基于蜣螂优化随机森林(DBO-RF)算法的智能灌溉系统优化研究：提升水稻种植水效与产量预测精度

为解决全球气候变化与水资源短缺背景下农业灌溉效率低下的问题，研究人员创新性地将蜣螂优化算法(DBO)与随机森林(RF)结合，开发了DBO-RF智能灌溉模型。该研究通过集成多源数据（气象时序特征、灌溉管理参数）和EEMD信号分解技术，使MAE降至0.30321、R2提升至0.86255，显著提高了灌溉需求预测精度。成果为复杂农业环境下的动态灌溉决策提供了可靠技术支撑，对实现水资源高效利用和粮食安全具有重要意义。

　　

随着全球气候变化加剧和水资源日益紧缺，传统农业灌溉方式正面临严峻挑战。据统计，农业用水占全球淡水消耗的70%以上，而低效灌溉导致的水资源浪费高达50%。与此同时，极端天气频发使得农作物需水量预测变得异常复杂。如何通过智能化手段实现精准灌溉，成为保障粮食安全和水资源可持续利用的关键科学问题。

在这一背景下，上海市奉贤区庄行试验站的研究人员开展了一项突破性研究。他们注意到，现有灌溉系统普遍存在两个核心痛点：一是多源农业数据（如气象参数、土壤墒情、作物生长指标）的整合分析能力不足；二是传统机器学习模型在应对复杂环境变化时预测稳定性较差。为解决这些问题，研究团队创新性地将自然界蜣螂的觅食行为数学化，开发出蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimization, DBO)，并与随机森林(Random Forest, RF)模型深度融合，构建了DBO-RF智能灌溉预测系统。

研究采用了几项关键技术方法：首先通过传感器网络实时采集上海庄行试验站无人稻田的气象数据（温度、湿度、降雨强度等）和灌溉操作记录，构建包含15,423组有效样本的数据库；其次运用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)对时序数据进行降噪处理；最后采用DBO算法对RF模型的超参数（树数量、种群规模等）进行优化，显著提升了模型在复杂环境下的适应能力。

3.1 统计数据分析

研究发现6-7月降雨强度与灌溉操作呈现显著相关性，证实水稻孕穗期是水分需求关键阶段。通过对比历史气象数据与灌溉管理数据，揭示出温度、湿度与灌溉频次的非线性关系，为模型训练提供了重要特征依据。

3.2 模型参数优化

实验证明当种群规模设为20、迭代次数为10时，DBO-RF模型达到最优性能。EEMD预处理将原始信号的RMSE降低37.5%，有效解决了农业数据噪声干扰问题。

3.3 算法性能比较

在测试集上，DBO-RF的MAE(0.303)显著优于传统SVM(0.340)和LSBoost(0.331)。特别值得注意的是，模型在长江流域不同区域的验证中保持R²>0.85，展现出卓越的泛化能力。

4.3 算法对比

与现有智能灌溉系统相比，DBO-RF模型在参数维度增加的情况下仍维持高精度。例如当输入特征超过10个时，其R²(0.863)远超常规RF模型(0.448)，这得益于DBO算法对特征交互作用的精准捕捉。

这项研究开创性地将生物启发算法应用于农业灌溉优化，其科学价值体现在三个方面：首先，DBO-RF模型突破了传统机器学习在农业大数据处理中的性能瓶颈，MAE降低至0.3以下；其次，提出的动态灌溉策略可根据实时气象数据调整用水方案，实验显示可节约灌溉用水23%；最后，研究构建的技术框架为数字农业提供了可复用的方法论，已在长三角多个无人农场成功部署。未来通过集成卫星遥感和作物表型组学数据，该技术有望在更广阔农业区域实现"按需灌溉"的智慧管理新模式。