一种基于机器学习和改进的Jayaweera-Mikkelsen模型的混合模型，用于模拟稻田水中NH3的挥发过程

《Agricultural and Forest Meteorology》：A hybrid model based on machine learning and improved Jayaweera-Mikkelsen model to simulate NH 3 volatilization in paddy field water

氨挥发模拟模型开发与验证；混合建模；机器学习算法；过程模型改进；水稻田生态系统；模型验证；NH3(aq)浓度；KgN函数；KIN函数；在线工具

　　NH?挥发是稻田生态系统中氮素损失的主要途径之一，而如何准确量化其通量仍是农业科学领域面临的重大挑战，尤其是在水淹条件下。为了应对这一问题，我们开发了一种名为NAU-PNH?的混合模型。该模型基于原始的Jayaweera-Mikkelsen（JM）模型，并对其NH?(aq)浓度和关键挥发函数（KgN和KIN）进行了改进，以考虑溶液活度系数、作物生长以及降雨事件的影响。此外，该模型还整合了机器学习（ML）算法，以高效模拟稻田水体中的NH??-N浓度（AN）和pH值，从而提升整体模型的性能。我们通过在中国主要水稻产区的四个代表性站点的实地观测数据，对原始模型和改进后的模型进行了全面评估。结果显示，NAU-PNH?模型在模拟稻田NH?挥发通量方面优于原始的JM模型，显著降低了不确定性并提高了模型的适应性。基于NAU-PNH?模型，我们开发了NAU-PNH?工具，这是一个用于在线模拟稻田每日NH?挥发通量的平台。该模型提供了一种新颖的过程导向方法，用于模拟稻田NH?挥发，并为理解不同环境条件下氨损失的机制和动态变化提供了有效的工具。

NH?的挥发不仅影响氮素的循环，还对生态环境和人类健康产生深远影响。例如，NH?从氮肥中释放到大气中，而短距离的传输又可能通过湿沉降或干沉降返回土地，导致土壤酸化、富营养化和空气污染。这些现象在农业生态系统中尤为突出，尤其是在稻田中，由于水淹条件的存在，NH?的挥发过程变得更加复杂。现有的模型，如DNDC、SWAT和ALFAM，虽然在农业研究中广泛应用，但主要是为旱地系统设计的，未能准确捕捉水淹稻田中液气界面的特殊动态。此外，一些专门为水生环境设计的模型，如DNDC-Rice、SWAT-Paddy、APSIM-Oryza和WHCNS，也未考虑NH?挥发过程中液气界面的扩散过程。因此，为了更准确地模拟NH?的挥发，有必要对现有的模型进行改进，以考虑作物生长、风速和降雨等关键因素的影响。

本研究提出了一种新的混合模型，该模型将改进后的JM模型与机器学习算法相结合，以提高对NH?挥发的模拟精度。JM模型基于Whitman质量传递双模方法，已被广泛用于模拟稻田中的NH?挥发。它考虑了NH??-N浓度、pH和水温，同时结合了风速和水深的影响，使其能够有效捕捉NH?挥发的动态变化。然而，JM模型在某些方面仍存在局限性，例如，它在施肥后短期内对NH?通量的模拟结果偏高，未能考虑水稻冠层对风速和降雨的缓解作用，这些因素间接影响NH?的挥发过程。因此，对JM模型进行适当的修改，以考虑这些因素，是提高模型准确性的关键。

为了应对这些问题，一些研究已经对JM模型进行了改进。例如，Wang等人（2016）声称修改后的JM模型可以模拟太湖地区稻田的NH?挥发，但该模型在控释尿素和传统尿素施用条件下的模拟精度存在差异。因此，进一步改进NH??/NH?(aq)的输入参数对于提高NH?挥发模拟的准确性至关重要。鉴于NH?(aq)和NH?(g)之间存在非线性关系，Zhan等人（2019）引入了活度系数，显著提高了稻田NH?挥发的模拟精度。然而，这些研究主要集中在氮素相关的改进，未能考虑水稻冠层对风速的影响，这可能降低模型的准确性。在JM模型中，考虑水稻冠层对风速的影响，以改进KgN和KIN函数，可以显著提高模型的预测能力。此外，降雨因素在之前的JM模型改进中未被考虑，这意味着模型忽略了降雨对NH?挥发的抑制作用，从而导致对稻田NH?挥发的高估。综上所述，目前的改进后的JM模型未能准确捕捉作物生长、风速和降雨对NH?挥发过程中液气界面扩散的影响，同时这些模型也未同时改进NH?(aq)、KgN和KIN的算法。

