ANNs 模型脱颖而出：精准预测印度棉花产量，解锁天气影响密码

为解决棉花产量预测及探究天气因素影响问题，研究人员开展印度卡纳塔克邦雨养棉区产量预测研究。结果显示 ANNs 模型预测效果佳，还明确了关键天气因素。该研究对优化种植策略、制定政策意义重大，推荐阅读。

　　

在农业的大舞台上，棉花可是一位举足轻重的 “明星选手”。它是世界上最重要且广泛种植的经济作物之一，在印度等国家，棉花的种植面积相当可观，尤其是在雨养条件下蓬勃生长。印度在棉花种植面积方面位居世界首位，产量也名列前茅，这小小的棉花，可是纺织、医药、汽车等多个行业不可或缺的 “原材料大咖”。

不过，棉花的生长可离不开天气这位 “伙伴” 的影响。在雨养地区，棉花产量与天气因素紧密相连，就像一对形影不离的好朋友。太阳辐射、温度、土壤水分和养分等因素，都会对棉花的生长和产量产生影响。比如，在其他资源充足的情况下，棉花会对太阳辐射和温度做出积极响应；而土壤温度和湿度的变化，也会影响棉花根系的生长，进而影响地上部分的生物量形成。可以说，天气因素就像一只无形的手，掌控着棉花生长的 “命运”。

然而，随着全球气候的变化，天气变得越来越捉摸不定。这可让棉花种植者们犯了难，他们不知道未来的天气会对棉花产量产生怎样的影响。目前，虽然有不少关于作物产量预测的研究，但大多集中在小麦、水稻等粮食作物上，对于棉花这类重要的纤维作物，相关研究还不够深入。而且，现有的预测模型也存在一些问题。比如，作物模拟模型虽然能详细地了解作物生物学，但常常会因为数据有限而面临挑战；统计模型虽然能提供相对可靠的预测，但容易出现过拟合的情况，尤其是当样本数量少于预测变量数量，或者独立因素之间存在多重共线性的时候。所以，为了更好地帮助棉花种植者应对气候变化带来的挑战，制定合理的种植策略，研究人员急需找到一种更有效的方法来预测棉花产量，并深入了解天气因素对棉花产量的影响。

在这样的背景下，来自相关研究单位的研究人员决心攻克这个难题。他们的研究成果发表在了《Journal of Cotton Research》期刊上，论文题目是《Comparative analysis of statistical and machine learning models for cotton yield forecasting in rainfed conditions of Karnataka, India》。通过一系列研究，他们发现，与统计模型相比，像人工神经网络（ANNs）这样的机器学习模型在预测棉花产量方面表现得更为出色。这一发现意义重大，它为棉花种植者和相关政策制定者提供了宝贵的参考，有助于他们制定更有效的作物管理策略和相关政策，保障棉花的产量和质量。

为了开展这项研究，研究人员使用了多种关键技术方法。首先，他们收集了印度卡纳塔克邦主要棉花产区 1990 - 2021 年的长期数据集，包括棉花的种植面积、产量、生产力以及每日的天气参数（如最高和最低温度、早晚相对湿度、降雨量）。这些数据就像是研究的 “宝藏”，为后续的分析提供了坚实的基础。然后，他们计算了天气指数，将其分为未加权和加权天气变量两类，以此来考虑天气变量的个体和交互影响。接着，研究人员运用了多种模型进行预测，包括逐步多元线性回归（SMLR）、人工神经网络（ANNs）、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）、随机森林（RF）以及自回归整合移动平均（ARIMAX）模型。最后，他们使用了多种统计指标，如决定系数（）、均方根误差（RMSE）、归一化均方根误差（nRMSE）、建模效率（EF）和平均绝对百分比误差（MAPE），来评估模型的性能。

