小麥產量預測模型綜述

摘 "要：農業為人類提供賴以生存的食物、纖維、燃料和原材料。早期可靠的大規模作物產量預測對于當季作物管理決策及確保全球糧食安全至關重要。該文綜述對作物產量進行預測的幾種模型及其應用，包括作物模型、線性回歸模型、機器學習模型和深度學習模型。同時歸納機器學習模型常用的數據，為未來小麥產量預測及其研究提供參考。

關鍵詞：小麥產量預測；作物模型；機器學習；深度學習；線性回歸模型

中圖分類號：S512.1 " " " "文獻標志碼：A " " " " "文章編號：2096-9902（2023）05-0013-07

Abstract： Agriculture provides the food， fiber， fuel and raw materials that humans depend on to survive. Early and reliable large-scale crop yield forecasting is critical for in-season crop management decisions and ensuring global food security. Several models and their applications for crop yield prediction are reviewed， including crop models， linear regression models， machine learning models， and deep learning models. At the same time， it summarizes the data commonly used in machine learning models. It provides a reference for future wheat yield prediction and research.

Keywords： wheat yield for ecast; crop model; machine learning; deep learning; linear regressinon model

中國作為世界上最大的小麥生產國和消費國，正在面臨著巨大的糧食產量需求和糧食安全挑戰[1-3]。小麥作為最為重要的糧食作物，全球每年種植面積超過2.2億hm2[4]。由于中國人口的急劇增加，迫切需要增加糧食產量才能穩定全國“溫飽”的底線[5]。因此，如何準確地獲取各地農作物信息，并形成科學產量預測的研究具有重要意義。

隨著機器學習和深度學習的快速發展，相關計算機技術被應用于農業產量的預測[6]。利用作物生長模型（例如WOFOST[7]、DSSAT[8]和APSIM[9]）對農作物的生長發育和產量形成過程進行模擬，能夠研究作物產量和環境條件之間的相互作用。傳統模型在區域性預測中起到了不錯的效果，但在多作物種類和多地區氣候上無法大規模地擴展。在基礎模型的發展中機器學習模型被用于糧食產量的預測（例如人工神經網絡ANN；最小絕對值收斂和選擇算子算法Least absolute Shrinkageand Selection Operator，LASSO；支持向量機Support Vector Machine，SVM；隨機森林 Random Forest，RF及極端梯度提升XGBoost[10-14]），并且研究多影響因素下的產量分析。在研究過程中對氣象、地理、土壤及海拔等因素融入到產量預測中使得預測結果大大提高。隨著糧食產量數據、種植面積數據及環境數據的不斷迭代更新，深度學習技術逐漸融入到了糧食產量預測中[15]。不同于傳統方法，深度學習模型在糧食產量預測的應用中能夠更深層次地挖掘數據之間的關系，在提高預測精度的前提下更深層次探索各個變量之間的相互關系。

本文其余部分結構安排如下：第一部分對糧食預測模型及方法進行總體概述；第二部分對預測模型在糧食產量預測中的應用進行總體概述；第三部分為全文總結和對未來的展望。

1 "產量預測模型

1.1 "作物模擬模型

1.1.1 "WOFOST模型

WOFOST是一種模擬大多數作物每日生長和生理發育過程的機制模型。對研究區冬小麥模型進行了參數化和校正。該模型的輸出可直接用于特定作物的產量估計（圖1）。WOFOST模型可以在電位模式下運行，不受水分脅迫等因素的限制。

圖1 產量預測模型

鄭昌玲等[16]構建了基于WOFOST的作物模型主要輸出要素地上部生物量（TAGP）和葉面積指數（LAI）的華北平原冬小麥長勢評估指標，該模型利用華北平原氣象站的氣象信息和土壤信息，并涉及河北、河南及山東的冬小麥生物量觀測信息，對冬小麥作物進行定性和定量的模型分析。模型實驗表明，試驗站真實觀測值與WOFOST模型模擬值進行對比，在冬小麥的生育期模擬上絕對值平均為3.7 d，總誤差量在3.8%～11.7%。WOFOST模型能夠準確地模擬冬小麥生長的總過程，在華北平原適用性良好。朱波等[17]利用2015—2017年揚州市邗江區的氣象數據及作物數據為基礎數據，并結合“最小二乘法+試錯法”。針對冬小麥發育的相關參數（開花積溫、開花到成熟積溫及生長參數等），構建了區域化的WOFOST模型。研究表明，WOFOST模型可以有針對性地模擬研究區域冬小麥的生長發育狀況，模型結構圖如圖2所示。

