33、利用作物生长和机器学习模型进行玉米产量预测

利用作物生长和机器学习模型进行玉米产量预测

在农业生产中，准确预测玉米产量对于合理规划种植、保障粮食供应具有重要意义。本文将介绍一种结合机械作物生长模型（MCGM）和机器学习模型（ML）的方法，用于玉米产量的预测和优化。

1. 机械作物生长模型（MCGM）

MCGM是对整个生长季节所有生理过程的数学描述，它通过预测作物各组成部分的生长，考虑田间种植的相互关系，对整个作物进行动态模拟。

1.1 热量单位计算

作物的生长从种植日期到收获时间，或者直到总热量单位（HU）等于作物的潜在HU。HU的计算公式如下：
[HU(i) = \frac{(T_{max,(i)} - T_{min,(i)})}{2} - T_{b,j}]
其中，$HU(i)$ 表示第 $i$ 天的HU值，$T_{max,(i)}$ 和 $T_{min,(i)}$ 分别表示第 $i$ 天的最高温度（$^{\circ}C$）和最低温度（$^{\circ}C$），$T_{b,j}$ 是特定作物的基础温度，除抽丝期外，所有物候期最常用的基础温度为 $8^{\circ}C$。

累积热量单位（AHU）的计算如下：
[AHU(i + 1) = AHU(i) + HU(i)]
作物的物候进展取决于每日HU的累积。

1.2 叶面积计算

叶数被用作衡量发育速率的指标，受土壤温度和光周期的影响。单个叶片的面积计算公式为：
[A(i) = A_M \cdot e^{[-0.0344 \cdot (LN(i) - L_{NM})^2 + 0.000731 \cdot (LN(i) - L_{NM})^3]}