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本文研究针对作物水分亏缺指标（如 CWSI、ET、gs 等）受时滞效应影响导致与土壤含水量（SWC）相关性降低的问题，研究人员通过多种方法量化时滞效应，发现时滞互信息校正效果最佳，且 CNN - BILSTM - Adaboost 模型预测精度最高，为精准灌溉提供理论依据。
在农业生产中，及时且准确地掌握土壤水分状况，对于农作物的健康生长、实现精准灌溉以及提高水资源利用效率至关重要。然而，目前用于监测土壤含水量（SWC）的一些关键指标，像作物水分胁迫指数（CWSI）、实际作物蒸散量（ET）和气孔导度（gs）等，虽然被广泛应用，但它们与 SWC 之间的关系却受到了一个容易被忽视的因素影响 —— 冠层温度（Tc）与环境因素之间的时滞效应。这一效应使得这些指标与 SWC 的相关性变得复杂，就好比给准确评估土壤水分状况蒙上了一层 “迷雾”，让人们难以精准判断农田的真实水分情况，从而影响到灌溉决策的科学性和有效性。
为了拨开这层 “迷雾”，西北农林科技大学的研究人员展开了一项深入研究。他们在两年时间里，针对冬小麦进行了田间实验，设置了四个不同的灌溉水平，模拟多样化的水分条件。通过一系列复杂而严谨的研究，他们得出了一系列重要结论。这些结论为准确评估农田土壤水分状况提供了关键的理论支撑，对干旱地区农田节水技术的发展有着重要意义，相关研究成果发表在《Agricultural Water Management》上。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，通过多种传感器对冠层温度、土壤含水量、气象因素等进行长期连续监测，获取大量基础数据。接着，采用时间滞后互相关、时间滞后互信息、灰色时间滞后相关分析、时间滞后阿尔蒙（Almon）法和时间滞后偏最小二乘法（PLS） 等方法计算时滞参数。然后，利用这些时滞参数对 CWSI、ET、gs 等指标进行校正。最后，运用多种机器学习模型对校正后的指标进行预测和分析 。
下面来详细看看研究结果：
- 未考虑时滞效应时指标的变化规律：在 2022 年和 2023 年的 3 - 4 月，研究人员发现随着土壤水分胁迫的增加，gs 和 ET 均呈现下降趋势，且它们的日变化模式与大气温度（Ta）相符，不过 ET 达到峰值的时间比 gs 要晚。同时，理论和经验 CWSI 都随着土壤含水量的增加而降低。
- Tc 与气象因素间时滞效应的量化：研究表明，Tc 达到峰值的时间比土壤热通量（G）、Ta 和相对湿度（RH）要早，但比净辐射（Rn）晚。通过五种方法计算得出，时滞参数从大到小依次为：时间滞后阿尔蒙法 > 灰色时间滞后相关分析 > 时间滞后互信息 > 时间滞后 PLS > 时间滞后互相关。并且在不同水分处理下，时滞参数存在差异，在重度水分胁迫（T4）处理下变化较为明显。
- 考虑时滞效应后与 SWC 相关性最佳指标的筛选：研究人员分析了各作物水分亏缺指标与 SWC 的相关性，发现考虑时滞效应进行校正后，各项指标与 SWC 的相关性都有所提高。其中，时间滞后互信息对各指标相关性的校正效果最为显著，经其校正后的 gs 与 SWC 的相关性最强。
- 考虑时滞效应后 gs 的机器学习模型预测与插值：研究人员利用多种机器学习模型对经时间滞后互信息校正后的 gs 进行预测和插值。结果显示，在 8:00 - 15:00 期间，卷积神经网络 - 双向长短期记忆 - 自适应增强（CNN - BILSTM - Adaboost）模型的预测精度最高（R2 = 0.960，RMSE = 0.235 ）。
在讨论部分，研究人员深入分析了时滞参数突然变化的原因。在重度水分胁迫下，土壤含水量低于阈值，作物会出现干旱应激反应，gs 会急剧下降，ET 也随之降低，同时 gs 对蒸气压亏缺（VPD）的敏感性增加，导致其峰值提前，这些变化综合起来使得 Tc 与气象因素之间的时滞参数发生突变。
此外，研究人员还对量化时滞效应的各种方法进行了探讨。时间滞后互相关适用于线性关系，但 Tc 与气象因素多为非线性关系，所以该方法存在一定局限性；时间滞后互信息能有效衡量变量间的非线性相关性；灰色相关系数可衡量变量发展趋势的相似性；时间滞后阿尔蒙法通过多项式规范估计分布滞后的权重；时间滞后 PLS 能处理系统建模中的多重共线性问题 。
同时，研究人员也指出了本研究存在的一些局限性。例如，不同地区和作物生长阶段，ET、gs 和 CWSI 的土壤水分阈值有所不同，时滞校正的效果也会有所差异。未来需要在更多地区开展不同灌溉水平的实验，进一步深入研究不同生长阶段 Tc 与环境因素之间的时滞效应。
总的来说，这项研究通过量化时滞效应，有效校正了作物水分亏缺指标与 SWC 之间的相关性，为准确评估农田土壤水分状况奠定了坚实的理论基础。研究中筛选出的最佳指标和表现最优的机器学习模型，有望应用于无人机热红外遥感数据的处理，从而实现更精准的灌溉管理，助力农业生产的高效发展，在提高水资源利用效率、保障农作物产量和质量方面有着巨大的潜力。
