寒地盐碱地监测平台的构建与应用.pdf

农业大数据学报 2023,5(2):122-131 Journal of Agricultural Big Data DOI:10.19788/j.issn.2096-6369.230217 收稿日期：2023-03-18 基金项目：黑龙江省省属科研院所科研业务费项目（CZKYF2021-2-A002）作者简介：张海峰，副研究员，研究方向：农业信息系统研发、物联网研发；E-mail：joker_。通信作者毕洪文，硕士，研究员，研究方向：农业信息技术；E-mail：;电话：[phone]。寒地盐碱地监测平台的构建与应用 张海峰1，张宇1，来永才2，郑妍妍1，刘凯2，毕洪文1*1.黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所，哈尔滨 150086；2.黑龙江省农业科学院，哈尔滨 150086 摘要：盐碱地是国家重要的后备耕地资源，选育寒地耐盐碱水稻品种、开发利用盐碱地是促进粮食增产保障国家粮食安全的重要途径。按照国家“由治理盐碱地适应作物向选育耐盐碱植物适应盐碱地转变，挖掘盐碱地开发利用潜力，努力在关键核心技术和重要创新领域取得突破”的指示精神，国家耐盐碱水稻技术创新中心东北中心针对东北地区盐碱地存在的耐盐碱品种匮乏、耐盐碱栽培技术缺失、盐碱地改良技术体系不完善等系列问题，利用物联网、大数据等新一代信息技术开展协同攻关，构建了集盐碱地气象土壤环境动态监测、寒地水稻表型数据采集、数据可视化展示功能为一体的寒地盐碱地监测平台，实现了种质资源、生物技术、土壤肥料等多学科的信息化融合汇聚工作。本文从平台架构和功能实现角度介绍了寒地盐碱地改良利用的数字化监测方法和关键技术。平台在黑龙江省大庆、佳木斯、黑河等不同积温带进行了应用，结果表明，该平台可以辅助科研人员及时、全面掌握盐碱地块的气象及土壤信息、有效降低环境不利因素影响并形成完备的数据链；平台对不同物候期的水稻种质资源表型性状和产量品质数据进行汇聚加工处理，挖掘种质资源的环境应激反应规律，进而指导盐碱地水稻科研生产工作，为盐碱地资源开发利用提供信息技术支撑。关键词：盐碱地；寒地水稻；物联网；监测平台 引用格式：张海峰,张宇,来永才,等.寒地盐碱地监测平台的构建与应用J.农业大数据学报,2023,5(2):122-131.ZHANG HaiFeng,ZHANG Yu,LAI YongCai,et al.Construction and Application of Monitoring Platform for Saline-alkali Land in Cold Regions J.Journal of Agricultural Big Data,2023,5(2):122-131.Construction and Application of Monitoring Platform for Saline-alkali Land in Cold Regions ZHANG HaiFeng1,ZHANG Yu1,LAI YongCai2,ZHENG YanYan1,LIU Kai2,BI HongWen1*1.Institute of Agricultural Remote Sensing and Information,Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences,Harbin 150086,China;2.Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences,Harbin 150086,China Abstract:Saline-alkali land is an important reserve arable land resource in the country.Selecting and breeding salt-tolerant rice varieties in cold regions,and developing and utilizing saline-alkali land are important ways to promote food production and ensure national food security.In accordance with the national guiding spirit of transforming from controlling saline-alkali land adaptation crops to selecting saline-alkali-tolerant plants to adapt to saline-alkali land,tapping the potential for saline-alkali land development and utilization,and