基于CERES-CROPGRO-Cotton模型与机器学习的干旱区棉花精准灌溉决策框架研究

针对新疆农业水资源短缺与灌溉效率低下的问题，研究人员结合DSSAT模型与机器学习算法(XGBoost/RF/DNN/MLP)，构建了考虑渠系时间约束的智能灌溉决策框架。通过校准DSSAT模型(R2=0.856)并整合43年气象数据与实时传感器网络，实现棉花产量提升8.5%至9724 kg/ha，同时降低灌溉水耗-产量比(Ui)3.99%，为干旱区农业水资源优化提供创新解决方案。

　　

新疆作为全球重要棉花产区，长期面临水资源分布不均与灌溉效率低下的双重挑战。传统灌溉研究多聚焦土壤-水分关系，却忽视了渠系调度、作物生长与气候因子的复杂互作。当地农民常因灌溉时机不当导致减产与水资源浪费，而固定周期的渠系供水计划与棉花动态需水规律存在显著脱节。这一矛盾在气候变化加剧的背景下愈发突出，亟需建立融合环境约束与智能算法的精准灌溉体系。

中国农业科学院的研究团队在《Agricultural Water Management》发表研究，创新性地将农业技术转移决策支持系统(DSSAT)与机器学习模型耦合，开发出适应渠系时间约束的智能灌溉框架。研究整合1980-2024年气象数据、13组土壤参数及田间试验，通过校准DSSAT-CROPGRO-Cotton子模型(R²=0.856)，构建包含15万条记录的模拟数据集训练XGBoost、随机森林(RF)、深度神经网络(DNN)等模型。结合实时传感器网络，最终实现棉花产量预测与灌溉策略的动态优化。

关键技术方法
研究采用多学科交叉方法：1) 基于GLUE算法校准DSSAT模型的18个棉花生长参数；2) 建立渠系供水时间约束方程，通过余弦相似度评估灌溉窗口匹配度；3) 利用历史气象与土壤数据生成模拟数据集训练机器学习模型；4) 部署田间传感器网络实时采集环境数据，结合DNN模型进行产量预测。

主要研究结果

1. DSSAT模型校准与验证
   通过16组历史生育期数据校准模型，田间验证显示模拟与实测产量决定系数R²达0.856，均方根误差(RMSE)为208 kg/ha，证实模型在新疆地区的适用性。

2. 渠系约束下的灌溉窗口优化
   构建二进制动态规划模型求解灌溉时间窗，在2024年实际渠系供水条件下，最优解与理想灌溉时机的余弦相似度达0.8，对应产量6355 kg/ha；即使在极端缺水情景(W4)下仍能维持6113 kg/ha产量。

3. 混合评估模型性能
   DNN模型在测试集表现最优(R²=0.986，RMSE=168.11 kg/ha)，较传统DSSAT模型运算速度提升100倍，成功捕捉G×E×M(基因型-环境-管理)互作效应。

4. 传感器网络的实际应用
   2024年田间试验中，DNN模型预测平均产量8024.96 kg/ha，与实际观测值(8279.57 kg/ha)偏差仅3.1%。优化灌溉策略使U_i降至0.0399，实现9724 kg/ha高产与3880 m3/ha节水目标。

研究结论与意义
该研究首次将渠系刚性供水约束纳入棉花灌溉决策模型，通过DSSAT与机器学习的协同创新，突破传统作物模型数据需求高、计算耗时的局限。提出的智能框架使灌溉水耗-产量比(U_i)降低3.99%，产量提升8.5%，验证了数字农业技术在干旱区的应用潜力。研究不仅为新疆棉花生产提供精准灌溉方案，其"过程模型+数据驱动"的混合建模思路，更为全球灌溉农业的智能化转型提供了范式参考。未来研究需进一步整合氮肥管理、播种期优化等变量，以完善决策系统的多维适应性。