基于“分而治之”策略和机器学习的海岸松树脂产量建模研究

推荐：为解决气候变化背景下森林资源管理中树脂产量预测精度不足的问题，研究人员采用k-prototype聚类结合多层感知器神经网络(MLP-NNs)等机器学习技术，构建了海岸松(Pinus pinaster)树脂标准产量(SRY)的双阶段预测模型。该模型预产期RRMSE低至13.5%，较传统模型误差降低50-67%，为可持续林业管理提供了智能化决策工具。

　　

随着全球气候变化加剧，可持续管理森林资源成为实现联合国可持续发展目标(SDGs)的关键挑战。其中，非木材林产品(NTFP)如松树脂作为石油衍生品的绿色替代品，在生物塑料、生物农药等领域展现出巨大潜力。然而，现有树脂产量预测模型多基于简单线性回归，难以处理复杂的非线性关系，且缺乏对提取方法、环境因子等多源异构数据的整合能力。

针对这一科学难题，西班牙卢戈大学的研究团队在《Industrial Crops and Products》发表创新研究，首次将"分而治之"策略与机器学习(ML)相结合，开发出海岸松树脂产量的高精度预测模型。研究团队采集了5个35-40年生海岸松林分的409株样本数据，采用k-prototype算法处理混合数据类型（包括胸径DBH、树高HT等数值变量与提取方法RTM等分类变量），通过6个特征簇的划分显著提升了预测效能。建模阶段对比了随机森林(RF)、梯度提升机(GBM)和极端梯度提升(XGBoost)等算法，发现多层感知器神经网络(MLP-NNs)在5/6簇中表现最优。

关键技术包括：(1)使用OutlierTree包进行多变量异常值检测；(2)基于Silhouette和Tau指数确定最优聚类数；(3)通过h2o框架实现自动化机器学习(AutoML)；(4)采用SHAP值解析变量重要性。

研究结果显示，预产期模型中集群6的MLP-NNs模型达到最佳预测精度(RRMSE=13.5%)，较未聚类模型误差降低50%。变量重要性分析揭示：胸径(DBH)和树高(HT)是最关键预测因子，传统非机械化提取法(TNM)对高产簇形成有显著影响。产季中期预测模型则发现，随着采收时间推移，累计产量(ASRY)的解释力从42天时的35%提升至98天时的80%，反映树脂分泌的生理累积效应。

讨论部分强调，该研究通过"聚类-建模"双阶段框架，首次实现了树脂产量预测误差低于20%的技术突破。相较于传统ADA/GADA模型，新方法对112天长期预测的RRMSE降低65%。值得注意的是，刺激剂(ETH/ASF)对产量影响不显著，这一发现与Michavila等先前研究一致。研究开发的在线预测平台(http://resim.proepla.com)为林业管理者提供了实时决策工具。

该研究的创新价值体现在三方面：科学层面证实机器学习可破解小样本数据建模难题；应用层面建立首个整合解剖特征、环境因子和采收工艺的预测系统；政策层面为SDG12(负责任消费)和SDG15(陆地生态)目标达成提供技术支撑。未来研究需扩大样本覆盖更多树种和气候区，以验证模型的普适性。这项成果不仅推动了森林资源管理智能化，也为其他NTFP产量预测提供了方法论借鉴。