striving to achieve breakthroughs in key core technologies and important innovation fields,a series of issues 第 2 期 张海峰等：寒地盐碱地监测平台的构建与应用 123 such as the imperfect technical system for saline-alkali land improvement have been addressed through collaborative research using new generation information technologies such as the Internet of Things and big data.A monitoring platform for saline-alkali land in cold regions has been built that integrates dynamic monitoring of the meteorological and soil environment of saline-alkali land,collection of phenotypic data of rice in cold regions,and visual display of data,achieving the integration of information technology in multiple disciplines such as germplasm resources,biotechnology,and soil fertilizers.This article introduces the digital monitoring methods and key technologies of data collection content for the improvement and utilization of saline-alkali land in cold regions from the perspective of platform architecture and functional implementation.The platform has been applied in different accumulated temperature zones such as Daqing,Jiamusi,and Heihe in Heilongjiang Province.The results show that the platform can assist scientific researchers to timely and comprehensively grasp the meteorological and soil information of saline-alkali plots,effectively reduce the impact of adverse environmental factors,and form a complete data chain;The platform aggregates and processes phenotypic traits,yield and quality data of rice germplasm resources at different phenological stages,excavates the environmental stress response rules of germplasm resources,and guides the scientific research and production of rice in saline-alkali lands,providing information technology support for the development and utilization of saline-alkali land resources.And realizing digital monitoring of saline-alkali-tolerant rice screening and soil improvement in cold regions.Key words:saline-alkali land;rice in cold zone;Internet of Things;monitoring platform 1 引言 盐碱地是东北寒地重要的中低产土壤类型之一，整个东北地区盐碱化土壤总面积约为 298.69 万公顷,按土地盐碱化程度，轻度、中度、重度和极重分别为34.72%、38.96%、18.86%和 7.45%，盐碱地影响作物生长的同时加剧耕地性质的恶化，严重影响国家粮食安全战略1。