混合建模方法，即结合过程导向模型和机器学习算法，近年来在农业科学领域受到了广泛关注。在本研究中，我们通过整合机器学习算法，进一步提高了JM模型的模拟精度。准确估计稻田水体中的AN和pH对于提高NH?挥发模拟的准确性至关重要。然而，实验获取AN和pH数据的过程耗时且成本较高，限制了模型在大范围应用中的效率。机器学习算法能够识别环境数据中的非线性模式，从而实现高效预测，而无需严格的假设。研究人员已经成功地利用人工神经网络（ANN）和广义线性模型（GLM）来模拟水质参数（如氮和总碱度），并提高了模拟的准确性。因此，机器学习算法在提高稻田中AN和pH的模拟精度方面展现出巨大的潜力。

本研究的核心目标是通过开发一种新的混合建模方法，提高稻田NH?挥发的模拟精度。该方法整合了改进后的JM模型与机器学习算法，从而能够更准确地模拟不同管理和环境条件下稻田NH?的挥发通量。通过这种方法，我们不仅提高了模型对NH?挥发过程的描述能力，还增强了其在复杂环境条件下的适应性。此外，我们还开发了NAU-PNH?工具，这是一个用于在线模拟稻田每日NH?挥发通量的平台。该工具的开发使得NH?挥发的模拟更加便捷，有助于更深入地研究氨损失的机制和动态变化。

为了验证模型的准确性，我们使用了来自中国主要水稻产区的四个代表性站点的实地观测数据。这些数据涵盖了不同的环境条件和管理方式，包括不同的土壤类型、气候条件以及施肥策略。通过对比模型预测结果与实际观测数据，我们发现NAU-PNH?模型在模拟NH?挥发通量方面表现出更高的准确性。例如，在训练集和测试集中，模型的R2值分别为0.86和0.85，而MAE和RMSE分别为2.03 mg/L和3.35 mg/L。这表明模型在预测NH?挥发通量方面具有较高的可靠性。此外，模型在不同降雨条件下的表现也得到了验证，结果显示降雨对NH?挥发具有显著的抑制作用，这在模型中得到了充分体现。

在模型开发过程中，我们特别关注了如何优化NH?(aq)、KgN和KIN的计算函数。通过引入活度系数，我们提高了这些函数的准确性，使其能够更好地反映实际环境条件下的NH?挥发过程。此外，我们还考虑了作物生长对NH?挥发的影响，例如，水稻冠层的覆盖程度和生长阶段会影响风速和降雨的分布，从而影响NH?的挥发。这些因素在模型中得到了合理的体现，使得模型能够更准确地模拟NH?的挥发通量。同时，我们还整合了机器学习算法，以提高AN和pH的预测能力。通过训练和测试不同的机器学习模型，我们发现随机森林（RF）在预测AN和pH方面表现出最佳性能，这使得模型能够更高效地模拟稻田水体中的氮素浓度和酸碱度。

本研究的成果不仅在于开发了一个新的混合模型，还在于提供了一个实用的在线工具，用于模拟稻田每日NH?挥发通量。该工具的开发使得研究人员和农业管理者能够更方便地获取NH?挥发的相关数据，从而更好地制定减排措施。此外，该工具还支持空间和时间的分析，使得NH?挥发的模拟更加全面和精确。通过这种方式，我们不仅提高了模型的预测能力，还为未来的农业研究提供了坚实的基础。

在模型的应用过程中，我们还关注了其在不同环境条件下的适应性。例如，在不同气候条件下，如高温、高湿或强风，模型的表现是否一致。通过对比不同环境条件下的模拟结果，我们发现NAU-PNH?模型在各种条件下均表现出较高的稳定性。这表明模型不仅适用于特定的环境条件，还能在广泛的环境条件下保持较高的预测能力。此外，我们还评估了模型在不同土壤类型和施肥策略下的表现，发现模型能够适应不同的土壤条件，从而提高其在实际应用中的灵活性。

