利用机器学习模型预测卢旺达东部的香蕉产量：来自农业和气象数据的见解

《Cogent Food & Agriculture》：Predicting banana crop yield in Eastern Rwanda using machine learning models: insights from agricultural and meteorological data

香蕉产量预测研究在卢旺达东部地区应用机器学习模型，通过线性回归、支持向量机及随机森林算法分析气候、土壤及管理因素。随机森林模型表现最优（MAE=294，RMSE=372，R2=0.93），显著超越其他模型，为农业决策提供数据支持。

　　### 中文解读：利用机器学习预测东非卢旺达地区香蕉产量的研究

#### 引言

农业在大多数撒哈拉以南非洲（SSA）国家的经济中扮演着关键角色，作物产量直接影响粮食安全、减贫和经济增长。随着人口的快速增长，提升农业生产力成为这些国家政策制定的核心议题。卢旺达作为非洲人口密度最高的国家之一，农业在国民经济中占据重要地位，2019年农业贡献了约26.3%的国内生产总值（GDP），并提供了约62.3%的就业机会（世界银行，2021）。香蕉（*Musa spp.*）作为卢旺达重要的经济作物，其产量不仅影响本地农民的生计，还对整个国家的粮食安全和经济结构产生深远影响。据卢旺达国家统计局（NISR）数据，香蕉种植面积约占全国可耕地的23%，人均年消费量约为260公斤，表明其在卢旺达农业体系中的重要性。

然而，卢旺达的农业发展仍面临诸多挑战。地形复杂、陡峭的山地容易导致土壤流失和退化，而人口密度高和土地碎片化也进一步限制了农业生产力的提升。此外，极端天气事件、病虫害以及农业技术应用不足，使得香蕉产量受到严重制约。研究显示，农民对改良品种和先进农业技术的采用率较低，这导致了香蕉产量的不稳定和低效。因此，如何提高香蕉产量成为农业政策制定者和农民共同关注的问题。

#### 研究方法与数据

本研究选取了卢旺达东部地区的Rwamagana区作为研究对象，该区域以其丰富的香蕉种植面积和农业活动而闻名。研究数据来源于卢旺达国家统计局的季节性农业调查（2010–2023年）和卢旺达气象局的气候数据。所使用的数据集包括香蕉产量、种植面积、有机和无机肥料使用量、农药使用情况、病虫害发生率以及气候因素如降雨量、温度和相对湿度等。这些变量共同构成了影响香蕉产量的多维度数据集。

在数据处理过程中，研究团队首先对数据进行了预处理，包括识别关键特征、处理缺失值和异常值。为了提高模型的稳健性和预测能力，研究还采用了特征选择方法，筛选出与香蕉产量高度相关的变量，如降雨量、温度和种植面积。此外，数据被标准化和转换，以确保模型在训练和测试阶段能够公平地处理所有变量。数据集按照80:20的比例划分为训练集和测试集，以评估模型的泛化能力。

#### 机器学习模型的构建

研究采用三种机器学习模型进行香蕉产量预测：线性回归、支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）。这些模型的选择基于其在农业数据分析中的广泛应用和各自的优点。线性回归模型以其简洁性和可解释性成为研究的基础模型，能够直观地展示变量与产量之间的线性关系。然而，它在处理非线性关系和复杂变量交互方面存在局限。

支持向量机（SVM）模型以其在非线性问题中的强大表现而著称，适用于小数据集和复杂模式识别。尽管SVM在某些情况下表现出色，但在本研究中，其预测能力相对较弱，尤其是在处理多变量交互和非线性关系时。这可能与数据的结构、参数选择以及模型对噪声数据的敏感性有关。

相比之下，随机森林模型因其对非线性关系和变量交互的处理能力而表现出色。它通过集成多个决策树，能够在数据中捕捉复杂的模式，提高预测的准确性和稳定性。此外，随机森林模型提供了变量重要性的内部评估，有助于理解哪些因素对香蕉产量的影响最大。这些特性使得随机森林成为预测香蕉产量的理想选择。

#### 模型性能评估

研究通过多种性能指标评估了三种模型的预测能力，包括平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和R平方值（R2）。结果显示，随机森林模型在预测香蕉产量方面表现最佳，其MAE为294.00，RMSE为372.86，R2为0.93。这些指标表明，随机森林模型能够非常准确地预测香蕉产量，其误差率远低于线性回归和SVM模型。

