基于多元回歸分析的農作物產量估測模型研究

周小紅

（北京農業職業學院基礎部，北京 102442）

0 引言

農業種植一直是中國賴以生存的根本，糧食對中國長遠發展至關重要，關系到國家安定。據統計中國糧食產量已經連續6年超6.5億t，生產量超過消費量，糧食達成了供過于求目標，人民的溫飽問題得以解決。然而，受到中國地理環境和自然氣候的影響，中國糧食生產呈現嚴重的不均衡現象，因此為了解決上述問題，滿足所有人需要，農作物產量估測成為國家糧食局每年都會進行的重要工作[1]。對范圍內糧食作物的種植面積、產量等進行監測，獲取調查年度內各樣本點種植用地上分品種糧食作物的種植面積和單產情況，農作物產量估測不僅可以更好地實現糧食調度，平衡糧食市場價格，同時也能有效地調整農業結構，增加農民收入。

農作物產量估測是確保糧食安全的前提和基礎，關于這方面的研究已經很多。如張卓[2]等基于氮肥施用條件冬小麥氣體交換和高光譜田間試驗，獲取不同葉位葉片的最大凈光合速率，PSⅡ有效光化學量子產量，光化學猝滅系數和高光譜反射率，并對原始高光譜進行倒數，對數和一階微分變換。根據3種光合參數和4種光譜的相關性分析結果，篩選顯著性水平優于0.01的波段作為輸入變量，采用偏最小二乘，支持向量機，多元線性回歸和人工神經網絡等方法建立冬小麥葉片光合參量反演模型，以建模和驗證的決定系數和均方根誤差為依據，對不同模型的模擬精度進行比較分析。……