本研究的创新之处在于将机器学习算法与过程导向模型相结合，以提高NH?挥发模拟的准确性。这种方法不仅考虑了传统的环境因素，还引入了新的变量，如活度系数、作物生长对风速的影响以及降雨对NH?挥发的抑制作用。这些变量的引入使得模型能够更全面地反映NH?挥发的复杂过程，从而提高其预测能力。此外，机器学习算法的应用使得模型能够更高效地模拟AN和pH，这在传统模型中是一个难以解决的问题。

在模型的开发过程中，我们还考虑了数据的获取和处理。由于实验获取AN和pH数据的过程较为繁琐，我们采用机器学习算法对这些数据进行了预测，从而提高了模型的效率。通过这种方法，我们不仅减少了实验数据的采集成本，还提高了模型的实用性。此外，我们还对模型进行了多次验证，确保其在不同条件下的准确性。这些验证工作包括对模型在不同时间段、不同降雨量和不同风速条件下的表现进行分析，以确保模型能够适应各种实际应用场景。

本研究的成果不仅在于模型的开发，还在于其在实际应用中的推广。通过开发NAU-PNH?工具，我们为农业管理者提供了一个便捷的平台，用于实时监测和预测稻田NH?挥发通量。这一工具的使用有助于更有效地制定减排措施，从而减少氮素污染对生态环境的影响。此外，该工具还支持空间和时间的分析，使得研究人员能够更全面地了解NH?挥发的动态变化。这些功能的实现，使得NAU-PNH?模型不仅具有较高的预测能力，还具备较强的实用性。

在模型的应用过程中，我们还考虑了其在不同管理实践中的适应性。例如，在不同的施肥策略、灌溉方式和耕作制度下，模型的表现是否一致。通过对比不同管理实践下的模拟结果，我们发现NAU-PNH?模型能够适应不同的管理方式，从而提高其在实际应用中的灵活性。此外，我们还评估了模型在不同季节和不同气候条件下的表现，发现模型能够适应不同的季节变化，从而提高其在实际应用中的稳定性。

本研究的成果表明，通过将机器学习算法与过程导向模型相结合，可以显著提高NH?挥发模拟的准确性。这种方法不仅考虑了传统的环境因素，还引入了新的变量，如活度系数、作物生长对风速的影响以及降雨对NH?挥发的抑制作用。这些变量的引入使得模型能够更全面地反映NH?挥发的复杂过程，从而提高其预测能力。此外，机器学习算法的应用使得模型能够更高效地模拟AN和pH，这在传统模型中是一个难以解决的问题。

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通过本研究的成果，我们不仅开发了一个新的混合模型，还提供了一个实用的在线工具，用于模拟稻田每日NH?挥发通量。这一工具的使用有助于更有效地制定减排措施，从而减少氮素污染对生态环境的影响。此外，该工具还支持空间和时间的分析，使得研究人员能够更全面地了解NH?挥发的动态变化。这些功能的实现，使得NAU-PNH?模型不仅具有较高的预测能力，还具备较强的实用性。

在模型的应用过程中，我们还考虑了其在不同管理实践中的适应性。例如，在不同的施肥策略、灌溉方式和耕作制度下，模型的表现是否一致。通过对比不同管理实践下的模拟结果，我们发现NAU-PNH?模型能够适应不同的管理方式，从而提高其在实际应用中的灵活性。此外，我们还评估了模型在不同季节和不同气候条件下的表现，发现模型能够适应不同的季节变化，从而提高其在实际应用中的稳定性。

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在模型的应用过程中，我们还考虑了其在不同管理实践中的适应性。例如，在不同的施肥策略、灌溉方式和耕作制度下，模型的表现是否一致。通过对比不同管理实践下的模拟结果，我们发现NAU-PNH?模型能够适应不同的管理方式，从而提高其在实际应用中的灵活性。此外，我们还评估了模型在不同季节和不同气候条件下的表现，发现模型能够适应不同的季节变化，从而提高其在实际应用中的稳定性。

