混合CNN-LSTM-注意力模型用于提升参考作物蒸散量估算精度，以优化灌溉计划

《Journal of Agriculture and Food Research》：Hybrid CNN-LSTM-attention model for enhanced reference crop evapotranspiration estimation toward optimized irrigation scheduling

基于CNN-LSTM-Attention的灌溉优化框架研究

　　
该研究针对农业灌溉中参考作物蒸散发（ETo）估算与灌溉决策脱节的问题，提出了一套融合深度学习和智能灌溉优化的框架。研究团队通过分析浙江省绍兴市2022-2023年水稻种植季的灌溉数据，结合气候预测与作物生长阶段特征，构建了CNN-LSTM-Attention模型，并设计了基于ETo的间歇灌溉（AWD）优化方案。以下从技术路径、实施效果、创新点及局限性四个维度进行解读。

### 一、技术路径创新
研究团队首先突破了传统ETo估算模型对完整气象数据的依赖瓶颈。通过灰色关联分析（GRA）筛选出 sunshine duration（日照时长）、average temperature（平均气温）、average wind speed（平均风速）三个关键参数，构建了特征输入体系。这一步骤有效解决了数据稀缺地区模型输入不足的问题，通过 GRA 对比发现日照时长的关联度最高（0.8424），其次是气温和风速，验证了光热资源与蒸发蒸腾的强关联性。

在模型架构设计上，创新性地融合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制。CNN层通过3×3卷积核提取气象参数的局部空间特征，例如日照时长的周期性波动特征；LSTM层则捕捉风速、气温等参数在时间序列中的长期依赖关系，特别是对水稻生长关键期（如分蘖期、抽穗期）的持续监测。注意力机制动态调整模型权重，在干旱季节优先强化日照时长的预测作用，在多雨季节则侧重降水量的补偿调节。

数据预处理采用分级填充策略：短时缺失数据（≤3天）通过线性插值保持时序连贯性；长期数据缺口则采用季节平均法补全。这种混合预处理方法在2023年试验中使模型训练效率提升27%，有效解决了气象观测站分布不均导致的"数据孤岛"问题。

### 二、灌溉决策优化
基于ETo的精确估算，研究团队重构了灌溉决策模型。通过水平衡方程（ΔW = ht - ht-1 = I + Pt - Et - St - Ct），实现了从气象数据到灌溉量的动态转化。关键创新体现在：
1. 多阶段阈值控制：根据水稻不同生长期（分蘖期、拔节期、抽穗期等）设定差异化水层高度阈值（如抽穗期维持30-50mm，成熟期降至0mm），较传统固定阈值模式节水效率提升15-20%。
2. 智能排水调节：引入允许停滞高度（hc）动态计算机制，当实测水层高度超过hc时启动排水，2023年试验中排水频次减少50%，同时保持土壤含水量在安全区间（60-90%θ）。
3. 预测灌溉量计算：结合作物系数（Kc）与ETo估算值，每日需水量通过公式ET = Kc × ETo实现动态调整。研究显示在分蘖期采用0.8-1.1的Kc区间，较固定值模式可减少10-15%的灌溉浪费。

### 三、实施效果对比
在绍兴市6个试验田（总面积35.7万平方米）的两年试验中，优化方案展现出显著优势：
- **2022年试验**：传统AWD模式需灌溉16次，总水量225,121立方米；优化方案通过精准ETo预测减少至10次，水量降至187,945立方米，节水16.5%。
- **2023年试验**：优化方案进一步改进灌溉决策逻辑，将灌溉频次压缩至6次，水量降至94,536立方米，节水率达37.0%。特别在梅雨季节（6-7月），通过提前预测降水（精度达85%），成功避免3次非必要灌溉，节省水量约4200立方米。

### 四、模型性能与适应性
CNN-LSTM-Attention模型在测试集上表现出色，R2值达到0.988，较传统LSTM模型提升4.8%。模型对极端天气的适应能力在2023年台风季得到验证，通过实时修正预测偏差，将ETo估算误差控制在±5%以内。研究显示，模型在浙江、福建等相似气候区（年均温15-20℃，年降水1200-2000mm）的迁移应用中，ETo预测精度仍保持≥92%。

### 五、应用价值与改进方向
该框架为干旱半干旱地区提供了可复制的解决方案，其核心价值在于：
1. **数据融合能力**：整合气象站、卫星遥感（NDVI）和农田传感器数据，形成多源数据融合机制。在2023年试验中，结合LST（地表温度）数据使ETo预测精度提升12%。
2. **动态响应机制**：通过注意力机制实时调整权重分配，在高温干旱时段（如7月下旬）将温度权重提升至0.35，较静态模型减少23%的预测误差。
3. **决策闭环系统**：建立"预测-决策-反馈"闭环，利用2024年1-8月气象数据预演显示，系统可将灌溉决策响应时间从传统模式的48小时缩短至6小时。

研究同时指出改进空间：① 需建立区域差异化的作物系数修正模型（当前采用浙江全省统一Kc值）；② 水文参数（如渗透率、壤中流系数）的时空异质性尚未完全量化；③ 极端天气事件（如2023年7月"杜苏芮"台风）下的模型鲁棒性仍需验证。未来计划引入土壤湿度传感器数据（如TDR时域反射仪）进行动态校准，并开发基于数字孪生的多场景模拟系统。

### 六、推广潜力分析
该方案已在绍兴、嘉兴等长三角地区水稻产区推广应用，具备向以下区域延伸的潜力：
- **丘陵地带**：通过微气候监测站（高度1-2m）采集数据，可补偿山区气象站密度不足的问题
- **干旱区**：结合土壤墒情监测，在内蒙古河套灌区等地的试验显示节水效果达25-30%
- **双季稻区**：在湖南、江西等双季稻种植区，模型通过调整生长阶段识别算法，使灌溉效率提升18-22%

该研究为全球农业智能决策系统提供了重要参考，特别是通过将深度学习模型与水文方程耦合，有效解决了传统灌溉系统响应滞后、精度不足的技术瓶颈。其核心突破在于建立"气象数据-作物模型-灌溉决策"的智能闭环，为粮食主产区实现联合国2030可持续发展目标中的粮食安全指标提供了关键技术支撑。