量子启发式GMDH-HS与GMDH-GWO模型在土壤饱和导水率预测中的创新应用与性能比较

为解决半干旱农业区土壤饱和导水率（Ksat）预测精度不足的问题，研究人员结合量子计算原理（叠加态、旋转门、坍缩机制）与自然启发算法（HS和GWO），开发了Q-GMDH-HS和Q-GMDH-GWO混合模型。结果表明，Q-GMDH-HS在细质地土壤中预测误差降低37-42%，R2达0.99，灌溉节水潜力达15-25%，为水资源管理和精准农业提供了新工具。

　　

在干旱与半干旱地区，土壤饱和导水率（K_sat）是决定灌溉效率与污染物迁移的关键参数，但传统经验模型（如Rosetta、HYPRES）对复杂土壤纹理的非线性关系捕捉不足，预测误差高达40%。尤其对于导水率极低的黏质土壤（如伊朗锡斯坦-俾路支省农业区），微小误差可能导致排水系统设计失败或水资源浪费。

为突破这一瓶颈，国内研究人员（第一作者单位未明确）创新性地将量子计算原理与传统GMDH（Group Method of Data Handling）结合，开发了两种混合模型：量子启发式和谐搜索优化GMDH（Q-GMDH-HS）和量子启发式灰狼优化GMDH（Q-GMDH-GWO）。研究通过146个土壤样本（砂壤土至粉砂黏壤土）的物化特性数据，验证了模型在预测K_sat中的优越性，成果发表于《Journal of Industrial and Engineering Chemistry》。

关键技术方法
研究采用量子态参数化（θ_i相位角）、旋转门动态调整（Δθ_i）和坍缩机制（概率性参数更新），结合HS和GWO算法优化GMDH多项式权重。数据集按7:3分为训练集与测试集，通过CE（Coefficient of Efficiency）、RMSE等指标对比传统PTFs（Pedotransfer Functions）。

研究结果

1. 模型性能对比
   Q-GMDH-HS在测试集表现最优（R2=0.99，RMSE=12.06 cm/day），较传统GMDH误差降低34%，尤其对低导水率土壤（<0.5 m/day）预测精度提升28%。

2. 残差分析
   Q-GMDH-HS在验证集残差范围（-2至+12 cm/day）显著小于传统方法，且无系统性偏差，而传统ANN在极端值（485 cm/day）处残差高达±50 cm/day。

3. 计算效率
   量子方法训练耗时2.1-2.4倍于传统GMDH，但预测速度仍达0.49 ms/样本（HPC环境），适合大规模农业应用。

结论与意义
该研究首次将量子启发式优化引入土壤水文模型，解决了细质地土壤导水率预测的“低值低估”难题。Q-GMDH-HS的农业应用可优化灌溉系统设计，潜在节水25%；在环境领域能提升污染物迁移模型精度40%。未来可通过扩展土壤纹理极端样本（如纯黏土）进一步验证泛化能力。