以科学化、智能化的⽅式提供⼟壤酸性调控解决⽅案，同时通过模型迭代优化不断提升预测精度。以下为软件的综述性简介：

反酸模型：输入土壤理化指标（如粘粒、交换性铝、有机质、游离氧化铝等），预测土壤反酸后的 pH 值变化。

降酸模型：根据土壤 pH 和目标值，计算不同碱性物料（如石灰石粉、生石灰等）的施用量。

迭代进化模型，反酸模型与降酸模型通过数据驱动实现迭代优化：

\n1. 初始模型训练：使用小规模的初始数据集训练初始模型 Aa，获得初步预测能力，准确度为 Ka。

\n2. 新数据迭代优化：当新数据集加入后，模型 Aa 更新为 Ab，准确度提升至 Kb。

\n3. 长期优化与路线图：随着数据量的不断积累，模型通过多轮迭代进化逐步完善，可绘制性能提升的可视化路线图，展示准确度提升的动态过程。

\n使用算法（如随机森林、XGBoost）挖掘理化指标与 pH 变化的复杂关系。

\n模型支持多种数据类型的输入，结合实验室数据和田间采样，逐步扩展模型的适用范围。

农业管理：为农户和农业技术人员提供优化土壤酸性治理的科学依据，提升作物产量与品质。

生态修复：支持酸性土壤生态修复的决策与方案优化，助力退化土地的恢复与改良。

科学研究：为土壤学者和研究机构提供高效、便捷的土壤酸性调控工具，助力科研进展。

精准性：基于高质量数据和模型优化，预测结果具备科学性与实践指导价值。

可视化路线图：提供模型进化路线图和性能提升的可视化展示，让用户清晰了解模型迭代优化过程和效果。

算法模型计算及优化软件是国家自然科学基金重点项目的创新成果，系统集成了反酸与降酸模型，采用数据驱动的方式动态优化，为土壤酸性调控提供精准、高效的解决方案。模型的迭代进化及可视化性能展示，不仅提升了科学研究的深度，也为农业和生态保护的实际应用提供了强有力支持。