圖2 "WOFOST模型結構圖

鄭昌玲等[18]為了構建基于WOFOST作物模型在冬小麥產量的動態預測，選取中國境內174個農業氣象站的相關數據及15個農業氣象站的冬小麥生物量觀測信息資料。利用數據之間的相關性構建了WOFOST冬小麥產量動他預測的模型，使得模型更加具有區域適應性。實驗表明，模型對2014—2019年295個氣象站冬小麥產量數據預測準確率達到81.8%，對于12個省市區的冬小麥單產預測精度達到88.2%～96.4%，在全國范圍內冬小麥單產預報準確率達到 93.9%～95.9%的高準確率。秦雅倩等[19]利用河南省統計年鑒和相關作物資料，并選取河南省內18個冬小麥種植區域2015—2019年的不同生產數據，分析其時空分布特征，構建了河南省冬小麥產量差的時空分布WOFOST模型。

1.1.2 "DSSAT模型

農業技術推廣決策支持系統（DSSAT）利用長期天氣和土壤信息擴大短期田間試驗結果提供了極為重要的因素。DSSAT模型已經經過測試和評估被廣泛地用于糧食產量的預測中[20]。

胡亞南等[21]利用DSSATCERES-Wheat模型在一定時間段內和未來40年利用4種經典濃度路徑的溫室氣體排放氣候情景（RCPs）及51個播種期處理模型實驗，預測在未來冬小麥生育期內最適合的氣候因素以及播種期的變化特征，采用定量分析的方法，研究最適播種期的管理措施與冬小麥增產的效應分析。李國強等[22]應用DSSAT模型定量分析了氣候變化背景下河南省小麥在生產潛力和增產空間上的特征變化分析，結果分析河南省各地區在地勢、光照、溫度、水分及灌溉等因素對于河南省小麥光溫生產潛力數值為8 350～9 996 kg/hm2，而氣候生產潛力在2 590～7 943 kg/hm2。劉文茹等[23]利用DSSAT模型研究氣候變化對于長江中下游地區冬小麥產量的潛在影響，通過模型分析可得在一定范圍內冬小麥的產量與積溫呈正相關，超過一定閾值時則負相關，其他氣候因子增加或減少并不能彌補積溫過低產生的負效應。

1.1.3 "APSIM模型

APSIM是一個開源的、基于過程的模型，模擬了土壤—植物—大氣連續體中水分運動和養分循環的每日時間步長。APSIM模型被廣泛用于作物生長及糧食產量預測。

戴彤等[24]通過分析重慶市4個具有代表性的小麥田觀測數據和氣象數據，利用APSIM模型在區域內進行適應性研究，并確定了12種小麥的作物參數。結果表明，APSIM模型對于不同品種冬小麥的生育期、地表生物量及產量模擬效果優異，且在區域內有良好的適應型。賀付偉[25]將APSIM模型與遙感數據相結合對冬小麥產量進行預測研究。結果表明，在市級和縣級尺度上總產量和實際產量具有良好的一致性，而在單產的預測上精度略差。孫昊蔚等[26]在復雜變化的氣候場景下，以APSIM為基礎模型對黃土高原冬小麥適宜種植區域進行模擬研究。

1.2 "線性回歸模型

然而，作物預測模型需要大量來自實地考察的數據，耗費大量人力物力，與基于過程的作物模型相比，統計模型（如傳統的統計模型和機器學習模型）在大規模產量預測中更有效，因此應用更廣泛[6]。一些研究使用傳統的回歸模型進行產量預測。例如，Lobell等[27]使用多元線性回歸（MLR）模型預測了1980—2003年美國加利福尼亞州的作物產量，并且僅使用2～3個氣候變量的簡單方程解釋了觀測到的超過三分之二的產量變化。孫惠合等[28]針對農作物長期預測即存在線性趨勢又有大幅度的波動情況的出現，利用直線回歸殘差分離原始序列，針對宿州冬小麥產量數據構建灰色線性回歸模型。實驗結果表明，灰色線性回歸模型克服了普通線性回歸模型的缺陷，在現實中有實際的運用價值。Sellam等[29]通過構建線性回歸模型，研究耕地面積、年降雨量及糧食價格等相關變量之間對于作物產量的影響。實際上，作物產量與大多環境因素之間的關系通常是非線性的。

