提供具体python代码解决问题一并以某种作物在某块地的面积为未知参数

要解决这个问题，首先需要明确的是我们要使用Python来构建一个线性规划模型，因为这是一个典型的最优化问题。这里我将以小麦为例，在A1地块上的种植面积作为未知数来进行演示。

但是请注意，由于没有直接提供实际的数据集或者具体的边界条件，下面展示的是一种通用的方法论和示例代码框架，而不是能直接运行得出精确答案的具体实现。

from scipy.optimize import linprog
import numpy as np

# 定义变量
# 这里我们设定x为小麦在A1地块上的种植面积
c = [-1]  # 目标函数系数向量，因为我们假设只有一种作物，则只有一个元素
A_ub = [[-1], [1]]  # 不等式约束矩阵
b_ub = [0, 100]  # 不等式右侧值向量，这里假设小麦的最大种植面积不超过100亩

bounds = [(0, None)]  # 变量取值范围

# 执行线性规划求解
res = linprog(c=c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=bounds)

print(res)

注意上述代码中的几个关键点：

1. `c` 是目标函数中各决策变量的系数组成的数组。
2. `A_ub` 表示不等式约束中的系数矩阵。
3. `b_ub` 是不等式的右边项。
4. `bounds` 定义了各个决策变量的取值区间。

在这个例子中，我们的目标是最小化某个损失函数或者说最大化收益，而限制条件则是耕地面积的上下限。实际上，真实的问题要比这个复杂得多，它可能包含多个地块上多种作物的种植计划，还涉及到市场需求预测、农作物的价格波动等一系列复杂的因素。

以上就是基于Python的SciPy库实现的一个简单的线性规划问题解决方案。当然，在实际应用时，还需要根据具体情况调整模型参数，并且输入更为详细的数据。此外，还可以利用Pandas库读取Excel表格中的数据，进而更准确地设置模型的各项参数。