盐碱地同时也是分布广泛的重要土地资源，开发利用盐碱地是补充耕地、促进粮食增产的重要途径2-4。对盐碱地进行改良和利用，监测和掌握盐碱地的环境变化情况是先决条件，选育耐盐碱作物品种是重要手段。国内外利用卫星遥感技术在大尺度盐碱地监测领域取得了很多科研成果，但是仍然受到技术和成本的限制，没有在东北寒地盐碱地开展集成应用5-7。基于此，国家耐盐碱水稻技术创新中心东北中心（以下简称东北中心）于 2021 年工作部署会议决定，围绕寒地耐盐碱水稻科技创新、盐碱地改良、产业化发展和基础设施建设等方面谋篇布局，面向东北“三省一区”,以保障国家粮食安全为目标,以培育寒地高产、优质、适应性广的耐盐碱水稻新品种为主线,针对黑龙江省寒地盐碱地改良和稻作制过程中水稻表型特征、气象环境、土壤数据、水资源等信息量大、数据密集繁杂、人工采集难度大，以及时效性差、系统性差等问题，根据东北寒地不同区域盐碱地生态特点，设立黑龙江省哈尔滨、大庆、齐齐哈尔、佳木斯、绥化、辽宁省盘锦等监测站，采用物联网、3S（全球定位系统、遥感、地理信息系统）、以及传统地面调查等技术手段，构建集“生态环境-土壤改良-种质创新-栽培技术”于一体的寒地盐碱地监测平台，实现数据的智能分析、集成展示和应用；对物联网监测数据、卫星遥感数据、无人机航拍数据和人工观测数据实现汇聚和处理。科研人员最终通过平台数据指导耐盐碱寒地水稻品种的选育和开展盐碱地土壤改良实验，创新盐碱地改良和耐寒、耐盐碱水稻品种选育数字化新模式,为国创中心寒地耐盐碱水稻创新发展提供科技支撑。2 平台总体设计 2.1 平台架构 平台根据寒地盐碱水稻种质资源创新及新品种选育工作需求，应用“GIS 展示+物联网监测+人工观测调查的实验手段”，建立满足动态扩展需求的数据表结构，采用微服务架构降低平台功能的耦合度，引入minio 分布式存储架构，实现了结构化与非结构化大文件的有机融合管理,平台按照数据的流向和用途分为数据存储层、功能层和服务层（图 1）。2.1.1 数据存储层 平台使用 MySQL 数据库进行结构化数据存储，使用minio管理非结构化数据。MySQL存放水稻品种、气象、盐碱地块的属性数据,数据库包括内容表、物联网设备表、地块表、作物基本信息表、作物生长调查表、作物生长物候期表、农艺性状调查表、产量调查表、土壤调查表和人员表，minio 存储遥感影像、无人机影像以及视频和图片数据，并将数据访问路径反馈至 MySQL 数据库中。分布在各地的物联网系统采 124 农 业 大 数 据 学 报 第5卷 图 1 平台架构图 Fig.1 Diagram of platform architecture 集到数据后直接上传到物联网厂家的云端平台，用户通过平台只能分时间段进行数据下载，单次下载限制到 10000 条，无法满足数据实时应用和大数据分析需求。因此通过调用物联网监测平台的 REST（表述性状态转移）数据接口获得 JSON 格式的传感器数据，通过解析后存储到本地MySQL数据库中供前端数据展示调用，由于项目每年的监测内容都会有一定的调整，会引入新类型的传感器设备，因此在物联网数据表的设计上模仿 BigTable 云存储技术，单条记录采用传感器类型和值配对的数据描述方式，而不是传统的单条记录承载所有传感器数据值的方式，实现了物联网监测内容的动态扩充性，建库 DDL（data definition language 数据定义语言）如图 2 所示，数据样例如图 3 所示。图 2 传感器可扩充的建表 DDL Fig.2 Data Description Language for expandable sensor types 图 3 数据样例 Fig.3 Data samples 第 2 期 张海峰等：寒地盐碱地监测平台的构建与应用 125 这种数据定义方式在传感器类型扩容和负载均衡方面具有明显的优势，但是对复合条件查询支持较差，因此为了保证人工分析的可读性，可以通过下述以齐齐哈尔为例的SQL语句实现传感器数据行列转换，转换 DDL 如图 4 所示，转换后数据样例如图 5 所示。摄像头监控数据通过萤石云的视频访问接口进行RTMP（实时消息传输协议）视频流调用，由于萤石云属于商业云平台，在免费条件下只有 2 路并发，因此可以在本地有公网 IP 地址和端口开放控制设备的情况下采用GB28181协议，在本地部署开源平台WVP（WEB VIDEO PLATFORM），将视频直接传回到本地媒体服务器并调用，不再受到平台并发限制。Minio分布式对象存储系统通过建立数据框的形式实现各类非结构化数据的存储与管理，单个对象最大支持 5T容量，用于存储体积较大的视频文件、遥感卫星图片和无人机航拍图片，Minio 的文件路径存储到 MySQL服务器数据表中以供使用。图 4 数据还原 DDL Fig.4 Data Description Language of data restoration 图 5 转换后传感器值数据样例 Fig.5 Sample data after conversion 2.1.2 功能层 平台针对耐盐碱品种选育工作需求提供了相应的数据加工管理功能，以及物联网数据的汇聚整合与分析利用、观测数据和地理数据的标准化集成应用功能。