给出第二问的求解代码

对于您提到的问题2，由于这是一个涉及多变量、多约束条件下的最优化问题，并且包含了多种农作物在未来几年内的销售量、产量、成本及价格等不确定性因素，因此需要构建一个复杂的数学模型来解决这个问题。实际的解决方案可能会涉及到线性规划、动态规划或者更先进的随机优化方法如蒙特卡洛模拟等技术。

要提供具体的求解代码，通常我们会使用一种编程语言比如Python结合其科学计算包如NumPy、Pandas，以及优化工具如PuLP或者SciPy中的optimize模块来进行开发。然而，因为没有具体的数据集（例如附件2的具体数值），并且完整的数学模型细节也需要进一步明确，这里无法直接给出适用于解决问题2的确切代码片段。

但是，我可以描述一下大致的编码思路：

1. **读取输入数据** - 使用Pandas加载历史数据和其他相关信息。
2. **定义决策变量** - 对于每一种作物，在每一个时间点上设定其种植数量作为决策变量。
3. **建立目标函数** - 定义一个最大化收益或者最小化成本的目标函数，这取决于问题的要求。
4. **设置约束条件** - 包括但不限于土地利用限制、作物轮作规则、市场需求预测等。
5. **处理不确定性** - 利用概率分布表示未知参数（如销售量的增长率），并通过场景分析(scenario analysis)来评估不同可能性下模型的表现。
6. **求解模型** - 使用适当的算法（可能是混合整数规划MIPLP solver或其他启发式算法）找到最佳解。
7. **输出结果** - 将得到的最佳种植策略写入指定的Excel文件中。

如果您能提供更多详细的信息，比如附件中的具体内容或者其他有助于理解背景和需求的数据，我们可以进一步讨论如何设计这样一个模型并编写相应代码。