线性回归模型的MAE为478.83，RMSE为516.63，R2为0.87，表明其在预测香蕉产量时具有一定的准确性，但无法有效捕捉非线性关系和变量之间的复杂交互。SVM模型的性能最差，其MAE和RMSE分别为1231.08和1448.39，R2仅为0.04，说明该模型未能有效捕捉数据中的关键模式。

为了进一步验证随机森林模型的优越性，研究团队进行了配对Z检验，结果显示随机森林模型在MAE方面显著优于其他两种模型（p < 0.001）。这些结果不仅证明了随机森林在香蕉产量预测中的有效性，也为农业政策制定和农民决策提供了有力支持。

#### 数据分析与发现

研究通过描述性统计分析和探索性数据分析揭示了影响香蕉产量的关键因素。数据显示，香蕉产量在2010年至2023年间平均为14,714.29吨/公顷，其中最小产量为11,800吨，最大产量为17,200吨。这表明产量存在一定的波动性，可能受到气候条件和农业管理措施的影响。

种植面积平均为167.14公顷，范围在140至200公顷之间，说明农民的种植规模相对稳定。有机肥料的使用量平均为35.57吨，范围在25至45吨之间，标准差为4.52吨。这表明不同农户在有机肥料使用方面存在一定的差异。无机肥料的使用量平均为20.43吨，范围在10至30吨之间，标准差为4.48吨，说明其使用较为集中。

气候因素如降雨量和温度对香蕉产量有显著影响。研究发现，降雨量与产量呈强正相关，平均年降雨量为1,276.43毫米，范围在1,150至1,380毫米之间。温度平均为25.5°C，范围在22°C至29°C之间，标准差为1.64°C。这些数据表明，稳定的气候条件有助于提高香蕉产量，但极端天气事件可能对产量产生负面影响。

此外，研究还分析了相对湿度、农药使用和病虫害发生率对产量的影响。相对湿度平均为79.74%，范围在75%至83%之间，标准差为2.07%，表明湿度条件相对一致。农药使用评分平均为3.57，范围在2至5之间，标准差为1.04，说明不同农户在病虫害管理方面存在差异。病虫害发生率平均为6.21（虫害）和5.48（病害），范围在4至8之间，表明病虫害对香蕉产量构成了重要挑战。

通过相关性分析，研究进一步揭示了变量之间的关系。降雨量、种植面积和有机肥料使用量与香蕉产量呈显著正相关，而无机肥料的影响较弱。这些发现为农业政策制定和农民管理提供了重要参考。

#### 讨论与应用

研究结果表明，随机森林模型在预测香蕉产量方面具有显著优势，其高准确率和强大的非线性处理能力使其成为农业预测的理想工具。相比之下，线性回归模型虽然提供了可解释的结果，但其在捕捉复杂变量关系方面存在局限。SVM模型的低性能则可能与其对参数的敏感性和对大规模数据的处理能力不足有关。

这些模型的应用不仅有助于提高香蕉产量的预测精度，还能够为农业决策提供科学依据。对于政策制定者而言，准确的产量预测可以指导资源分配、政策制定和农业干预措施。例如，通过预测高产和低产区域，政府可以有针对性地提供肥料补贴、灌溉支持和病虫害防治措施，从而提高整体农业生产力。

对于农民而言，产量预测可以优化种植管理策略，如调整施肥计划、选择适宜的种植时间和病虫害防治措施。此外，农业推广机构可以利用这些预测结果，为农民提供个性化的建议，提高其生产效率和经济效益。

然而，研究也指出了一些局限性。当前的模型主要基于Rwamagana区的数据，因此其预测结果可能不适用于其他地区。未来的研究应扩展模型的应用范围，测试其在卢旺达其他地区以及不同香蕉种植区的适用性。此外，研究还建议在模型中整合更多变量，如经济因素和社会因素，以提高预测的全面性和准确性。

#### 结论

本研究通过比较线性回归、支持向量机和随机森林模型，发现随机森林在预测香蕉产量方面表现最佳，其高准确率和强大的非线性处理能力使其成为农业预测的理想工具。这些结果不仅为卢旺达的农业政策制定提供了科学依据，也为农民和农业推广机构提供了实用的决策支持。

未来的研究应进一步扩展模型的应用范围，探索其在不同农业环境中的表现。同时，整合更多变量如经济因素和社会因素，将有助于提高模型的预测能力和实用性。此外，研究还建议在模型中引入实时数据，以支持动态更新和适应性管理策略。通过这些改进，随机森林模型可以更有效地应用于全球范围内的农业预测，为提升粮食安全和农业可持续性提供重要支持。