下面，让我们一起来看看研究人员都取得了哪些成果吧。

棉花产量预测模型的表现

1. SMLR 模型：研究人员用 SMLR 模型对 2020 年和 2021 年卡纳塔克邦十个地区的棉花产量进行了预测。结果发现，这个模型在不同地区的表现差异很大。在一些地区，它的预测准确性较高，偏差较小；但在另一些地区，偏差就比较大了。比如在达尔瓦德地区，该模型在两个阶段的预测结果都比较好；而在卡拉布尔吉地区，预测结果就不太理想，在 F1 阶段高估了产量，偏差达到了 -77% ，F2 阶段偏差也有 -30% 。
2. ARIMAX 模型：ARIMAX 模型的预测结果也和实际产量有偏差。在 F1 阶段，RMSE 在不同地区的范围是 87（科帕尔）到 41（奇特拉杜尔加和维贾亚普拉）；F2 阶段是 81（科帕尔）到 32（哈韦里）。除了科帕尔在 F1 阶段和贝拉尔加维在 F2 阶段，其他地区的 MAPE 值大多小于 25% ，这说明模型虽然准确性不算高，但还在可接受的范围内。而且，该模型在不同地区也存在高估或低估产量的情况，像达尔瓦德和奇特拉杜尔加地区的预测结果相对较好，而卡拉布尔吉和科帕尔地区偏差就比较大。
3. LASSO 模型：LASSO 模型在不同地区和年份的表现也不太稳定。在 F1 阶段，RMSE 范围是 33（达尔瓦德）到 91（科帕尔）；F2 阶段是 31（哈韦里）到 85（科帕尔）。大部分地区在这两个阶段的 MAPE 值小于 25% ，但也有部分地区偏差较大。比如在 2020 年 F1 阶段，多个地区的棉花产量被高估；2021 年 F2 阶段，又有一些地区出现低估的情况，这表明该模型可能还需要进一步优化。
4. RF 模型：RF 模型在 2020 年和 2021 年 F1 和 F2 阶段的预测结果同样有好有坏。F1 阶段，RMSE 范围是 29（赖丘尔）到 105（科帕尔），MAPE 范围是 13（赖丘尔）到 39（科帕尔）；F2 阶段，RMSE 范围是 28（迈索尔）到 89（卡拉布尔吉），MAPE 范围是 10（迈索尔）到 30（贝拉尔加维）。像达尔瓦德和维贾亚普拉地区的预测偏差较小，而哈韦里、卡拉布尔吉和科帕尔地区偏差较大，并且在不同地区有高估或低估产量的情况。
5. ANN 模型：ANN 模型在预测棉花产量方面表现出色。在 2020 年和 2021 年的验证中，大部分地区预测产量与实际产量的误差都在可接受的 ±10% 范围内，只有卡拉布尔吉在 F1 阶段的误差较大。从模型性能评估指标来看，RMSE、nRMSE 的值较小，EF 值较高，在大部分地区都达到了优秀或良好的水平。比如在哈韦里地区，F1 阶段的 RMSE 为 1.30，nRMSE 为 0.4，EF 为 1.00；F2 阶段 RMSE 为 1.8，nRMSE 为 0.6，EF 为 1.00 ，这表明 ANN 模型在预测棉花产量上具有较高的准确性。

模型间的比较

研究人员对这些模型的预测能力进行了比较。在 2023 年 F1 和 F2 阶段，用不同模型对十个地区的棉花产量进行预测后发现，不同模型预测的产量范围有所不同。而且，预测的 2023 年平均产量都高于 1990 - 2021 年的平均产量 289 kg?hm?2。整体来看，ANN 模型在预测棉花产量方面表现更为突出。

影响棉花产量的主要天气因素

由于 ANN 模型表现优异，研究人员用它来评估影响棉花产量的重要天气变量。结果发现，不同地区影响棉花产量的重要天气因素存在差异。在营养生长阶段（F1），达尔瓦德和维贾亚普拉地区，最高温度（）和早晨相对湿度（ II）的相互作用对产量影响较大；在卡拉布尔吉、贝拉尔加维和迈索尔地区，最低温度（）和降雨量（）的相互作用影响显著。在中期阶段（F2），迈索尔和赖丘尔地区，最高温度（）和降雨量（）的未加权相互作用影响产量；达尔瓦德和巴拉里地区，最低温度（）和降雨量（）的加权相互作用起主要作用。这些差异表明，不同地区和生长阶段，天气因素对棉花产量的影响各不相同。

从研究结论和讨论部分来看，这项研究意义非凡。研究人员通过比较不同的统计和机器学习技术，发现 ANN 模型在预测棉花产量方面具有明显优势。这一发现为棉花种植者带来了好消息，他们可以借助 ANN 模型更准确地预测棉花产量，提前做好种植规划，减少天气变化带来的风险。对于政策制定者来说，也能根据这些研究结果，制定更科学合理的农业政策，保障棉花产业的稳定发展。不过，机器学习模型也并非完美无缺，比如 ANN 模型虽然预测能力强，但它像一个神秘的 “黑匣子”，缺乏可解释性，无法清晰地展示内部关系。未来的研究可以进一步探索如何改进这些模型，比如纳入更多土壤和作物生长参数等特征，让模型更加完善。总之，这项研究为棉花产量预测和农业发展提供了重要的参考，就像为在农业海洋中航行的船只指明了方向，让人们在应对气候变化和保障棉花产量的道路上迈出了坚实的一步。