多尺度外推学习算法用于预测土壤湿度建模与应用附Python代码

最新推荐文章于 2025-11-25 13:01:43 发布

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#学习 #算法 #python

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🔥 内容介绍

我们提出了多尺度外推学习算法（MELA）作为一种新颖的基于人工智能（AI）的数据外推器。MELA 能够将时间有限的局部水文气候测量结果以精细空间分辨率延伸到较长时间段，利用长期可用但粗糙空间分辨率的遥感水文气候数据。这样的数据外推器对于生成所需的更长历史数据以充分训练和测试 AI 模型至关重要，同时增加捕捉极端气候对空间变化的土壤湿度影响的机会。我们展示了 MELA 在半干旱地区将 2015 - 2021 年的多个深度的月度本地土壤湿度测量结果外推到 1958 - 2021 年的实施情况。MELA 外推的本地土壤湿度随后允许构建具有 72% 归一化精度的田间尺度土壤湿度分布的月度时间序列，并使用 MELA 外推的土壤湿度数据和可解释人工智能（XAI）预测全县年度冬小麦产量，归一化精度为 81%。此外，XAI 模型根据预测因子在估计冬小麦产量中的重要性对其进行排序，发现在半干旱地区，地表附近和根区的土壤湿度以及降水总量对作物产量的影响比温度更大。XAI 模型还揭示了预测因子的拐点，超过该拐点作物产量会增加或减少。此外，基于 AI 的分析结合全球气候模型的气候预测表明，如果没有气候适应缓解和适应计划，到 2050 年和 2100 年，研究区域的雨养作物产量可能会下降。

关键词

多尺度外推学习算法；土壤湿度建模；可解释人工智能；作物产量预测；气候适应

一、引言

土壤湿度是地球表面水文和能量平衡的关键变量，对农业生产、水资源管理、生态系统功能和气候预测等领域具有重要影响。准确预测土壤湿度对于优化灌溉策略、提高作物产量、减轻干旱和洪涝灾害风险以及理解陆地 - 大气相互作用至关重要。然而，土壤湿度在空间和时间上具有高度的变异性，受到多种因素的影响，如地形、土壤质地、植被覆盖、降水、温度和蒸发等，这使得土壤湿度的准确预测具有挑战性。

传统上，土壤湿度的测量主要通过地面观测站点进行，这些站点提供了高精度的局部测量数据。然而，由于站点数量有限，其空间代表性不足，难以捕捉土壤湿度的空间变异性。遥感技术的发展为获取大面积的土壤湿度信息提供了可能，但遥感数据的空间分辨率通常较粗，且受到云层覆盖、地形阴影和植被遮挡等因素的影响，导致其在局部尺度上的精度有限。此外，地面观测和遥感数据往往在时间上存在局限性，难以提供足够长的历史记录来充分训练和测试复杂的预测模型。

为了克服这些挑战，我们提出了多尺度外推学习算法（MELA），这是一种基于人工智能的数据外推器，能够整合地面观测和遥感数据的优势，将时间有限的局部水文气候测量结果以精细空间分辨率延伸到较长时间段。通过使用 MELA 生成更长的历史数据，我们可以更好地训练和测试土壤湿度预测模型，提高模型的准确性和可靠性，并增加捕捉极端气候对土壤湿度影响的机会。本文详细介绍了 MELA 的原理和实现方法，并通过案例研究展示了其在土壤湿度建模和作物产量预测中的应用。

二、多尺度外推学习算法（MELA）

2.1 算法原理

MELA 的核心思想是利用机器学习技术建立局部精细尺度测量数据与远程粗尺度遥感数据之间的关系，从而实现将时间有限的局部数据外推到更长时间段的目的。具体来说，MELA 包括以下几个步骤：

数据预处理：对地面观测的土壤湿度数据和遥感获取的水文气候数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化和插值等操作，以确保数据的质量和一致性。

特征提取：从预处理后的数据中提取与土壤湿度相关的特征，如温度、降水、植被指数、地形信息等。这些特征可以作为模型的输入变量，用于训练和预测土壤湿度。

模型训练：使用机器学习算法（如神经网络、随机森林等）构建预测模型，以学习局部精细尺度测量数据与远程粗尺度遥感数据之间的映射关系。在训练过程中，将历史上有限时间段的局部测量数据与相应的遥感数据作为训练样本，调整模型的参数，使模型能够准确地预测土壤湿度。

数据外推：利用训练好的模型，将时间有限的局部土壤湿度测量数据外推到更长的时间段。具体做法是，将目标时间段内的遥感数据输入到模型中，模型根据学习到的映射关系预测出对应的局部土壤湿度值。

