《Climate Smart Agriculture》：Climate-aware hybrid 1D-CNN-LSTM model for multi-layer soil moisture prediction in tropical Cocoa plantations
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为解决热带可可种植园因气候多变、土壤异质性强及根系层水分动态复杂而难以精准预测多层土壤水分（SM）的难题，本研究开发了一种气候感知型1D-CNN-LSTM混合深度学习模型。该模型通过整合多源环境变量与现场多深度土壤测量数据，成功实现了对可可根区五个土层（M1–M5）的高精度预测（R2> 0.94），并展现出长达3天的可靠预测能力，为热带多年生作物的气候智能型精准灌溉管理提供了实用基础。
在全球气候变化和人口增长的背景下，农业作为最大的淡水消耗者，面临着严峻的水资源管理挑战。对于热带地区的重要经济作物可可而言，维持稳定的土壤水分（Soil Moisture, SM）尤为关键。然而，热带环境下的土壤水分动态极其复杂，不仅受到强气候变异性、土壤异质性的影响，还涉及不同深度土层之间复杂的相互作用。传统的统计或物理模型往往难以捕捉这些复杂的非线性关系，导致对根区水分的预测精度有限，从而制约了精准灌溉的实施。
为了突破这一瓶颈，来自马来西亚多媒体大学的研究团队在《Climate Smart Agriculture》上发表了一项研究，他们开发了一种名为“气候感知型1D-CNN-LSTM混合模型”的深度学习框架。该模型旨在精准预测热带可可种植园中多层根区的土壤水分，为气候智能型灌溉管理提供科学依据。
关键技术方法
研究人员在马来西亚霹雳州的三个可可种植区（Zone 1, Zone 2, Zone 3）部署了物联网（IoT）传感器，以30分钟为间隔，连续收集了从2018年12月至2020年1月的多源数据。这些数据包括五个不同深度（5 cm, 30 cm, 55 cm, 80 cm, 105 cm）的土壤水分测量值，以及温度、湿度、降雨量、太阳辐射、风速、阵风和露点等环境变量。在模型构建方面，他们设计了一个混合架构，其中一维卷积神经网络（1D-CNN）负责从多变量时间序列中提取局部空间特征，而长短期记忆网络（LSTM）则用于学习长期的时间依赖性。通过特征工程，研究人员引入了滞后特征（Lag Features）和周期性时间特征，以增强模型对时间动态的捕捉能力。模型训练采用了300个轮次（Epochs），并利用早停法（Early Stopping）来防止过拟合。
研究结果
1. 滞后分析揭示最佳时间窗口
为了确定模型预测所需的最佳历史数据长度，研究人员测试了从1到9的不同滞后值。结果显示，滞后7（即使用过去3.5小时的数据）在大多数土层和区域中均能产生最高的预测精度（R2值）。这表明，可可根区土壤水分的变化对过去3.5小时内的环境条件具有最强的依赖性，这一发现为模型的时间记忆窗口设置提供了科学依据。
2. 模型在Zone 1的深度预测性能
在Zone 1的验证中，模型展现出了卓越的预测能力。时间序列图和散点图分析均表明，模型预测值与实际观测值高度吻合。具体而言，模型在表层（M1, 5 cm）的预测最为精准，R2值高达0.973，这反映了模型对表层水分快速变化的敏感捕捉能力。随着深度的增加，预测精度略有下降，但所有土层的R2值均保持在0.94以上，证明了模型在整个根区剖面都具有强大的预测能力。
3. 跨区域验证与模型泛化能力
为了评估模型的泛化能力，研究人员将其应用于Zone 2和Zone 3的数据集。结果显示，模型在这两个区域同样表现出色，平均R2值分别达到0.956和0.940。尽管Zone 3的土壤和微气候条件更具变异性，导致其预测误差略高于其他区域，但模型依然保持了稳健的性能，证明了其在不同田间条件下的良好适应性。
4. 模型对比与基准测试
为了证明所提模型的优越性，研究人员将其与Transformer-LSTM和CNN-GRU两种先进的混合模型进行了对比。结果表明，1D-CNN-LSTM模型在所有土层和区域上的平均R2值（0.952）均高于其他两个模型（分别为0.918和0.940）。这一结果凸显了1D-CNN在提取局部特征与LSTM在捕捉长期依赖关系方面的协同优势。
5. 多日预测能力评估
除了短期的30分钟预测外，研究还评估了模型进行多日预测的能力。结果显示，模型在1天、2天和3天的预测中均保持了合理的准确性。尽管随着预测时间的延长，误差有所增加，但3天预测的R2值仍普遍高于0.6，表明该模型能够为短期灌溉规划提供有价值的决策支持。
结论与意义
本研究成功开发并验证了一种气候感知型1D-CNN-LSTM混合模型，用于热带可可种植园的多层土壤水分预测。该模型通过整合多源环境数据和现场测量，能够准确捕捉土壤水分的时空动态，其预测精度（R2> 0.94）和泛化能力均优于现有的基准模型。更重要的是，该模型不仅能够进行高精度的短期预测，还具备长达3天的可靠预测能力。
这项研究的意义在于，它为热带多年生作物的精准灌溉管理提供了一个强大的数据驱动工具。通过准确预测根区不同深度的水分状况，农民和农业管理者可以更科学地制定灌溉策略，避免过度或不足灌溉，从而提高水资源利用效率，保障可可作物的健康生长和产量。该模型为构建自动化、气候智能型的灌溉系统奠定了坚实的理论基础，是推动热带农业向可持续和智能化方向发展的重要一步。
