1.一种基于大数据的农业管理系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于将待管理农田等面积划分为 个子区域，分别采集每个子区域内的环境时序数据和生物多样性数据，所述环境时序数据的类型包括土壤湿度、土壤温度、二氧化碳浓度和光照强度，所述生物多样性数据包括子区域的土壤内部的微生物种类及数量、子区域内的声音时序数据；

时域处理模块，用于对每个子区域内的声音时序数据进行傅里叶变换获取每个声音时序数据对应的频谱特征，所述频谱特征包括频率分量的个数和每个频率分量的幅度，依据每个子区域对应的频谱特征数据生成各个子区域的生物多样性指数；

微生物处理模块，用于对土壤内部的微生物种类及数量进行分析和处理，分别获取各个子区域对应的土壤内部的细菌、真菌和放线菌的种类数据，并依据细菌、真菌和放线菌的种类数据生成各个子区域的微生物活性指数；

环境处理模块，用于对每个子区域内的环境时序数据采取等间隔抽样的方式进行离散化处理，采用差分法计算每一类型离散后的环境时序数据相邻数据点之间的变化率，并分别依据各个类型的环境时序数据对应的变化率，分别生成各个子区域的土壤湿度、土壤温度、二氧化碳浓度和光照强度的变化相关系数；

环境分析模块，用于对各个子区域的土壤湿度、土壤温度、二氧化碳浓度和光照强度的变化相关系数进行分析，构建数据分析模型生成各个子区域的区域变化系数，将所有子区域的区域变化系数进行分析后生成待管理农田的环境参考指数；

生态分析模块，用于依据各个子区域的生物多样性指数、微生物活性指数和待管理农田的环境参考指数生成待管理农田的生态系统健康指数，将生态系统健康指数与预设的生态健康阈值进行比较，计算生态系统健康指数相对于生态健康阈值的偏离程度，并根据偏离程度的大小发出预警信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农业管理系统，其特征在于：所述环境时序数据包括土壤湿度时序数据、土壤温度时序数据、二氧化碳浓度时序数据和光照强度时序数据，且环境时序数据中各个类型的时序数据均为连续的时序数据，所述土壤湿度和土壤温度数据分别为子区域地表下深度为 处的土壤的温度和湿度，所述二氧化碳浓度和光照强度数据分别为子区域地表上方高度为 处的环境的二氧化碳浓度和光照强度，且所有土壤湿度时序数据、土壤温度时序数据、二氧化碳浓度时序数据和光照强度时序数据的起始时间戳和结束时间戳均相同。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的农业管理系统，其特征在于：对每个子区域内的环境时序数据进行离散化处理时，相邻数据点之间的间隔均为 ，生成每一类型离散后的环境时序数据相邻数据点之间的变化率所依据的公式为：其中， 、 、

和 分别表示第个子区域内，第 个和第 个离散后的数据点之间的温度、湿度、二氧化碳浓度和光照强度的变化率， 、 、 和 分别表示第个子区域内，第 个离散后的数据点对应的土壤湿度、土壤温度、二氧化碳浓度和光照强度的数值， 、 、 和 分别表示第个子区域内，第 个离散后的数据点对应的土壤湿度、土壤温度、二氧化碳浓度和光照强度的数值，和 分别为第 和第 个离散后的数据点对应的时间戳，表示子区域的编号，为正整数，且，表示离散后数据点的编号，为正整数，且 ，为每个时序数据离散后的数据点的数量，且： 其中， 和 分别表示当前时刻的

时间戳和时序数据的起始时间戳，时序数据的结束时间戳为当前时刻的时间戳。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的农业管理系统，其特征在于：生成子区域的土壤湿度、土壤温度、二氧化碳浓度和光照强度的变化相关系数的公式为：其中， 、 、 和 分别表示第

个子区域的土壤湿度、土壤温度、二氧化碳浓度和光照强度的变化相关系数， 、 、和 分别表示第 个子区域的土壤湿度、土壤温度、二氧化碳浓度和光照强度的均值，、 、 和 分别表示第个子区域的土壤湿度时序数据、土壤温度时序数据、二氧化碳浓度时序数据和光照强度时序数据，表示时间变量，且 ，、 、 和 分别表示第 个子区域内，第 个和第个离散后的数据点之间的温度、湿度、二氧化碳浓度和光照强度的变化率。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的农业管理系统，其特征在于：生成区域变化系数所依据的逻辑为：其中， 表示第 个子区域的区域变化系