2.2 算法优势

与传统的土壤湿度预测方法相比，MELA 具有以下优势：

多尺度数据融合：MELA 能够有效地融合地面观测的精细尺度数据和遥感获取的粗尺度数据，充分利用两者的优势，提高土壤湿度预测的准确性和空间分辨率。

时间外推能力：通过建立局部数据与远程数据之间的关系，MELA 可以将时间有限的局部测量数据外推到更长的时间段，为土壤湿度建模和分析提供更丰富的历史数据。

适应性强：MELA 可以根据不同地区的土壤特性、气候条件和数据可用性进行灵活调整和优化，具有较强的适应性和通用性。

能够捕捉极端气候影响：利用更长的历史数据进行训练和分析，MELA 增加了捕捉极端气候事件（如干旱、洪涝）对土壤湿度影响的机会，有助于提高对气候变化的响应能力和适应性。

三、MELA 在土壤湿度建模中的应用

3.1 研究区域与数据来源

为了验证 MELA 在土壤湿度建模中的有效性，我们选择了一个半干旱地区作为研究区域。该地区具有典型的半干旱气候特征，降水稀少且分布不均，土壤湿度的时空变异性较大。我们收集了以下数据用于研究：

地面观测数据：研究区域内多个站点在 2015 - 2021 年期间的月度土壤湿度测量数据，测量深度包括 5cm、10cm、20cm 等多个层次。

遥感数据：同一时期的中分辨率成像光谱仪（MODIS）的植被指数数据、降水数据和地表温度数据，以及长期的气候再分析数据，如欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的再分析数据。这些遥感数据具有较粗的空间分辨率，但时间跨度较长，可用于提供区域尺度的水文气候信息。

3.2 模型构建与验证

数据预处理与特征选择：首先对地面观测数据和遥感数据进行预处理，去除异常值和缺失值，并进行归一化处理。然后，通过相关性分析和特征重要性评估，选择与土壤湿度相关性较高的特征，如降水总量、地表温度、植被指数等作为模型的输入变量。

MELA 模型训练：使用预处理后的数据，采用神经网络算法训练 MELA 模型。在训练过程中，将 2015 - 2021 年的地面观测土壤湿度数据与相应的遥感数据作为训练样本，调整模型的参数，使模型能够准确地学习到两者之间的关系。

数据外推与模型验证：利用训练好的 MELA 模型，将 2015 - 2021 年的月度土壤湿度测量数据外推到 1958 - 2021 年。为了验证外推结果的准确性，我们将外推得到的土壤湿度数据与部分未参与训练的地面观测数据进行对比。结果表明，MELA 外推得到的土壤湿度数据与实际观测数据具有较好的一致性，归一化精度达到 72%，证明了 MELA 在土壤湿度数据外推方面的有效性。

3.3 土壤湿度分布特征分析

通过 MELA 外推得到的长时间序列土壤湿度数据，我们对研究区域内土壤湿度的时空分布特征进行了深入分析。结果表明，土壤湿度在空间上呈现出明显的异质性，受地形、土壤质地和植被覆盖等因素的影响较大。在山区，由于地形起伏和降水分布不均，土壤湿度变化较大；而在平原地区，土壤湿度相对较为均匀。在时间上，土壤湿度呈现出明显的季节性变化，夏季由于降水较多，土壤湿度较高；而冬季由于降水稀少且蒸发较强，土壤湿度较低。此外，我们还发现，在极端气候事件（如干旱）发生期间，土壤湿度会显著下降，且恢复过程较为缓慢。

四、基于 MELA 的作物产量预测

4.1 可解释人工智能（XAI）模型介绍

为了进一步探究土壤湿度与作物产量之间的关系，并预测作物产量，我们结合 MELA 外推的土壤湿度数据和可解释人工智能（XAI）技术构建了作物产量预测模型。XAI 模型能够解释模型的决策过程和输出结果，揭示各个预测因子对作物产量的影响程度和重要性排序。在本研究中，我们采用了基于树的可解释模型（如随机森林回归）来构建 XAI 模型，该模型具有计算效率高、可解释性强等优点。

4.2 模型构建与验证

数据准备：收集研究区域内 2015 - 2021 年的冬小麦产量数据，并与 MELA 外推得到的土壤湿度数据以及其他气象数据（如温度、降水）进行匹配。将这些数据按照一定的比例划分为训练集和测试集，用于模型的训练和验证。