平台利用 Nacos 服务管理架构将基本业务功能进行共性抽取并封装成独立服务，实现数据的接口调用。通过 Nacos 将平台的数据调用划分为一组小型服务，每个服务运行在独立进程中，每项服务围绕具体业务进行构建，实现独立部署，降低平台功能的耦合度。功能层主要提供物联网数据微服务、地理数据微服务、观测数据微服务并实现一定程度的业务负载均衡。平台微服务的应用可以很大程度上实现数据业务的独立126 农 业 大 数 据 学 报 第5卷 性，降低不同类型数据集成所带来的应用复杂度，同时在未来数据量增大时提供动态扩容方案。2.1.3 服务层 服务层主要提供前端监测展示功能和后端科研数据分析处理功能。服务层通过 Nginx 提供高性能 HTTP 访问和反向代理功能，面向用户提供网页访问。服务层的前端对物联网数据、部分人工观测数据、水稻品种、土壤改良技术、成果等内容和一些统计分析结果进行集成展示，对东北中心工作内容、部分实时监测数据和品种技术进行展示。服务层的后端面向科研需求汇聚全部原始数据，按照实验方案提供标准数据上传模板，为实验基地的管理和科研工作提供监测预警服务和数据支撑。2.2 实验数据设计 随土壤盐碱度的增加,水稻生育期延迟、分蘖数下降,每穴有效穗数、成穗率与千粒重呈明显降低趋势,且品种间差异较大。试验环境主要分为盐碱地野外监测试验和盐碱池监测试验。为解决不同生态区的寒地耐盐碱水稻品种需求，项目组在黑龙江省不同积温带选取试验地块，建造盐碱池进行品种选育，盐碱池一般分为三个不同 pH 值的池子，分别为 pH 值 7 左右的参考池、pH 值 8.5 左右的中度盐碱池和 pH9.5 左右的重度盐碱池。盐碱池部署物联网系统进行数据采集和监测，其中池内监测数据包括 pH 值、电导率、土壤含水率、水质、水温和液位。盐碱地野外监测试验点选取大庆市肇源县和杜尔伯特蒙古族自治县的典型原生境盐碱地作为土壤改良和品种选育的实验基地，按照不同的实验功能划分地块，不同地块进行数据监测。共计部署物联网监测系统 23 套，其中气象土壤监测物联网设备 8 套，土壤监测物联网设备 15 套。气象土壤监测物联网采集内容包括空气温度、空气湿度、雨量、雨量累计、二氧化碳、气压、光合有效辐射、风向、风速、光照强度、pH 值、电导率、土壤温度、土壤湿度、pm10、pm2.5、液位和水质，共计 18 项数据，土壤监测物联网采集内容包括土壤温度、土壤湿度、电导率、pH 值、水质和液位 6 项数据。项目建设第一期选用实验水稻材料 500 份以上，应用盐碱地改良技术4 项，涵盖黑龙江省不同水稻生态区。2.3 平台开发及部署环境 平台部署在黑龙江省农业科学院科研数据中心机房的浪潮高密度服务器 i24 上，系统主体采用 Java语言开发，在数据可视化方面采用基于 Javascript的百度 Echarts 开源图表库。服务器操作系统为开源免费的 Centos8，能够充分发挥服务器硬件性能。为进一步提升服务器的数据处理能力，采用前后端分离的方式，共计部署 2 台 Centos8 系统。前端网页服务器采用Nginx 进行访问代理，通过缓存静态资源加速网页请求响应速度。数据库部署在后台服务器，使用 MySQL8.0社区版，地图数据发布服务器采用 GeoServer2.18.6,基于 GeoServer、天地图实现全域底图数据的覆盖，平台采用 PostgreSQL 数据库存储地理信息系统矢量数据，应用 minio 创建高效和可伸缩的对象存储解决方案，进行非结构化数据的高效存储。3 系统功能设计与实现 黑龙江省盐碱地块地理分布、气象环境条件差异较大，及时掌握不同实验地块的基本信息、监测稻田水盐动态变化和空间差异并掌握其规律，对指导耐低温、耐盐碱水稻品种选育及生产具有重要的实践意义。平台主要功能设计包括面向监测预警展示的前台功能和面向耐盐碱品种选育及土壤改良核心数据的后台功能，前台包括总览、试验站分布和品种选育 3 个模块，后台包括组织架构管理、设备管理、地块管理、内容管理和系统管理 5 个模块。3.1 前台展示及监测功能 前台包括总览、试验站分布和品种选育 3 个前台展示监测功能。总览功能能以天地图地理信息系统为底图，将东北中心的各个试验点标注在地图上，对东北中心、技术团队各个实验监测点的土壤监测数据和化验数据（电导率、水质、碱化度、pH 值）进行概览（图 6）。试验站分布功能则实时将分布在不同生态区的各物联网监测的气象、土壤、水体数据汇聚到平台进行集中监测预警。用户可以通过点击不同的地域试验站进行详细数据监测，每个监测站都提供实时摄像头监测影像。品种选育功能主要对耐盐碱品种（产量、抗性直链淀粉含量等）、育成人进行介绍，品种的特征特性、品质指标和抗性数据以可视化雷达图的方式进行展示，其中土壤监测数据在总览模块以各个试验站对比的条形图形式展示，在试验站分布栏目则是以单站的 pH 值、电导率、土壤温湿度的条形图展示，同时展示八大离子和有机质含量数据，水质监测和液位监测在前台通过曲线图展示（可选择时间间隔）。