数，、分别为第一权重系数和第二权重系数， ，且 ；

生成待管理农田的环境参考指数所依据的公式为： 其中， 表示待管理

农田的环境参考指数。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农业管理系统，其特征在于：对每个子区域内的声音时序数据进行傅里叶变换时，通过傅里叶变换将子区域内的声音时序数据变换为系列复数之和的形式，将复数的数量表示为对应声音时序数据的频率分量的个数，将每个复数的频率分量的实部表示为对应频率分量的幅度，将声音时序数据对应的频谱特征分别标定为： 、 ， 和 分别表示第 个子区域的声音时序数据对应的频谱特征中频率分量的个数、第 个频率分量的幅度，表示频谱分量的编号，为正整数，且，表示子区域的编号，为正整数，且 。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的农业管理系统，其特征在于：生成子区域的生物多样性指数所依据的公式为： 其中， 表示第 个子区域的频率分量的幅度总和， 表示第个子区域的生物多样性指数。

8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农业管理系统，其特征在于：对土壤内部的微生物种类及数量进行分析和处理时通过实时定量PCR技术获取各个子区域对应的土壤内部的细菌、真菌和放线菌的种类数据，生成各个子区域的微生物活性指数所依据的具体公式为：其中， 表示第 个子区域的微生物活性指数， 、

和 分别表示第个子区域的土壤内部的细菌、真菌和放线菌的种类，、和 分别表示细菌权重系数、真菌权重系数和放线菌权重系数，且 ， ，表示子区域的编号，为正整数，且 。

9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农业管理系统，其特征在于：生成待管理农田的生态系统健康指数所依据的公式为：其中， 表示待管理农田的生态系

统健康指数， 表示第个子区域的生物多样性指数， 表示待管理农田的环境参考指数，表示第 个子区域的微生物活性指数，表示子区域的编号，为正整数，且；

计算生态系统健康指数相对于生态健康阈值的偏离程度所依据的方法为：

其中， 表示生态系统健康指数相对于生态健康阈值的偏离程

度， 表示生态健康阈值；

根据偏离程度的大小发出预警信息时，若 发出生态系统健康状况良好的信息，若 发出生态系统健康状况开始出现轻微偏离的信息，若 ，发出生态系统健康状况出现显著偏离的信息，若 ，发出生态系统健康状况严重偏离的信息。

10.一种基于大数据的农业管理方法，其特征在于：所述农业管理方法由权利要求1‑9任一项所述的农业管理系统执行，所述农业管理方法步骤包括：步骤1：将待管理农田等面积划分为 个子区域，分别采集每个子区域内的环境时序数据和生物多样性数据，所述环境时序数据的类型包括土壤湿度、土壤温度、二氧化碳浓度和光照强度，所述生物多样性数据包括子区域的土壤内部的微生物种类及数量、子区域内的声音时序数据；

步骤2：对每个子区域内的声音时序数据进行傅里叶变换获取每个声音时序数据对应的频谱特征，所述频谱特征包括频率分量的个数和每个频率分量的幅度，依据每个子区域对应的频谱特征数据生成各个子区域的生物多样性指数；

步骤3：对土壤内部的微生物种类及数量进行分析和处理，分别获取各个子区域对应的土壤内部的细菌、真菌和放线菌的种类数据，并依据细菌、真菌和放线菌的种类数据生成各个子区域的微生物活性指数；

步骤4：对每个子区域内的环境时序数据采取等间隔抽样的方式进行离散化处理，采用差分法计算每一类型离散后的环境时序数据相邻数据点之间的变化率，并分别依据各个类型的环境时序数据对应的变化率，分别生成各个子区域的土壤湿度、土壤温度、二氧化碳浓度和光照强度的变化相关系数；

步骤5：对各个子区域的土壤湿度、土壤温度、二氧化碳浓度和光照强度的变化相关系数进行分析，构建数据分析模型生成各个子区域的区域变化系数，将所有子区域的区域变化系数进行分析后生成待管理农田的环境参考指数；

步骤6：依据各个子区域的生物多样性指数、微生物活性指数和待管理农田的环境参考指数生成待管理农田的生态系统健康指数，将生态系统健康指数与预设的生态健康阈值进行比较，计算生态系统健康指数相对于生态健康阈值的偏离程度，并根据偏离程度的大小发出预警信息。