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为解决苹果产量和品质预测难题，研究人员开发 ProbApple 模型，能预测不同时期产量，指导果园管理。
在苹果种植的世界里，产量和品质就是果农们的 “命根子”，直接决定着他们的收入。想象一下，果农们辛苦劳作一整年，满心期待着丰收，可要是遇到极端天气，像晚春霜冻、冰雹，或者病虫害来袭，苹果的产量和品质就会大打折扣，收入也跟着减少。而且，由于这些影响因素变化多端，产量和品质很难预测，这让果农们在安排采摘、储存和销售时常常犯难。为了帮助果农们解决这些头疼的问题，来自国外的研究人员开展了一项重要研究，相关成果发表在《Agricultural Systems》上。
研究人员运用决策分析方法，开发出了一款名为 ProbApple 的概率模型。这个模型就像是果园里的 “智慧大脑”，能在苹果生长的四个关键时期 —— 盛花期、疏果前、六月落果后和收获前四周，预测苹果的总产量和优质产量。它不仅能考虑到各种影响因素的不确定性，还能根据不同的种植条件和管理措施进行调整，为果农提供更准确的预测。
研究人员为了开发这个模型，采用了多种关键技术方法。首先，他们邀请了 32 位苹果生产专家，通过在线研讨会的形式，共同确定模型的概念框架，明确了影响苹果品质的因素和预测的关键时间点。然后，基于研讨会结果，在 R 语言环境中利用相关软件包开发了模拟模型。在模型参数设定上，他们结合了文献资料和专家知识，并对专家进行校准训练，让专家们给出 90% 置信区间形式的参数估计值。最后，通过 10000 次的 Monte Carlo 模拟，得到了产量和品质的预测结果。
下面来看看具体的研究结果。在研讨会环节，专家们列出了 79 个影响苹果品质的因素，还把苹果品质参数分为外部品质、内部品质和其他品质参数三类。同时，确定了四个关键的预测时间点，其中六月落果后的预测对农场组织采摘劳动力和零售商了解产量很有帮助，而盛花期的预测能提前预估风险因素的影响。
在案例研究中，以德国莱茵兰地区的 “Gala” 苹果园为例，模型预测在疏果前和收获前四周，苹果的总产量中位数分别为 49.4 t/ha 和 50.4 t/ha，优质产量中位数在六月落果后和收获前四周分别为 32.1 t/ha 和 34.9 t/ha。而且，研究发现影响优质产量的重要变量包括每棵树的花簇或果实数量、苹果直径等，像苹果蠹蛾、其他昆虫造成的损害以及苹果外观问题会降低优质产量。
再看看管理措施对苹果品质的影响。对比有防雹网和没有防雹网的果园，有防雹网的果园优质产量更高，虽然可能会出现果皮着色问题，但能减少冰雹和晒伤的损害。在不同预测时间点，两种情况下的产量分布有所不同，比如在收获前四周，无防雹网的果园优质产量分布呈现双峰模式。
从模型的调整和使用方面来看，ProbApple 模型是基于开源的 R 语言开发的，世界各地的科研人员、果农等都能使用。如果要应用到不同的果园、品种或地区，只需调整相应的输入参数就行。不过，这个模型也有一定的局限性，它目前只考虑了苹果生长到收获期间的情况，没有涉及收获和收获后的损害，也没有考虑内部品质参数。
总的来说，ProbApple 模型为果农们提供了一个强大的预测工具。通过这个模型，果农们能更好地了解果园的潜在产量和品质，提前做好采摘、储存和销售计划，还能根据预测结果调整管理措施，提高苹果的产量和品质。虽然模型存在一些不足，但它依然为果园管理带来了新的思路和方法，推动了苹果种植行业的发展。未来，随着研究的不断深入，相信这个模型会越来越完善，为果农们带来更多的帮助。
