基于傅里叶变换的农业生态相似性评估新方法AFSA：理论创新与WebAFSA平台应用

为解决农业生态相似性评估中大数据处理、时序对齐及工具可及性等挑战，研究人员开发了基于傅里叶变换的AFSA算法及WebAFSA平台。该研究通过多变量时间序列对齐技术，实现了对气候、土壤等生态因子的动态相似性量化，并在坦桑尼亚玉米适宜性评估中验证了其有效性（χ2=14.567，p<0.001），为可持续农业决策提供了创新工具。

　　

农业生态相似性评估是优化作物布局和资源分配的核心环节，但在气候变化加剧的背景下，传统方法面临三大瓶颈：一是依赖专家预设阈值导致主观偏差，二是难以处理多变量时序数据的时空错位，三是缺乏用户友好的分析工具。这些问题严重制约了全球农业适应环境变化的决策效率。

针对这些挑战，由Tonle Franck Bruno等学者领衔的国际团队在《Environmental Modelling》发表了创新性研究。团队开发了农业生态傅里叶相似性评估系统（Agroecology Fourier-based Similarity Assessment, AFSA），其核心技术突破在于将信号处理领域的傅里叶变换引入生态数据分析。通过2D快速傅里叶变换（2D-FFT）和动态时间规整（DTW）算法，AFSA能自动对齐不同地区的气候时序数据（如温度、降水），并加权整合土壤pH、坡度等静态因子，最终生成标准化相似性指数（S∈[0,1]）。为提升实用性，团队同步开发了WebAFSA平台，集成GeoServer地理数据库和Django框架，支持在线交互式分析。

研究选取坦桑尼亚玉米种植为案例，通过CHELSA BIOCLIM+气候数据集和ISRIC土壤数据库，对比了优质产区Ndumeti（λ=37.061943, φ=-2.983604）与劣质区Mipande的生态相似性。关键发现包括：1）基于最优产区的相似性地图显著关联实际产量（χ²=14.567，p=0.000686），"极适宜区"中高产田比例超预期28.9%；2）以劣质区为参照时，低产田在"极不适宜区"集中分布（p=0.0363），反向验证了模型准确性；3）并行计算架构使大规模数据处理效率提升16倍，证实了方法在资源受限地区的适用性。

这项研究的核心价值在于突破了传统阈值法的局限性：通过傅里叶变换自动捕捉生态时序的周期特征，避免了主观偏差；DTW算法解决了降雨等变量的相位差问题；而WebAFSA平台首次实现了复杂生态分析的"一键式"操作。作者建议将AFSA整合至农业决策支持系统（DSS），结合TAMASA项目的田间数据，可为发展中国家提供定制化种植方案。未来研究可扩展至病虫害风险评估（如IPM技术推广）等场景，推动生态智能农业的普惠化发展。