基于随机森林回归模型的玉米磷肥优化推荐系统研究

传统土壤测试的单因素磷肥推荐模型因效率低、成本高而备受诟病。来自全球85篇文献的875项实验数据（2800组观测值）被整合，研究人员采用随机森林回归器(RF)构建多因素预测模型，通过输入施肥量、土壤pH、有机质、质地、肥力等级等变量，成功预测玉米产量差值(?Y=Yfertilized plot-Yunfertilized plot)，训练集R2达84%。相较于传统方法（POlsen/PBray?1/PMehlich?3的R2仅4.3%-13.1%），该模型推荐的磷肥量（22-43 kg P ha?1）更精准，为智慧农业提供新范式。

　　

这项突破性研究直击农业痛点——传统单因素磷肥推荐模型（仅依赖土壤测试P值）的准确性危机。科研团队像拼图大师般汇集全球85篇论文的875项实验数据，构建包含2800组观测值的超级数据库，让机器学习中的"决策树天团"随机森林回归器(RF)大显身手。

模型输入堪称"土壤体检豪华套餐"：施肥量、土壤pH值、有机质含量、质地类型、肥力等级、降水量，甚至施肥方式都被编码成特征变量，精准预测玉米田的"营养差值"?Y（即施肥区与未施肥区产量差Y_{fertilized plot} - Y_{unfertilized plot}）。研究团队还玩转经济学，将预测曲线与当前玉米/磷肥市场价格联立，计算出"黄金施肥点"。

结果令人振奋：RF模型在训练集和测试集分别斩获84%和71%的R²，而传统方法惨遭滑铁卢——P_Olsen、P_Bray?1和P_Mehlich?3三种检测法的R²仅13.1%、4.3%和8.6%。具体案例中，多因素模型推荐的22/25/43 kg P ha^?1与理论最优值（21/24/44 kg P ha^?1）近乎完美吻合，而单因素模型却给出13/40/17 kg P ha^?1的"谜之推荐"。这项研究犹如给农业装上了AI大脑，让磷肥推荐从"经验猜谜"迈入"数字精准"时代。