1.3 "機器學習

機器學習（ML）是一種新的創新方法，使用計算方法直接從數據中“學習”信息，而不依賴于預定方程作為模型。ML已廣泛并成功地應用于各種數據驅動的領域，如滑坡易感性分析、圖像處理、面部表情識別[30-35]，以及各種農業領域，如作物分類[36-37]、草地燃料含量估計[38]、作物產量預測。與作物模型和傳統統計方法相比，ML模型的解釋過程有限，可以處理作物產量預測的非線性關系。已有多項研究證明了其在提高作物產量預測方面的能力。

Khanal等[39]使用線性回歸和5種機器學習算法（RF；神經網絡Neural Network，NN；SVM；梯度增強模型Gradient Boosting Model，GBM；Cubist，CU）預測了玉米產量并比較了其性能。Len等[40]使用傳統的線性回歸模型和RF模型預測了1980—2010年美國玉米產量的變化。Zhou等[41]基于2002—2010年中國3個小麥種植區1 582個縣的數據，探索了9個氣候變量、3個遙感衍生指標和3種機器學習方法（RF、SVM和LASSO）在預測小麥產量方面的潛力。研究表明，機器學習模型的性能在大多數情況下優于線性回歸模型。

此外，部分機器學習模型能夠識別預測變量對產量的相對重要性。Cao等[11]首次嘗試通過整合多源數據，包括月度氣候數據、衛星數據（即植被指數VIs）和社會經濟（SC） 因子，在縣級預測 2001— 2015 年全國小麥產量。結果表明，通過使用3種機器學習方法（嶺回歸RR、RF和輕量級梯度提升機器學習Light GBM）整合所有數據集可以在產量預測中達到最佳性能（R2：0.68～0.75），氣候數據的個體貢獻最多（約0.53），其次是 VIs（約0.45）和 SC 因素（約0.30）。

1.4 "深度學習

深度學習（DeepLearning，DL）是一個多層神經網絡，是機器學習的一個分支。在深度學習出現之前，由于諸如局部最優解和梯度消失之類的技術問題，沒有對具有四層及更多層的深度神經網絡進行充分的訓練，致其性能不佳。近年來，Hinton等人通過研究多層神經網絡，提高學習所需的計算機功能以及通過Web的開發促進培訓數據的采購，使充分訓練成為可能。結果顯示出了較高性能，超越了其他算法，解決了與語音、圖像和自然語言有關的問題，并自2010年代流行至今。因此，DL 已成為解決各種高影響力社會問題的強大工具，例如圖像識別[42]、疾病預測[43]、作物分類測繪[36]和產量預測[44]。例如，Liu等[45]使用2種線性回歸方法（LASSO和RR），3種機器學習方法（支持向量回歸SVR，RF和XGBoost），以及1種深度學習方法（長短期記憶LSTM）來預測整個印度恒河平原的小麥產量。結果表明，機器學習和深度學習方法在預測小麥產量方面優于2種線性回歸方法。深度模型學習如圖3所示。

1.5 "機器學習預測變量

作物產量受多種因素的影響，例如作物基因型、土壤條件和病蟲害等[46]。大多影響可以從氣候、土壤、衛星和社會經濟等數據中模擬獲得。

1.5.1 "氣候變量

作物產量受到氣候變量的顯著影響[47]。例如，極端高溫事件，即每日最高溫度超過 33 °C的時期，會極大地影響早期灌漿階段的小麥粒數[48]。最低日氣溫低于 0 °C 的極端寒冷事件與開花期作物不育和成粒敗育密切相關。干旱和洪水也會顯著影響作物產量。例如，極端干旱會影響根系生長和結構，并可能導致嚴重的減產[49]；洪水會直接破壞農田，也會造成內澇，危害土壤健康，導致產量大幅下降[50]。

