1.基于大数据的农业全产业链溯源方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取农业全产业链的原始数据，包括作物生长参数、环境参数、质检参数及运输环境参数；

S2、按农艺生长阶段划分作物生长参数和环境参数，生成各阶段的时序数据片段；

S3、基于农艺规则库的关键事件阈值动态标记时序数据片段中的关键异常事件及时间窗口；

S4、将质检参数和运输环境参数通过相空间重构为动态系统轨迹，基于农艺规则库预定义的参考轨迹生成轨迹相似性指标以筛选目标生长阶段；

动态系统轨迹的轨迹相似性指标通过比较当前动态系统轨迹与农艺规则库预定义的参考轨迹的形态差异生成；

轨迹相似性指标的计算整合关键异常事件的时间窗口重叠比例，时间窗口重叠比例为当前轨迹的时间范围与同一阶段标识符下关键异常事件的时间窗口的重叠时长占比；

筛选目标生长阶段通过轨迹相似性指标与预设相似度阈值的差值及时间窗口重叠比例的综合判定实现，若轨迹相似性指标低于预设相似度阈值且时间窗口重叠比例高于预设重叠比例阈值，则标记为目标生长阶段；

S5、对目标生长阶段的关键异常事件进行叠加效应分析生成各关键异常事件的贡献权重，结合作物抗逆性数据识别主导致损因子及协同因子；

关键异常事件包括事件类型、时间窗口范围及关联的阶段标识符；

贡献权重通过轨迹相似性指标和时间窗口重叠比例的线性组合生成，轨迹相似性指标与时间窗口重叠比例的权重系数根据历史致损案例的统计分析预设；

作物抗逆性数据从预定义的抗逆性数据库提取，抗逆性数据库存储作物品种的耐旱性评分和抗病性评分；

主导致损因子通过贡献权重与抗逆性评分的倒数乘积判定，若乘积值超过预设乘积阈值，则标记为主导致损因子；

协同因子通过计算同一阶段标识符下关键异常事件的时间窗口重叠密度识别，时间窗口重叠密度为事件间重叠次数占总事件数的比例，比例超过预设密度阈值时标记为协同因子；

主导致损因子及协同因子与关键异常事件关联，输出数据包含事件类型、贡献权重及关联阶段标识符；

S6、根据主导致损因子的贡献权重分布修正溯源路径，反向验证并迭代更新农艺规则库的关键事件阈值和贡献权重。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的农业全产业链溯源方法，其特征在于，作物生长参数通过部署于田间的物联网传感器采集，包括叶面温度、茎秆直径及光合速率；环境参数包括土壤pH值、降雨量及光照强度，通过气象站及土壤探针同步获取；质检参数包含加工环节的农药残留检测结果及微生物指标，运输环境参数包含冷链车厢的温湿度波动数据。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的农业全产业链溯源方法，其特征在于，农艺生长阶段根据目标作物的物候期划分为萌芽期、营养生长期、生殖生长期及成熟期；作物生长参数和环境参数按物候期对应的时间区间进行阶段划分，生成各阶段的时序数据片段；

时序数据片段通过滑动时间窗口算法提取，滑动时间窗口的窗口长度根据各生长期的生物学特性动态调整。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的农业全产业链溯源方法，其特征在于，农艺规则库中存储的关键事件阈值包括极端高温事件阈值、病虫害爆发阈值及灌溉缺失阈值，关键事件阈值基于历史灾害记录统计模型生成；

动态标记时序数据片段中的关键异常事件通过实时数据流与关键事件阈值进行比较实现，当作物生长参数或环境参数连续超出关键事件阈值持续预设时长时，标记为关键异常事件；

关键异常事件的时间窗口记录为起始时间与结束时间；每个关键异常事件绑定对应的阶段标识符。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的农业全产业链溯源方法，其特征在于，相空间重构方法采用延迟坐标法，嵌入维度和时间延迟根据时序数据片段的时序特性确定，时序特性包括数据采样频率和参数波动周期。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的农业全产业链溯源方法，其特征在于，溯源路径修正通过调整主导致损因子对应的阶段标识符在溯源路径中的优先级顺序实现，优先级顺序根据贡献权重从高到低排列；

反向验证通过比对修正后的溯源路径与历史真实致损案例的致损阶段一致性完成；

农艺规则库的关键事件阈值迭代更新基于反向验证结果，若一致性比例低于预设验证阈值，则根据历史案例中实际致损阶段的关键异常事件参数重新计算阈值；

贡献权重迭代更新通过统计修正后的溯源路径中主导致损因子在各生长阶段的分布频率，分布频率高于预设频率阈值的因子权重按比例提升。

7.根据权利要求6所述的基于大数据的农业全产业链溯源方法，其特征在于，一致性判定标准为修正路径中前N个阶段标识符与历史案例中实际致损阶段的重合比例，N的取值根据历史案例中平均致损阶段数量确定。

8.基于大数据的农业全产业链溯源系统，用于实现权利要求1‑7任一项所述的基于大数据的农业全产业链溯源方法，其特征在于，包括以下模块：数据获取模块：用于获取农业全产业链的原始数据，包括作物生长参数、环境参数、质检参数及运输环境参数；

数据分段模块：用于按农艺生长阶段划分作物生长参数和环境参数，生成各阶段的时序数据片段；

事件标记模块：用于基于农艺规则库的关键事件阈值动态标记时序数据片段中的关键异常事件及时间窗口；

轨迹分析模块：用于将质检参数和运输环境参数通过相空间重构为动态系统轨迹，基于农艺规则库预定义的参考轨迹生成轨迹相似性指标以筛选目标生长阶段；

因子识别模块：用于对目标生长阶段的关键异常事件进行叠加效应分析生成各关键异常事件的贡献权重，结合作物抗逆性数据识别主导致损因子及协同因子；

路径优化模块：用于根据主导致损因子的贡献权重分布修正溯源路径，反向验证并迭代更新农艺规则库的关键事件阈值和贡献权重。