第 2 期 张海峰等：寒地盐碱地监测平台的构建与应用 127 图 6 平台前端界面 Fig.6 Platform front-end 3.2 后台数据组织管理功能 组织架构管理功能主要对东北中心的各实验站点和管理人员进行建档及管理，分为用户管理、角色管理和组织管理，为不同的用户设置相应的权限，站点可以分为不同层级，便于后期实验站调整扩充（图7）。设备管理功能主要针对平台下的物联网监测设 图 7 平台后端数据管理界面 Fig.7 Platform backend data management interface 128 农 业 大 数 据 学 报 第5卷 备进行管理，对设备的地理坐标和接入时间进行管理。地块管理功能对不同的实验地块进行建档管理，每一个地块关联具体的实验计划，包括实验品种、地理位置、关联的物联网设备等内容，每一个地块数据内部都包含着种植方案、关键生育期调查、农艺性状生长期、农艺性状成熟期、土壤检测指标和品质指标等数据表单，数据表单支持批量导入功能，地块数据是平台数据管理的关键性功能，实验内容以地块为线索，科研人员通过内嵌的 GIS 模块手动绘画地块，平台调用天地图 API 自动计算地块面积，同时实验方案是与地块进行绑定的。内容管理功能主要对前端的 3 个大屏展示功能进行内容管理，可以选择是否前端可见。系统管理功能主要对实验品种、盐碱地治理技术和奖项信息进行管理，所有实验计划中用到的品种资源信息必须在系统管理功能中录入（图 8）。图 8 平台后端观测数据管理界面 Fig.8 Platform backend observation data management interface 4 平台应用 4.1 基础数据来源与处理 平台数据主要来源于物联网监测数据和人工观测化验数据，物联网数据来自物联网厂家提供的平台，但是厂家平台的数据需要人工下载，自带的查询分析功能反应缓慢，不能满足科研工作实时监测访问需求。因此，与厂家沟通获得数据访问接口，获得 JSON 格式数据，利用 org.json.simple.parser 类库解析后存入本地 MySQL 数据库，实现数据的本地化存储，数据采集间隔为 10 分钟 1 次或 1 分钟 1 次。通过与水稻育种科研人员进行调研，形成 Excel格式的标准化数据调查表。调查人员参照 Excel 表格完成实验方案及数据填写。人工观测数据通过各个实验站的负责人员获得，主要包括水稻的重要物候期时间调查、水稻的生长期数据（株高、分蘖数、地上鲜重、地下鲜重、根长等）、收获后数据（株高、每平方米穗数、有效分蘖数、每穗粒数、穗长、千粒重、结实率、产量、直链淀粉含量、米饭食味值、整精米率等）、整地前、齐穗期和收获后稻田土壤理化指标（钙离子、镁离子、钠离子、钾离子、硫酸根离子、碳酸根离子、碳酸氢根离子、氯离子、简化度、pH 值、电导率、有机质含量）等数据。为了对实验区域进行更好的数字化描绘和实验指挥，每个试验站在平台都上传一张 100 米高度无人机航拍照片，应用 minio 进行切片存储。4.2 平台应用 寒地盐碱地监测平台在大庆（肇源、杜尔伯特蒙古自治区）、哈尔滨（道外区、五常）、齐齐哈尔、绥化、佳木斯、黑河进行了应用实验，每个站点配备第 2 期 张海峰等：寒地盐碱地监测平台的构建与应用 129 物联网监测系统 1 套。其中大庆站为国家耐盐碱水稻技术创新中心东北中心核心试验区，在肇源实验基地重点开展了“微纳米硅肥与微生物菌肥协同作用隔盐降碱改良技术”和盐碱地水田有机物料快速“淡化表层”改良技术，在杜尔伯特蒙古自治区实验基地采用了施加硫酸亚铁改良剂的实验方案，在哈尔滨道外区民主乡基地应用了“盐碱地稻鳅共作”关键技术，平台通过物联网数据监测气象土壤数据近 70 万条，实验员通过平台提交观测水稻物候期表型数据及土壤理化数据 7000 余条，为后期盐碱地改良数据分析奠定了基础。在肇源和杜尔伯特蒙古自治区的生产试验区，“以水压盐”是阻止盐分向地表聚集，保证水稻存活的重要手段。盐碱地中含的碱在干旱的情况下上升特别快，会对水稻造成伤害，因此需要长期保持水面的高度。野外盐碱地试验站距离市区较远，实验管理人员通过物联网对水稻田的液位和土壤含水量进行监测可以及时提示灌溉，对 pH 值和电导率的监测可以有效指导土壤改良剂的投入，结合视频监控可以验证现场数据是否异常（图 9）。为保证各站采集数据标准一致和数据监测的科学性，pH 值传感器的安置方式为，制作一个碗状容器安置在土壤或实验池的土壤中，使传感器与土壤基本分离，这样既能避免传感器直接接触土壤导致电极被长期覆盖导致监测值不准，又能保证传感器测量的是土壤浸出液的 pH 值。图 9 肇源基地无人机航拍影像 Fig.9 Aerial photography of unmanned aerial vehicles at Zhaoyuan Base 通过平台的实时监测预警和数据汇聚，一方面保证了盐碱地水稻生产区不同物候期的安全生长环境，另一方面对盐碱地的水稻、气象及土壤数据资料进行了完备的记录和安全共享。