基于机器学习的实际蒸散发影响因素分析与预测模型研究

为解决灌溉区水资源高效利用与农业可持续发展问题，研究人员采用改进随机森林模型和融合注意力机制的Attention-LSTM-BP神经网络，构建了整合气象与人为因素的实际蒸散发(ETa)预测模型。结果表明：温度与太阳辐射是ETa主要驱动因子，人为因素影响显著；新模型MAE和RMSE较单一模型提升31.8-78.0%，加入人为因子后R2 再增9.7%，为精准农业水文管理提供新范式。

　　

实际蒸散发(Actual Evapotranspiration, ETa)作为水循环的核心环节，其精准预测对灌溉区水资源调控犹如"生态脉搏监测仪"。传统方法常陷入解释力薄弱或预测精度不足的困境，本研究巧妙地将随机森林改造成"因子探测器"，锁定温度与太阳辐射为ETa的"主控开关"，同时揭示人为活动是不可忽视的"隐形调节阀"。

科研团队创新性地搭建了Attention-LSTM-BP三模联动的"智能预测工厂"：注意力机制像"数据探照灯"聚焦关键特征，LSTM神经网络化身"时间序列解读者"捕捉动态规律，BP神经网络则担任"非线性映射专家"。这套系统在灌溉区实验中展现出惊人的学习能力——与单一模型相比，其平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别锐减31.8-78.0%，当纳入灌溉量等人为因子后，预测确定性系数R²
又跃升9.7%，相当于给水文预测装上了"高精度导航仪"。这项研究为破解农业用水"精打细算"难题提供了智能决策新工具。