地改造的过程中，不同业务的信息化程度参差不齐，盐碱地部分环境监测业务已经接入物联网信息系统向智慧化进行转变，而物资采购、人员管理、设备管理、盐碱地改良等业务数据采集，缺乏智慧化的手段，还停留在用记事本或Excel来记录数据阶段。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 决策支持系统国内外研究现状
自20世纪70年代初决策支持系统的概念首次提出以来，这一领域经历了显著的发展和演变。1960年左右， Simon将组织的决策行为划分为程序化决策和非程序化决策，并由此奠定了DSS（Decision-making Support System，DSS）最初提出的理论基础[7]。1970年左右Gorry和Morton依托Simon的理论，首次正式提出了DSS的概念[8]，并将DSS描述为“遵循Simon决策模型，支持结构化和半结构化决策的信息系统”。随后便出现了功能简单、以模型为导向的个人决策支持系统PDSS（个人决策支持系统（Personal Decision Support System，PDSS）[9]。
80年代初，随着个人决策支持系统PDSS的出现，DSS领域开始朝着满足个体决策需求发展，而80年代中期，群决策支持系统GDSS（Group Decision Support System，GDSS）[10]和分布式决策支持系统（Distributed Decision Support System，DDSS）[11]的引入，则标志着DSS开始向支持团体决策和远程决策扩展。随后，智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，IDSS）的出现使得DSS能够更有效地处理半结构化问题和复杂逻辑问题，不仅成为当时的研究热点更是持续到现在[12]。
进入90年代，随着数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（Online Analytical Processing，OLAP）和数据挖掘（Data Mining，DM）等技术的发展，DSS开始与这些技术融合，形成了以数据为驱动的新一代决策支持系统[13]，而将过去的IDSS称为传统决策支持系统[14]。新一代决策支持系统能够从大量数据中提取信息和知识，支持决策制定过程，传统决策支持系统则是利用模型驱动和知识辅助决策[15]。
第2章 盐碱地改良精细化管控决策支持系统的功能架构
2.1 用户分类
决策支持系统依据盐碱地改良项目工作人员的职能进行分类，将主要用户分为三大类：盐碱地水稻种植工作人员、盐碱地改良项目管理人员、盐碱地土壤改良科研人员。盐碱地土壤改良和盐碱地水稻种植并非是各自独立的两个项目，而是分工不同，业务之间相互往来的两个项目，两者之间在不断产生信息交互的过程中协同完成盐碱地改良的工作。
2.1.1 盐碱地水稻种植工作人员
盐碱地水稻种植人员是盐碱地水稻种植和盐碱地改良过程中负责土壤改良、农资准备、水稻插秧、田间管理、物资搬运、水稻秋收、业务数据收集的一线工作者，经实地调研询问，盐碱地水稻种植工作人员有如下需求：
（1）在盐碱地土壤改良和盐碱地水稻种植的过程中，提供业务数据采集的渠道，简化业务数据采集的流程。
（2）在盐碱地水稻种植过程中，提供数据可视化，可以更加直观的了解田间地块的现状，方便管理。
2.1.2 盐碱地改良项目管理人员
盐碱地改良项目管理人员是盐碱地改良和盐碱地水稻种植项目的直接管理者，负责传达上级主管部门的指示、统筹调配现有资源，配合盐碱地土壤改良科研人员收集数据与方案实施，组织盐碱地水稻种植工作人员进行一线工作，保证项目的正常运转。盐碱地改良项目管理人员有如下需求：
（1）提供数据查询和统计功能，方便对历史数据进行查询与统计。
（2）提供报表功能，可以进行报表的自动化生成，简化报表制作流程。
（3）提供辅助决策功能，对铁尾砂用量等决策进行支持。
2.2 功能需求分析
系统的功能应满足用户的需求，在对盐碱地改良精细化管控决策支持用户需求进行分析后，确定系统的功能需求，并使用UML建模语言中的用例图进行详细描述。依据用户的需求，提炼出盐碱地改良精细化管控决策支持系统的五个主要功能，分别为用户管理功能、数据解析与辅助决策功能、数据仓库功能、3D可视化功能、数据门户功能。
2.2.1 用户管理功能
为增强决策支持系统数据的安全性及保密性，系统管理员应对用户设置访问权限，在保证数据安全的前提下为用户提供各种功能。此功能的主要参与者是用户和系统管理员，用户由盐碱地水稻种植工作人员、盐碱地改良项目管理人员和盐碱地土壤改良科研人员组成，其用户间的泛化关系如图2.1。
第3章 基于Hive的数据仓库设计 ........................... 20
3.1 数据仓库的发展演变 .................................. 20
3.2 数据仓库架构设计 .................................. 21
第4章 决策支持系统中的数学模型与优化方法 ................... 41
4.1 土壤改良过程操作方式优化决策 ........................... 41
4.1.1 土壤指标 .......................... 41
4.1.2 自然条件指标 ............................ 41
第5章 决策支持系统的实现及3D可视化..................... 61
5.1 盐碱地改良精细化管控决策支持系统数据门户 ...................... 61
5.1.1 数据门户界面设计 .............................. 61
5.1.2 数据门户功能设计 ........................... 62
第5章 决策支持系统的实现及3D可视化
5.1 盐碱地改良精细化管控决策支持系统数据门户
FineBI是新一代国产化大数据分析软件，旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用相关业务数据, 通过对数据进行分析和探索，实现信息可视化，以释放数据潜能[65]。而数据门户是FineBI推出的统一数据查询入口的功能。用户可以在门户首页中迅速找到自己收藏关注的报表、系统的公告、报表上下线动态等。数据门户可帮助系统使用者提升查找数据的效率，降低沟通成本。
第6章 总结与展望
6.1 总结
本文以实际的苏打盐碱地改良为背景，围绕改良和种植过程，设计并开发了相应的信息平台和决策支持系统。
本文的主要工作总结如下：
（1）设计并搭建了基于Hive的数据仓库。盐碱地改良过程中的监测和管控数据，具有数据种类多、数据量大、数据价值密度低等特点。论文选择了基于Hive的数据仓库作为系统的数据平台，具有容量大、并行处理能力强、易于OLAP联机分析等优点，迎合了决策系统的需要。针对数据来源多样、结构复杂的特点，采用了Kettle工具进行处理。还为数据仓库设计了OLAP技术方案，能够深度分析和透视生产数据，便于挖掘盐碱地改良和作物生长的规律，建立土壤、改良剂、田间作业等要素之间的数据模型。
（2）针对盐碱地改良精细化管控涉及的某些决策问题，给出了数学模型或辅助决策方法。以铁尾砂为改良剂的盐碱地改良方式目前还处于试验探索阶段，改良和种植过程的作业方式、作业时机、改良剂等方面还有较大的优化空间，需要相应的优化模型和优化方法来丰富决策支持系统的模型和算法库。论文针对改良和种植过程的操作方式选择和铁尾砂用量决策问题，考虑不同的优化目标，分别建立了数学优化模型。还通过案例推理方式，预测一定时期内稻田pH值变化，能够辅助田间管理人员作出排灌水安排。
（3）设计和实现了盐碱地改良精细化管控决策支持系统。根据用户对决策支持系统的需求，提炼出决策支持系统的主要功能。设计了满足用户需求的功能架构，搭建了基于Hive数据仓库，开发了决策支持系统并提供了3D可视化功能。系统不仅集成了前述优化模型和方法，还能够为盐碱地改良精细化管控涉及的其它决策问题模型和方法，提供数据平台和计算支持。
参考文献（略）
