AI驱动的农业氮肥决策生态系统设计：基于小麦氮素优化管理的变量重要性研究

为解决小麦生产中氮肥(N)施用优化难题，研究人员开展AI农业数据生态系统设计研究，通过NDVI、NDRE比值和土壤碳氮指标等关键变量筛选，构建了基于随机森林(RF)和逐步回归的氮肥推荐模型。研究表明，仅需5个核心变量即可实现高效决策，为精准农业AI系统开发提供了可复制的数据框架。

　　

在农业生产中，氮肥施用一直是影响作物产量和经济效益的关键因素。传统氮肥推荐方法往往依赖经验公式或单一传感器数据，难以准确捕捉田间复杂的土壤-作物-气候互作关系。随着人工智能(AI)技术的发展，构建数据驱动的智能决策系统成为可能，但如何设计高效的数据生态系统仍是重大挑战。澳大利亚CSIRO的Jonathan Richetti团队在《Smart Agricultural Technology》发表的研究，为这一领域提供了重要范式。

研究团队通过整合43个环境变量与田间试验数据，创新性地比较了逐步回归和随机森林(RF)两种AI方法的变量筛选能力。实验在澳大利亚南部和西部的小麦主产区开展，涵盖2019-2020年三个生长季的田间条带试验。研究人员采用近红外传感器(Crop Circle Phenom)获取植被指数(NDVI/NDRE)，结合土壤碳氮含量等生化指标，建立了经济最优氮肥推荐量(NRec_E)预测模型。

关键技术包括：1) 田间条带试验设计，设置低氮、常规和富氮三个处理；2) 多源数据采集，涵盖气象(SILO数据库)、土壤(0-30cm分层采样)和作物参数(CCC指数等)；3) 变量筛选采用AIC逐步回归与RF递归特征消除(RFE)；4) 引入SHAP值解释模型特征重要性；5) 基于收获期产量和蛋白质数据反推经济最优氮肥量。

2.1 研究区域

试验点位于地中海气候区，土壤类型包括Kandosol和Vertosol，通过对比不同降水条件下(178-280mm)小麦田块的响应，验证模型的适应性。

2.3 经济最优氮肥量

创新性地将谷物蛋白质含量分级定价模型纳入分析，通过二次函数计算氮肥边际效益，使推荐量直接关联经济效益。

3. 结果

随机森林筛选出5个关键变量：农户与富氮条带的NDVI/NDRE比值(RI_NDVI_FR/RI_NDRE_FR)、深层土壤总碳(C_Total_PR_30)、冠层叶绿素指数(CCC)和中期有效氮(Available_N_MD_30)。这些变量能解释氮素供需平衡的核心机制，且RI_NDVI_FR的SHAP值最高，证实条带试验的响应指数是关键决策依据。

4. 讨论

研究颠覆了传统认知：1) 植被指数本身重要性较低(NDVI仅排第7)，但其比值成为最优预测因子；2) 土壤信息虽不可或缺，但数据获取成本仍是推广瓶颈；3) 历史产量数据贡献度被SHAP量化但未入选关键变量集。该成果为农业AI系统开发提供了明确的数据采集标准，特别是证明了田间试验条带与遥感数据融合的可行性。

这项研究的创新点在于首次系统评估了不同AI方法对农业数据生态系统设计的影响。相比需要8个变量的逐步回归模型，随机森林方案仅需5个变量即可保持30kg N/ha的预测精度，大幅降低了实施复杂度。研究团队特别指出，未来应重点开发土壤参数的快速检测技术，以补全当前数据生态系统的关键短板。这些发现对推动精准农业从理论走向实践具有里程碑意义。