一种高效且基于物理原理的区域玉米产量估算方法，该方法结合了数据同化和机器学习技术

《Computers and Electronics in Agriculture》：An efficient and physics-informed regional maize yield estimation scheme by combining data assimilation and machine learning

区域玉米产量估算框架融合数据同化与机器学习，通过SWAP模型生成虚拟观测数据，训练FTT、ANN、XGBoost和随机森林模型，验证显示随机森林表现最佳（R2=0.62，RMSE=1.19×10^5吨）。环境因子分析表明辐射、土壤湿度和降雨在抽穗期影响最大，风速、湿度和温度在生殖期起关键作用。该框架显著降低计算成本（节省99.8%），为区域产量估算提供高效解决方案。

　　本研究聚焦于区域作物产量预测这一关键问题，探讨了如何利用数据同化（Data Assimilation, DA）与机器学习（Machine Learning, ML）相结合的方法，提升预测效率与准确性。在农业发展和粮食安全日益受到重视的背景下，准确的区域作物产量预测对于优化农业生产管理、制定政策以及应对气候变化带来的不确定性具有重要意义。传统的作物产量预测方法往往依赖于像素级的数据同化，但这种方法在大规模区域应用时面临计算成本高昂、处理复杂度高的问题。因此，本研究旨在开发一种高效的、融合物理机制的区域产量估算框架，通过引入机器学习技术，降低计算负担，同时保持预测结果的可靠性。

作物生长模型是预测作物产量的重要工具，其核心在于通过数学方程描述作物与环境之间的相互作用，从而模拟作物的生长过程并预测最终产量。然而，这些模型在大范围应用时面临数据输入异质性的问题。土壤特性、作物类型和气象条件等关键参数在不同区域之间存在显著差异，使得传统模型难以准确反映区域内的实际情况。随着遥感技术的进步，多源卫星数据的获取变得更加便捷，为区域作物产量预测提供了新的可能性。遥感数据能够提供大范围的植被指数、土壤湿度、降水等信息，有助于克服传统模型在空间异质性方面的局限。

数据同化技术通过将物理模型与遥感观测数据相结合，能够更准确地描述农业生态系统的状态。在区域作物产量预测中，数据同化已被广泛应用于提升模型的精度和可靠性。然而，传统数据同化方法在计算效率上仍存在瓶颈，尤其是在需要处理大量计算网格的情况下，计算成本极高。为了解决这一问题，本研究引入了机器学习方法，利用其在非线性关系建模方面的优势，构建一种高效的区域产量估算系统。机器学习模型能够快速处理大量数据，并通过学习不同变量之间的关系，提高预测的准确性。然而，纯数据驱动的机器学习模型在面对未知情况或数据偏差时，可能无法保持预测的一致性和可信度，因此需要结合物理机制进行改进。

本研究提出了一种物理信息增强的机器学习框架，旨在将物理模型的输出作为训练数据，从而引入一定的物理约束，提高模型的泛化能力和可解释性。具体而言，研究采用了一种迭代集合平滑（Iterative Ensemble Smoother, IES）数据同化算法，结合SWAP作物生长模型，生成“虚拟”的玉米产量观测数据。这些数据被用于训练四种先进的机器学习模型：特征标记转换器（Feature Tokenizer Transformer, FTT）、人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）、极端梯度提升（eXtreme Gradient Boosting, XGBoost）以及随机森林（Random Forest, RF）。通过对比不同模型的预测效果，研究评估了这些模型在区域玉米产量估算中的表现。

在模型训练和验证过程中，研究发现，数据同化与机器学习结合的框架在计算效率上显著优于传统的像素级数据同化方法。具体而言，该框架在计算时间上节省了超过99.8%，同时保持了与传统方法相当的预测精度。在验证年，随机森林模型（RF）表现最佳，其区域产量预测的R2值为0.49，均方根误差（RMSE）为1.28×10?吨，而校准年则达到了R2=0.62和RMSE=1.19×10?吨。这表明，通过引入数据同化技术，不仅能够提升模型的预测能力，还能有效降低计算成本，为大规模区域作物产量预测提供了一种可行的解决方案。

此外，研究还通过相对重要性分析，探讨了影响区域玉米产量的关键环境因素。分析结果表明，在拔节期，辐射、土壤湿度和降雨是影响产量的主要变量；而在生殖期，风速、空气湿度和温度则成为影响产量的重要因素。这一发现强调了环境条件在作物生长后期对最终产量的决定性作用，同时也为农业生产管理提供了重要的参考依据。例如，在拔节期，合理的水分管理与光照条件对玉米产量的形成至关重要；而在生殖期，温度波动和空气湿度的变化可能对授粉过程产生显著影响，进而影响最终的产量。

