基于机器学习的滴灌生物炭与无机肥配施土壤中玉米产量生长参数预测模型研究

本研究针对生物炭与无机肥配施下滴灌玉米产量预测难题，利用机器学习算法（ANN、SVM、BT）构建基于生长参数（PH、NL、LAI）的产量预测模型。结果表明，ANN模型在开花期和成熟期预测精度最高（R2=0.85，NRMSE<10%），为精准农业提供了一种低成本、高效率的产量预判工具，对优化资源分配和提升粮食安全具有重要意义。

　　

随着全球人口增长和气候变化加剧，粮食安全面临严峻挑战。玉米作为重要的粮食和经济作物，其产量稳定性和预测准确性对农业可持续发展至关重要。传统作物产量预测模型（如APSIM、DSSAT）依赖大量土壤、气象和卫星数据，且多为季后预测，难以满足生产实践中实时决策的需求。生物炭与无机肥配施已被证明能显著改善土壤理化性质并提高作物产量，但如何利用易测的生长参数（如株高、叶面积指数）实现生长季内的精准产量预测，仍是当前研究的空白。

为此，研究团队在《Smart Agricultural Technology》发表论文，通过三年田间试验（2016-2018年），探究了机器学习模型在生物炭与无机肥配施的滴灌土壤中对玉米产量的预测能力。研究采用人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和增强树（BT）三种算法，以不同生长阶段（营养生长期35 DAP、开花期49 DAP、成熟期77 DAP）的株高（PH）、叶片数（NL）和叶面积指数（LAI）为输入变量，预测最终谷物产量。试验设计包含生物炭施用梯度（0、3、6、10、20 t/ha）、无机肥水平（0和300 kg/ha）及水分处理（60%、80%、100%全灌溉），共形成36个处理组合，数据按70:15:15比例划分为训练集、验证集和测试集。

关键技术方法包括：田间试验采用裂区设计，主区为水分处理，副区为肥力处理；生长参数定期测量并计算LAI；机器学习建模通过MATLAB 2019实现，ANN采用前馈反向传播算法，SVM使用线性核函数，BT基于决策树集成；模型评估采用R2、RMSE、NRMSE和MAE等指标。

3.1 灌溉、生物炭与肥料对玉米生长参数的影响

结果表明，生物炭与无机肥配施显著提高了各生长阶段的PH、NL和LAI（P<0.05），且效果表现为：对照＜单施生物炭＜单施无机肥＜生物炭+无机肥。例如，成熟期LAI在F₃₀₀B₂₀I₁₀₀处理下最高达5.0，而对照仅为2.37。水分胁迫显著抑制生长，60%FIT处理下各项参数最低。

3.2 生物炭与无机肥对谷物产量的影响

谷物产量随生物炭用量增加而提高，配施无机肥后协同效应显著（P<0.05）。最高产量出现在F₃₀₀B₂₀I₁₀₀处理，三年平均较对照增产超50%。水分亏缺导致产量下降，但生物炭改良土壤水分保持能力，缓解了干旱胁迫。

3.3 基于机器学习模型的产量预测

ANN模型（尤其Tansig和Purelin传递函数）表现最优，开花期和成熟期预测精度最高（R2=0.82–0.85，NRMSE<10%），营养生长期预测较弱（R2=0.56–0.59）。SVM预测效果次之（R2=0.64–0.75），而BT模型精度较差（R2多低于0.5）。模型准确性随生长进程推进而提高，表明后期生长数据对可靠预测至关重要。

4.讨论

生长参数的改善归因于生物炭提高土壤有机质、中和酸性及增强保水能力。机器学习模型成功捕获了土壤-水分-作物互作关系，其中ANN和SVM的优越性源于其处理非线性问题的能力。本研究创新性地利用生长季内易测参数实现产量预测，为农民和研究者提供了低成本、高效率的决策工具，弥补了传统模型依赖季后数据的不足。

5.结论

ANN和SVM模型能有效利用开花期和成熟期的生长参数（PH、NL、LAI）预测生物炭-无机肥配施下的玉米产量，其中ANN预测精度最高。该模型系统可整合于精准农业框架，通过优化灌溉和施肥策略提升资源利用效率，对应对气候变化和保障粮食安全具有重要实践意义。