农场试验设计如何优化机器学习模型？空间自相关与区域化策略对氮肥决策的影响

为解决农场试验(OFE)数据空间自相关对机器学习(ML)模型训练的潜在影响，研究人员开展了氮肥(N)条带试验设计策略研究。结果表明空间自相关性对模型性能影响甚微，少量独立观测数据即可达到与大量自相关数据相当的预测效果。研究提倡采用简化试验设计（如低重复条带试验）结合区域化建模策略，为基于数据驱动的精准农业决策提供了重要实践指导。

　　

在精准农业领域，农场试验(On-Farm Experimentation, OFE)已成为支撑数据驱动决策的关键手段。通过结合土壤、植物和气候数据，机器学习(ML)模型能够预测作物最佳氮肥(N)施用量。然而，不同的试验设计策略会导致田间数据集产生截然不同的空间分布特征，这些空间特性如何影响机器学习模型的训练效果，一直是研究者们关注的焦点。传统观点认为，高度重复的全田试验能够提供更丰富的数据，但这类数据往往存在强烈的空间自相关性，可能导致模型训练效率降低。与此同时，农民更倾向于采用简单实用的低重复条带试验，这类试验虽然数据量较少，但能提供更多空间独立的观测值。这两种策略孰优孰劣？空间自相关究竟是助力还是阻力？这些问题亟待解答。

本研究基于澳大利亚21个氮肥条带试验数据，开发了随机森林回归模型来预测小麦和大麦的最佳氮肥施用量。研究团队系统探讨了数据空间自相关性对模型训练的影响，并比较了“全局模型”（覆盖大地理区域）与“区域模型”（基于特定区域数据）的性能差异。论文发表在《Precision Agriculture》期刊，为农场试验设计和农业机器学习应用提供了重要见解。

研究采用多源数据融合技术，整合了来自农场传感器的近端反射数据、卫星影像（Sentinel-2和Landsat-8）植被指数、气象数据（澳大利亚气象局）、土壤属性（澳大利亚土壤资源信息系统ASRIS）和地形特征（数字高程模型）。通过移动窗口法（50米半径）沿试验条带每10米提取观测值，使用二次回归模型计算每个窗口的经济最优氮肥速率(EONR)。采用空间交叉验证（21折）评估模型性能，以均方根误差(RMSE)作为主要评价指标。

空间自相关分析结果

通过自相关函数图分析发现，田间数据特别是产量数据存在显著的空间自相关性（图4）。这种相关性直到500-700米距离（50-70个滞后阶）才变得不显著，这意味着在典型的1500米长条带试验中，仅能获得2-3个真正独立的观测点。然而令人惊讶的是，这种自相关性对模型预测性能的影响可以忽略不计。使用逐渐稀疏化的数据（模拟减少重复的试验设计）进行建模时，模型性能保持稳定（图6）。即使仅保留5%的数据，模型表现与使用全部数据时相当，表明大量自相关数据并未比少量独立数据提供更多价值。

残差空间结构分析

最优氮肥速率模型的残差几乎不存在空间自相关性（图5），表明模型成功捕捉了数据的空间变异特征。产量模型的残差则仍保留一定程度自相关，提示模型未能完全解释产量数据的空间结构。数据稀疏化处理显著降低了产量模型残差的自相关性（图7），但对预测精度改善有限。

区域化建模效果

通过k均值聚类将9个试验地点分为3个区域（图8-9）。集群A（Booleroo Centre和Loxton）代表南澳大利亚干旱地区，具有低产量和低氮需求的特性；集群B混合了中等产量和氮需求的地点（Kalannie-WA、Tumby Bay-SA等）；集群C包含高产高氮需求的地区（Tarlee-SA、Urania-SA等）。区域化建模仅在集群A表现出改善趋势，误差从23.9公斤/公顷降至18.4公斤/公顷（降低23%），但未达到统计显著性（图10）。集群B和C的区域模型性能反而略有下降，主要因为这些集群内部存在显著的气候和土壤差异，强行区域化反而降低了模型适应性。

研究结论表明，空间自相关性并非机器学习模型训练的关键限制因素。农场试验设计可优先考虑简单实用的低重复条带或小区试验，这些设计能提供足够且高质量的数据用于模型训练。同时，增加不同地点和年份的试验数量比增加单个试验的空间覆盖度更为重要。区域化建模具有一定潜力，但需要基于农学知识合理界定区域范围，避免将生态条件迥异的地区强行合并。

该研究的重要意义在于打破了“更多数据必然更好”的迷思，为农场试验的实践设计提供了实证依据。采用简化试验设计不仅能降低农民的实施负担，还能在不影响模型性能的前提下提高数据收集效率。未来研究需要进一步探索基于农学知识的智能区域划分方法，以及空间机器学习算法（如卷积神经网络）在农业决策中的应用潜力。