为了进一步提升模型的预测能力，研究还对SWAP作物生长模型的关键参数进行了全局敏感性分析。通过Morris方法，研究确定了哪些参数对叶面积指数（LAI）和土壤湿度（SSM）的模拟具有更大的影响。分析结果表明，作物参数对LAI的模拟具有更高的敏感性，而土壤参数则在SSM的模拟中占据主导地位。这一发现有助于优化模型的参数设置，提高模拟的准确性。例如，在调整作物参数时，可以更精准地反映玉米生长过程中对光照和水分的需求，而在处理土壤参数时，则需要考虑土壤结构、持水能力等因素对水分传输的影响。

本研究还探讨了数据同化与机器学习结合的框架在实际应用中的潜力。通过利用数据同化技术生成的“虚拟”观测数据，研究不仅提高了模型的训练效率，还增强了模型对实际数据的适应能力。这一框架在玉米产量预测中展现出良好的效果，表明其在其他作物和区域中的应用前景广阔。例如，该方法可以推广至小麦、水稻等主要粮食作物的产量预测，同时也可以应用于不同气候条件下的区域，为全球范围内的农业管理提供支持。

在研究方法上，本研究采用了一种综合性的策略，将数据同化与机器学习相结合，以应对区域作物产量预测中的复杂性和不确定性。首先，研究利用SWAP模型进行作物生长模拟，并通过数据同化技术将遥感数据与模型输出相结合，生成更精确的“虚拟”产量观测数据。接着，基于这些数据，训练了四种不同的机器学习模型，并评估了它们在区域产量预测中的表现。最后，通过敏感性分析和验证实验，验证了该框架的有效性。这一方法不仅提高了预测的准确性，还显著降低了计算成本，为大规模区域作物产量预测提供了一种高效的解决方案。

研究的创新点在于将数据同化与机器学习相结合，形成了一种新型的区域产量预测框架。与传统的像素级数据同化方法相比，该框架通过引入机器学习技术，实现了更高效的计算过程。同时，通过将物理模型的输出作为训练数据，该框架还增强了模型对物理机制的理解，使其在预测过程中更加符合实际的农业生态系统行为。此外，研究还关注了数据同化过程中可能存在的空间不确定性问题，特别是初始条件和作物生长参数的不确定性，这些问题可能会影响最终的产量预测结果。因此，研究在模型构建和训练过程中，充分考虑了这些不确定性因素，以提高预测的可靠性。

在实际应用中，该框架可以为农业管理部门提供及时、准确的产量预测信息，帮助其制定科学的生产决策。例如，在干旱或洪涝等极端气候条件下，该框架能够快速评估作物生长状况，并预测可能的产量损失，从而为灾害应对和资源调配提供支持。此外，该框架还可以用于监测农业生态系统的变化，评估不同管理措施对作物产量的影响，进而优化农业生产策略。通过结合遥感数据和物理模型，该框架能够提供一种动态、实时的产量预测工具，为农业可持续发展提供数据支持。

本研究的成果不仅对区域作物产量预测具有重要意义，也为未来农业遥感技术的发展提供了新的思路。随着遥感数据的不断丰富和计算能力的提升，数据同化与机器学习结合的方法将在农业领域发挥更大的作用。未来的研究可以进一步探索该框架在其他作物和区域中的应用，以及如何通过优化模型参数和引入更多的环境变量，提高预测的准确性和稳定性。此外，研究还可以关注数据同化过程中如何更好地处理空间异质性问题，例如“混合像素”现象，即在一个网格单元内可能包含多种作物类型，这种现象可能会影响数据同化的精度。因此，未来的工作可以致力于开发更精细的空间分辨率模型，以更准确地反映作物生长的实际情况。

总之，本研究通过整合数据同化与机器学习技术，构建了一种高效、可靠的区域作物产量预测框架。该框架在计算效率和预测精度方面均表现出色，为农业生产和管理提供了有力的支持。同时，研究还揭示了影响作物产量的关键环境因素，为农业生产决策提供了科学依据。未来，随着技术的不断进步和数据的持续积累，这种融合物理机制与数据驱动的方法将在农业领域发挥更大的潜力，为全球粮食安全和可持续农业发展做出贡献。