XAI 模型训练：使用训练集数据，训练基于随机森林回归的 XAI 模型。在训练过程中，模型学习土壤湿度、温度、降水等因素与冬小麦产量之间的关系，并确定各个因素的重要性权重。

模型验证与评估：使用测试集数据对训练好的 XAI 模型进行验证，评估模型的预测性能。结果表明，该模型能够准确地预测冬小麦产量，归一化精度达到 81%。通过对模型输出结果的分析，我们发现土壤湿度在影响冬小麦产量的因素中起着至关重要的作用，尤其是地表附近和根区的土壤湿度对作物产量的影响更为显著。

4.3 预测因子分析与决策支持

通过 XAI 模型，我们对影响冬小麦产量的各个预测因子进行了重要性排序，并分析了它们之间的相互作用关系。结果显示，在半干旱地区，土壤湿度、降水总量和温度是影响冬小麦产量的主要因素。其中，土壤湿度和降水总量对作物产量的影响呈现正相关关系，即土壤湿度和降水增加，作物产量相应提高；而温度对作物产量的影响则较为复杂，在一定范围内，温度升高有利于作物生长，但过高的温度会导致水分蒸发加剧，反而对作物产量产生负面影响。此外，XAI 模型还揭示了各个预测因子的拐点，即当某个因子超过一定阈值时，作物产量会发生明显的变化。这些信息为农业生产决策提供了重要的参考依据，例如农民可以根据土壤湿度和气象条件合理调整灌溉策略和种植品种，以提高作物产量和应对气候变化的能力。

五、气候变化对作物产量的影响分析

5.1 气候情景设置与数据模拟

为了评估气候变化对研究区域内作物产量的潜在影响，我们结合全球气候模型（GCM）的气候预测数据和基于 MELA 的土壤湿度建模与作物产量预测模型，设置了不同的气候情景进行模拟分析。我们选择了两种代表性浓度路径（RCP）情景，即 RCP4.5 和 RCP8.5，分别代表中等排放和高排放情景。根据 GCM 模型预测的未来气候数据（包括温度、降水等），利用 MELA 模型预测不同情景下未来土壤湿度的变化，并将其输入到作物产量预测模型中，模拟未来不同时期（如 2050 年和 2100 年）的作物产量。

5.2 结果与讨论

模拟结果表明，在没有气候适应缓解和适应计划的情况下，到 2050 年和 2100 年，研究区域内的雨养作物产量在 RCP4.5 和 RCP8.5 情景下均呈现下降趋势。在 RCP8.5 高排放情景下，作物产量下降更为明显。这主要是由于气候变化导致温度升高、降水模式改变以及极端气候事件增加，进而影响了土壤湿度和作物生长环境。具体来说，温度升高会加速水分蒸发，导致土壤湿度下降，影响作物的水分供应；降水模式的改变（如降水减少或降水强度增加）可能导致干旱或洪涝灾害发生的频率增加，对作物生长产生不利影响。

然而，通过实施有效的气候适应缓解和适应计划，如推广节水灌溉技术、优化种植结构、加强农田水利设施建设等，可以在一定程度上减轻气候变化对作物产量的负面影响。因此，政府和相关部门应制定科学合理的政策措施，提高农业生产的气候韧性，保障粮食安全和农业可持续发展。

六、结论与展望

本文提出的多尺度外推学习算法（MELA）为土壤湿度建模和预测提供了一种新的有效的方法。通过融合地面观测和遥感数据，MELA 能够将时间有限的局部土壤湿度测量结果外推到更长时间段，为土壤湿度研究提供了更丰富的历史数据。案例研究表明，MELA 在土壤湿度数据外推和建模方面具有较高的准确性，能够有效地捕捉土壤湿度的时空分布特征。

结合可解释人工智能（XAI）技术，我们利用 MELA 外推的土壤湿度数据成功构建了作物产量预测模型，并分析了影响作物产量的关键因素。XAI 模型揭示了土壤湿度、降水和温度等因素对冬小麦产量的重要性和相互作用关系，为农业生产决策提供了科学依据。

此外，基于 MELA 和 GCM 模型的分析表明，气候变化将对研究区域内的作物产量产生显著影响，实施气候适应缓解和适应计划至关重要。未来的研究可以进一步优化 MELA 算法，提高其在不同地区和复杂环境下的适用性和准确性。同时，结合更多的数据源（如无人机遥感数据、物联网传感器数据等）和先进的机器学习技术，深入研究土壤湿度与其他生态系统变量之间的相互关系，为农业可持续发展和生态环境保护提供更全面的支持。