基于树模型与独热编码的多源堆肥成熟度智能预测系统开发及农业应用验证

本研究针对传统堆肥成熟度评估方法耗时长、人工误差大的问题，创新性地整合堆肥原料特性、工艺参数等分类特征，采用AdaBoost等6种树模型构建预测体系。最优模型R2达0.9720，并通过Stacking融合提升至0.9733，开发的在线工具为有机肥安全施用提供AI决策支持。

　　

随着我国畜禽养殖业集约化发展，每年产生约40亿吨富含营养的畜禽粪便，其资源化利用主要依赖堆肥转化。然而现行有机肥市场往往关注养分含量而忽视堆肥成熟度，而种子发芽指数(GI)作为评估堆肥毒性的"金标准"，其传统检测方法存在培养液制备、种子选择等多环节人为误差，且需48小时等待周期，严重制约规模化生产中的质量监控。虽然NY/T 525-2021标准已明确要求GI≥70%，但现有机器学习预测模型多局限于单一原料类型，忽视初始物料特性与工艺参数的协同影响，导致模型普适性不足。

中国农业大学资源与环境学院的研究团队在《Waste Management》发表的研究，突破性地将211项国际研究的堆肥数据整合分析，首创融合原料类型、堆制规模等分类特征与时间、pH等工艺参数的预测体系。通过One-hot编码处理分类变量，系统比较了随机森林(RF)、极端随机树(ET)、梯度提升(GB)、AdaBoost(AB)等6种树模型性能，发现AB模型以R²=0.9720、RMSE=5.3495的优异表现脱颖而出。研究进一步采用SHAP值解析发现：堆肥时间与pH是影响GI的最关键工艺参数，而高氮原料类型与种子品种等分类特征同样具有决定性作用。通过Stacking集成策略构建的融合模型，将预测精度提升至R²=0.9733，并在鸡粪、餐厨垃圾等多样化原料验证中保持90%以上准确率。

关键技术包括：从Web of Science收集211篇文献构建多源数据集；采用One-hot编码处理12类分类特征；基于基尼指数和SHAP进行双重特征重要性分析；开发包含RF、ET、GB、AB等模型的Stacking集成框架；使用Flask框架部署Web应用程序。

【数据收集】团队筛选2013-2023年包含完整物料特性、工艺参数和GI值的211项研究，建立涵盖6大连续特征和12类分类特征的数据库，经Shapiro-Wilk检验证实数据非正态分布特性。

【数据建模】对比实验显示，AB模型在测试集表现最优，其预测误差较传统RF模型降低18.7%。特征分析揭示时间(28.7%)、pH(19.3%)、物料类型(15.6%)构成GI预测三大核心因子。

【模型优化】通过五折交叉验证构建的Stacking模型，在外部验证集中对高氮物料预测误差<7%，显著优于单模型表现。

【应用验证】针对畜禽粪便、园林废弃物等6类原料的实测验证表明，模型对GI≥70%的成熟节点判断准确率达92.4%，特别对鸡粪堆肥的预测MAE仅3.12。

该研究首次实现多源堆肥成熟度的跨物料类型精准预测，开发的移动端应用(https://compost-prediction-tool.com)可实时输出GI预测值和成熟度判断，指导农民在最佳时机施用有机肥。这种"原料-工艺-结果"的全链条预测范式，不仅将传统2天的检测周期缩短至秒级，更通过量化不同物料的关键影响因子，为定制化堆肥工艺优化提供理论依据。研究团队建议后续可整合近红外光谱等实时传感数据，进一步提升模型在动态堆肥过程中的预测鲁棒性。