氣候數據是預測糧食產量最常用的數據之一，基于氣候數據已開展了許多研究。Li等[2]通過降水量、溫度和實際日照時數等3個氣候變量，以及2個極端高溫指數、3個極端寒冷指數、2個極端氣候指數、2個極端降水指數、3個干旱指數、2個植被指數和土壤特性，使用中國3種主要糧食作物（小麥、玉米和水稻）的 7 年作物產量觀測數據（2013—2019 年），開發了基于RF算法的動態產量預測模型。RF模型在預測3種作物的產量方面表現出良好的性能，相關系數 （r） 高于 0.75，歸一化均方根誤差 （nRMSE） 低于18.0%。

1.5.2 "土壤變量

土壤理化性質是影響作物產量的關鍵影響因素。常用的土壤特性因子有土壤容重、土壤深度、有機碳含量、酸堿度pH和黏土的陽離子交換能力等。這些數據一般取自世界土壤數據庫（HWSD），HWSD里中國地區的數據源為中國科學院南京土壤研究所提供的1995年全國第二次土地調查的土壤數據。Cao等[51]使用土壤深度、土壤質地、有機碳含量、pH、陽離子交換容量和容重6個土壤變量，結合氣候變量和衛星數據，基于3種機器學習算法來預測中國縣級水稻產量。結果表明，土壤變量對于提高預測模型性能非常重要。

1.5.3 "衛星變量

衛星遙感可以連續監測不同光譜波段的作物生長，并為作物產量預測提供有用的補充信息。其中，可見光和近紅外數據可以用來計算各種植被指數以監測作物生長，因而其在預測作物產量方面最具優勢。自從Tucker等[52]提出了第一個歸一化植被指數（NDVI）以來，幾種流行的植被指數（即NDVI和增強植被指數EVI）已被廣泛應用于農業領域。例如，Zhou等[41]基于2002—2010年中國3個小麥種植區1 582個縣的數據，探索了9個氣候變量、3個遙感衍生指標和3種機器學習方法（隨機森林、支持向量機、最小絕對收縮和選擇算子）在預測小麥產量方面的潛力。結果表明，產量預測有很大的空間差異。北方冬小麥種植區和北方春小麥種植區表現最佳。與水相關的氣候變量優于與溫度相關的氣候變量，日光誘導葉綠素熒光對作物產量的預測效果優于NDVI和EVI。Li等[53]將多源環境變量，例如基于衛星的植被指數NDVI、EVI，氣候數據和土壤特性整合到隨機森林 （RF） 和支持向量機 （SVM） 模型中，用于中國小麥產量預測。結果亦表明，衛星遙感因子在糧食產量預測方面具有巨大潛力。衛星數據可以在NASA的網站獲取，下載之后用ENVI5.3軟件處理。

1.5.4 "社會經濟（SC）變量

SC因素在作物產量和生產中發揮著重要作用，特別是灌溉、施肥、農藥使用和農業機械化狀況等。例如，采用最佳農場管理實踐可以提高作物產量[54]。Cao等[11]將SC 因子同氣候數據和衛星數據整合到一起，基于機器學習算法（RR、RF和LightGBM）預測 2001—2015 年全國小麥產量。結果表明，SC因子和氣候變量相結合可以更好地捕捉空間產量可變性。這些SC數據一般收錄于各地行政單位的農業統計年鑒。

3 "結束語

綜述了對作物產量進行預測的幾種方法。預測方法大致可分為2類，第一類是模擬作物生長過程的作物模型，第二類是基于數據的經驗模型，基于數據的經驗模型又可分為線性回歸模型和機器學習模型。深度學習作為機器學習的一個分支，其在農業方面的應用越來越廣。各種研究表明，傳統的作物模型和線性回歸模型已漸漸被機器學習模型和深度學習模型所取代。結合多源數據的研究越來越多，衛星數據在預測糧食產量方面的應用也越來越廣。種種研究表明，衛星數據在預測糧食產量方面具有巨大的潛力。21世紀的今天，智慧農業在飛速發展，相信隨著科技的進步，農業與計算機的結合會愈加緊密。

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