平台较好地实现了各个试验点的气象及地块环境数据实时动态监测、水稻重要物候期和表型性状的数据采集，为东北中心各实验站的耐低温、耐盐碱水稻品种选育工作提供了有效支撑。经专家现场实收测产，由东130 农 业 大 数 据 学 报 第5卷 北中心生物技术研究所选育的“松粳 60”水稻品种，在肇东市五里明镇东升村 pH 值为 8.7 的盐碱地上 大面积 示范 亩（667m2）产高 达 516.8 千 克（7762kg/hm2）；由东北中心齐齐哈尔分院选育的香稻品种“齐粳 10”，在齐齐哈尔市种畜场 pH 值8.8 的盐碱地上，大面积示范亩产达 509.1 千克；东北中心耕作栽培研究所选育的耐盐碱水稻品种“龙稻 21”，在安达市先源乡八里岗村 pH 值为 9.0 的盐碱地上，大面积示范亩产近 500 千克。“松粳60”“齐粳 10”“龙稻 21”等系列耐盐碱水稻新品种的培育，将为利用我国东北地区广袤的盐碱地提供品种支撑，同时这些耐低温耐盐碱品种已经在平台建立数字档案，为寒地盐碱地水稻育种提供跟踪数据。5 结论与展望 寒地盐碱地监测平台基于 Java 开发环境，采用B/S 扁平化架构，实现了优良的平台可移植性和用户终端兼容性；平台集成应用物联网监测技术、地理信息系统、大数据存储调用服务和数据库技术，实现了盐碱地气象环境、作物表型、卫星遥感等结构化和非结构化数据的规范化存储与应用；监测结果可视化呈现，为农业科研人员和生产管理人员及时了解盐碱地水盐状况和作物长势提供了数字化监测工具。寒地盐碱地监测平台是物联网、大数据、3S 技术在盐碱地改良和寒地耐盐碱水稻品种选育应用场景的数字化集成创新应用，平台利用大数据处理框架和微服务架构实现了海量物联网数据的加工处理及应用、非结构化卫星影像数据的高效调用，在架构上具备算力扩展和功能动态扩展的能力，后续项目将结合黑龙江省农业科学院大数据中心建设继续开展寒地盐碱地改良利用与黑土保护工作。在物联网监测设备建设方面，将继续布设观测设备，计划在肇源基地加入多路 pH传感器并配合后台数据算法提升监测值准确率，安装远程灌溉开关提高水盐平衡控制能力。在大数据和3S 技术应用上，虽然目前还无法完全脱离商业地图平台的支撑，科研试验数据在底图数据展示上还达不到十分理想的效果，将来有可能通过开源地图服务器加载局部无人机影像数据或高分影像数据，结合物联网鹰眼级摄像头和 AI 算法，促进科研试验数据的有效融合9-10。东北寒地不同地区土壤结构和理化性质不同，水 资源情况也不同,空气的干燥度、地面水分蒸发、降水与土壤的盐碱化关系十分密切，土壤冻结会加剧盐碱化的进程，因此平台在前期数据积累的同时必须构建并集成寒地盐碱地气象土壤关系模型来更完成更精确的监测分析，盐碱地改良利用工作任重而道远11-12。但是可以预见，随着农业信息技术和生物信息技术的高速发展，新型传感器、土壤改良措施和优良品种将不断涌现，寒地盐碱地的治理与品种选育工作必将迈上新台阶。参考文献 1 李健,郭颖杰,王景立.东北苏打盐碱地改良技术的研究J.农业与技术,2019,39(1):21-24.DOI:10.19754/j.nyyjs.20190115008.Li J,Guo Y J,Wang J L.Research on improvement technology of northeast soda saline-alkali landJ.Agriculture and Technology,2019,39(1):21-24.DOI:10.19754/j.nyyjs.20190115008.(in Chinese)2 张治,高明秀,朱昌达.基于 WebGIS 的盐碱地水盐动态监测系统J.土壤,2019,51(2):413-417.DOI:10.13758/ki.tr.2019.02.028.Zhang Z,Gao MX,Zhu CD.Dynamic monitoring system of water and salt of saline-alkali land based on webgisJ.Soils,2019,51(2):413-417.(in Chinese)3 王斌,黄高鉴,刘伟,等.内陆盐碱土水盐动态监测调控及决策系统研究J.中国农学通报,2020,36(23):81-87.Wang B,Huang G J,Liu W,et al.Water-salt Dynamic in inland saline-alkali soil:Monitoring and regulation and decision-making systemJ.Chinese Agricultural Science Bulletin,2020,36(23):81-87.(in Chinese)4 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