基于粪甲虫优化随机森林算法的智能灌溉系统优化研究：多源数据融合与动态适应性策略

本研究针对全球气候变化和水资源短缺背景下精准灌溉的需求，开发了基于粪甲虫优化算法(DBO)与随机森林(RF)融合的智能灌溉模型。通过整合时间序列特征、农业气象数据和灌溉管理参数，采用序列分解优化技术，在上海市庄行试验站稻田实验中实现MAE 0.30321、MSE 0.16382和R2 0.86255的预测精度，为复杂农业环境下的水资源优化提供新范式。

　　

在全球气候变化加剧和水资源日益紧缺的背景下，农业灌溉管理正面临前所未有的挑战。传统灌溉方式不仅效率低下，还常常造成水资源浪费，而极端天气事件的频发更使得农作物需水量预测变得异常困难。如何通过技术创新实现精准灌溉，成为保障粮食安全和水资源可持续利用的关键科学问题。现有智能灌溉系统虽然采用了机器学习算法，但在处理多源异构农业数据时仍存在预测精度不足、模型泛化能力有限等问题，特别是对复杂环境变化的动态适应能力亟待提升。

针对这些挑战，上海市农业科学院庄行综合试验站的研究团队开展了一项突破性研究。该团队创新性地将自然界粪甲虫的智能行为模式转化为计算算法，开发出粪甲虫优化随机森林(DBO-RF)混合模型。这项发表在《Animal Behaviour》上的研究成果，通过整合气象传感器网络、灌溉操作记录和作物生长数据，构建了具有环境自适应能力的智能决策系统。研究证实，该模型在预测灌溉需求时展现出0.86255的决定系数，显著优于传统方法，为实现"按需灌溉"提供了可靠的技术支撑。

研究采用了四项关键技术方法：1)基于EEMD(集合经验模态分解)的时间序列预处理技术，将复杂气象信号分解为不同尺度的本征模态函数；2)DBO算法模拟粪甲虫滚球、舞蹈、觅食等自然行为进行参数优化；3)多源数据融合技术整合气象站数据(温度、湿度、辐射等)与灌溉系统状态数据(进水/出水阀门状态)；4)采用80:10:10的数据集划分策略评估模型性能，数据来源于上海奉贤区庄行试验站2023-2024年的15423组有效样本。

【3.1 统计数据分析】

通过分析月际环境参数发现，温度与灌溉需求呈显著正相关，7月达到峰值；相对湿度在70%-90%区间波动，6-9月较高；太阳辐射呈现明显昼夜差异。特别值得注意的是，实际灌溉数据揭示7月降雨强度显著高于历史气象数据，这与水稻孕穗期需水量激增的生物学特性高度吻合。阀门状态时序分析显示，进水操作集中在06:00-10:00和12:00-16:00两个时段，而出水操作则全天分布较均匀，5-6月操作频次最高，反映了水稻关键生长期的灌溉规律。

【3.2 模型参数优化】

通过对比不同参数组合发现，当序列分解数为3、决策树数量为100、种群规模20、迭代次数10时，DBO-RF模型达到最优适应度值。实验证实，适度增大种群规模能有效平衡算法探索与开发能力，而过度增加迭代次数反而可能导致早熟收敛。EEMD预处理使模型在复杂气象波动中仍保持稳定预测性能，验证了生物启发算法在农业时序数据分析中的独特优势。

【3.3 算法性能比较】

在训练集上LSBoost表现最佳(MAE 0.136)，但在测试集上DBO-RF展现更强泛化能力(MAE 0.303)。与未优化的RF相比，EEMD-DBO使R²从0.448提升至0.863，MSE降低60.2%。跨区域验证显示，模型在崇明长江农场47566组数据中保持R²>0.85，证明其在不同地理环境的适用性。

讨论部分深入剖析了该研究的理论价值与实践意义。与现有智能灌溉系统相比，DBO-RF模型通过生物行为启发的优化机制，解决了传统算法在参数调优方面的盲目性。研究创新性地将昆虫行为特征转化为计算规则，为农业人工智能提供了新的算法设计思路。在实际应用层面，该系统能根据实时气象变化动态调整灌溉策略，如在预测到高温少雨天气时提前增加灌溉量，而在降雨来临前自动减少用水，实现了"气候智能型"农业管理。

该研究也存在一定局限性，如数据主要来自长江三角洲地区，模型在干旱地区的适用性需进一步验证；此外，系统复杂度可能影响农民接受度，需要开发更友好的交互界面。未来研究可探索将蒸散发模型、根系吸水量化等生理指标纳入输入参数，并开展经济性评估以促进技术推广。这项成果不仅为精准农业提供了可靠的技术工具，也为应对气候变化下的水资源管理挑战提供了创新解决方案。