请根据以上信息帮我写出完整的python代码，以解决第一问

要解决这个问题，首先需要收集和处理来自附件的数据，并构建一个线性规划模型来确定最佳的种植计划。这里提供了一个Python程序的大致框架，但请注意，实际应用时你需要填充具体的数值并导入必要的数据集：

import pandas as pd
from scipy.optimize import linprog

# 读取附件中的数据
crop_data = pd.read_excel('附件2.xlsx')
land_types = ['flat_dry', 'terraced', 'sloped', 'irrigated']
greenhouse_types = ['normal_greenhouses', 'smart_greenhouses']

# 初始化变量
c = []  # 目标函数系数向量
A_ub = []  # 不等式约束矩阵
b_ub = []  # 不等式的右侧值
A_eq = []  # 等式约束矩阵
b_eq = []  # 等式的右侧值
bounds = []  # 变量的边界限制

# 构造目标函数和约束条件
for year in range(2024, 2031):
    for land in land_types:
        for crop in crop_data['作物']:
            if (land == 'irrigated' and crop not in ['水稻', '蔬菜']):
                continue
            # 添加目标函数项（最大化利润）
            c.append(-crop_data.loc[crop_data['作物'] == crop]['收益'].values[0])
            
            # 这里添加所有的不等式和等式约束
            # 例如土地使用限制、销售限制等
            
            # 变量非负限制
            bounds.append((0, None))
    
    # 添加满足豆科植物轮作需求的约束条件
    
    # 解决超出部分按一定折扣销售的情况
    # 对于每一个作物，设置其最大种植面积不超过预计销量的约束

# 设置求解器参数
method = 'highs'

# 求解线性规划问题
res = linprog(c=c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds, method=method)

# 将解决方案写回Excel
results = {'year': [], 'land_type': [], 'crop': [], 'area': []}
for i, x in enumerate(res.x):
    results['year'].append(year)
    results['land_type'].append(land)
    results['crop'].append(crop)
    results['area'].append(x)

output_df = pd.DataFrame(results)
output_df.to_excel(f'result{situation}.xlsx', index=False)

这个脚本假设了`linprog`能够用于解决线性规划问题，并且使用了`pandas`来处理数据和输出结果到Excel文件中。注意此代码仅为示例用途，在具体实施时还需依据实际情况调整算法逻辑和输入数据。对于不同情况下的结果输出，可以通过修改文件名或者增加一个参数来区分。