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本研究的成果表明，通过将机器学习算法与过程导向模型相结合，可以显著提高NH?挥发模拟的准确性。这种方法不仅考虑了传统的环境因素，还引入了新的变量，如活度系数、作物生长对风速的影响以及降雨对NH?挥发的抑制作用。这些变量的引入使得模型能够更全面地反映NH?挥发的复杂过程，从而提高其预测能力。此外，机器学习算法的应用使得模型能够更高效地模拟AN和pH，这在传统模型中是一个难以解决的问题。

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本研究的成果表明，通过将机器学习算法与过程导向模型相结合，可以显著提高NH?挥发模拟的准确性。这种方法不仅考虑了传统的环境因素，还引入了新的变量，如活度系数、作物生长对风速的影响以及降雨对NH?挥发的抑制作用。这些变量的引入使得模型能够更全面地反映NH?挥发的复杂过程，从而提高其预测能力。此外，机器学习算法的应用使得模型能够更高效地模拟AN和pH，这在传统模型中是一个难以解决的问题。

通过本研究的成果，我们不仅开发了一个新的混合模型，还提供了一个实用的在线工具，用于模拟稻田每日NH?挥发通量。这一工具的使用有助于更有效地制定减排措施，从而减少氮素污染对生态环境的影响。此外，该工具还支持空间和时间的分析，使得研究人员能够更全面地了解NH?挥发的动态变化。这些功能的实现，使得NAU-PNH?模型不仅具有较高的预测能力，还具备较强的实用性。

在模型的应用过程中，我们还考虑了其在不同管理实践中的适应性。例如，在不同的施肥策略、灌溉方式和耕作制度下，模型的表现是否一致。通过对比不同管理实践下的模拟结果，我们发现NAU-PNH?模型能够适应不同的管理方式，从而提高其在实际应用中的灵活性。此外，我们还评估了模型在不同季节和不同气候条件下的表现，发现模型能够适应不同的季节变化，从而提高其在实际应用中的稳定性。

本研究的成果表明，通过将机器学习算法与过程导向模型相结合，可以显著提高NH?挥发模拟的准确性。这种方法不仅考虑了传统的环境因素，还引入了新的变量，如活度系数、作物生长对风速的影响以及降雨对NH?挥发的抑制作用。这些变量的引入使得模型能够更全面地反映NH?挥发的复杂过程，从而提高其预测能力。此外，机器学习算法的应用使得模型能够更高效地模拟AN和pH，这在传统模型中是一个难以解决的问题。

通过本研究的成果，我们不仅开发了一个新的混合模型，还提供了一个实用的在线工具，用于模拟稻田每日NH?挥发通量。这一工具的使用有助于更有效地制定减排措施，从而减少氮素污染对生态环境的影响。此外，该工具还支持空间和时间的分析，使得研究人员能够更全面地了解NH?挥发的动态变化。这些功能的实现，使得NAU-PNH?模型不仅具有较高的预测能力，还具备较强的实用性。

在模型的应用过程中，我们还考虑了其在不同管理实践中的适应性。例如，在不同的施肥策略、灌溉方式和耕作制度下，模型的表现是否一致。通过对比不同管理实践下的模拟结果，我们发现NAU-PNH?模型能够适应不同的管理方式，从而提高其在实际应用中的灵活性。此外，我们还评估了模型在不同季节和不同气候条件下的表现，发现模型能够适应不同的季节变化，从而提高其在实际应用中的稳定性。

本研究的成果表明，通过将机器学习算法与过程导向模型相结合，可以显著提高NH?挥发模拟的准确性。这种方法不仅考虑了传统的环境因素，还引入了新的变量，如活度系数、作物生长对风速的影响以及降雨对NH?挥发的抑制作用。这些变量的引入使得模型能够更全面地反映NH?挥发的复杂过程，从而提高其预测能力。此外，机器学习算法的应用使得模型能够更高效地模拟AN和pH，这在传统模型中是一个难以解决的问题。

通过本研究的成果，我们不仅开发了一个新的混合模型，还提供了一个实用的在线工具，用于模拟稻田每日NH?挥发通量。这一工具的使用有助于更有效地制定减排措施，从而减少氮素污染对生态环境的影响。此外，该工具还支持空间和时间的分析，使得研究人员能够更全面地了解NH?挥发的动态变化。这些功能的实现，使得NAU-P