楊小兵 楊晨 任重 楊峻
摘要:為分析氣象因子對安徽省油菜(Brassica napus L.)產(chǎn)量的影響,構(gòu)建適用于油菜單位面積產(chǎn)量預(yù)測模型,利用1999—2018年安徽省78個站點(diǎn)的地面氣象觀測資料及2000—2018年78個縣(市、區(qū))的油菜單位面積產(chǎn)量數(shù)據(jù),采用決策樹算法對影響油菜產(chǎn)量的氣象因子進(jìn)行分析,篩選因子基于支持向量機(jī)建立油菜產(chǎn)量預(yù)測模型。結(jié)果表明,影響油菜產(chǎn)量的主要?dú)庀笠蜃邮浅墒炱跐駶欀笖?shù)、蕾薹期平均氣溫、苗期濕潤指數(shù)、開花期濕潤指數(shù),預(yù)測模型的預(yù)測值與實(shí)測值的均方根誤差為402 kg/hm2,擬合指數(shù)為0.72。
關(guān)鍵詞:油菜(Brassica napus L.);氣象;決策樹;支持向量機(jī);預(yù)測
中圖分類號:S565.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:0439-8114(2020) 16-0158-03
D0I:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.16.036
油菜(Brassica napus L.)是安徽省種植面積最大的油料作物,2017年總產(chǎn)量占全國油菜總產(chǎn)的6%以上,位居全國第五位[1]。安徽省油菜的生育期約220 d,一般10月上中旬開始播種,翌年5月中旬收獲。在油菜生長發(fā)育的進(jìn)程中,受氣象因子影響較大,連陰雨天氣、低溫凍害對其產(chǎn)量的影響尤為顯著,且氣溫與光照在其不同生育期的影響作用存在差異[2-16]。油菜預(yù)測模型的研究已取得一定的成果,現(xiàn)有的機(jī)理性或半機(jī)理性模型有APSIM、EPIC、DSSAT、CROPGRO等,還有學(xué)者基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)構(gòu)建了油菜單產(chǎn)預(yù)測模型[17-20]。機(jī)理性模型使用時,需要輸入的參數(shù)較多,數(shù)據(jù)獲取不便,并且需對關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行本地化調(diào)整,而當(dāng)前構(gòu)建的統(tǒng)計(jì)類模型,因不同地域?qū)τ筒藛萎a(chǎn)造成影響的關(guān)鍵生育期及氣象因子存在差異而無法直接使用[21,22],因此,對安徽省油菜不同生育期的氣候條件對產(chǎn)量的影響深入研究,以便構(gòu)建適用于預(yù)測模型,為探討油菜經(jīng)濟(jì)效益、應(yīng)對氣象災(zāi)害風(fēng)險管理提供參考。
1資料與方法
1.1資料來源
油菜產(chǎn)量數(shù)據(jù),來源于安徽省各市統(tǒng)計(jì)局,包含2000-2018年安徽78個縣(市、區(qū))的單位面積產(chǎn)量;氣象數(shù)據(jù)來源于全國綜合氣象信息共享平臺(CIMISS),包含1999-2018年安徽省78個國家級氣象站的逐日平均氣壓、平均氣溫、平均相對濕度、平均風(fēng)速、日照時數(shù)、降水量、最高氣溫、最低氣溫、經(jīng)緯度等數(shù)據(jù)。
1.2 計(jì)算方法
將油菜產(chǎn)量分解為趨勢產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量。趨勢產(chǎn)量由農(nóng)業(yè)技術(shù)水平?jīng)Q定,與時間相關(guān),氣象產(chǎn)量與各生育期的氣溫、日照、干旱、濕漬害、凍害相關(guān)。凍害指標(biāo)選取參照秦鵬程等[23]研究選取冷積溫,其計(jì)算公式如式(1)、式(2)。干旱、濕漬害指標(biāo)的選取參照徐羽等[24]研究選取濕潤指數(shù),其計(jì)算公式見式⑶、式(4)。
為便于分析將油菜生育期劃分為4個階段,每個階段對應(yīng)日期見表1,將產(chǎn)量劃分為5個量級見表2。采用決策樹算法對油菜量級與4個生育期冷積溫平均氣溫(TEM)、平均日照時數(shù)(SSH)、冷積溫(CDD)、濕潤指數(shù)(W)進(jìn)行劃分,得出影響油菜產(chǎn)量的關(guān)鍵因子,將其作為自變量帶入支持向量機(jī)算法,進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測模型的構(gòu)建。COD = ∑Ni DDi (1)DD={ O,Tmin≥Tthr Tthr-Tmin,Tmin
式中,Tmin為日最低氣溫,Tthr為該生育期凍害指標(biāo),N表示該生育期持續(xù)日數(shù);P為該生育期降水量,ET為日參考作物蒸散量,△表示飽和水汽壓曲線斜率,R為參考作物表層凈輻射,γ為干濕表常數(shù),T為平均氣溫,u為2 m高度處風(fēng)速,es為飽和水汽壓,ea為實(shí)際水汽壓。
2結(jié)果與分析
2.1決策樹分類提取因子
決策樹是解決分類問題的一種常用方法,是一種樹形結(jié)構(gòu),其中每個內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個屬性上的測試,每個分支代表一個測試輸出,每個葉節(jié)點(diǎn)代表一種類別。采用C5.0決策樹算法分析油菜產(chǎn)量與年份及各生育期氣象因子之間的關(guān)系(總樣本593個),結(jié)果如圖1所示。根結(jié)點(diǎn)以年份≤2011為判定條件,在2011年之前產(chǎn)量較低,集中在I、II、III量級,延伸細(xì)分顯示,產(chǎn)量隨年份變化還存在2003年、2006年兩個節(jié)點(diǎn),2003年之前產(chǎn)量以量級I為主,占50%以上(47個樣本),2004-2006年有所提高,量級I占20%左右(53個樣本),2007-2011年以量級III為主,占比接近60% (130個樣本);在2011年后成熟期濕漬害、蕾薹期氣溫、開花期的濕漬害、苗期的干濕條件對產(chǎn)量影響較大,當(dāng)成熟期濕潤指數(shù)>2.53時產(chǎn)量偏低,且當(dāng)開花期濕潤指數(shù)>2.09時產(chǎn)量進(jìn)一步降低,其量級I、II占比接近60%(50個樣本),產(chǎn)量最高出現(xiàn)在成熟期濕潤指數(shù)≤2.53、蕾薹期平均氣溫>4.89℃、苗期濕潤指數(shù)>0.99,其量級IV、V占比接近70%(186個樣本)。
2.2 支持向量機(jī)預(yù)測模型
支持向量機(jī)方法是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理基礎(chǔ)上,根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折中,以獲得最好的推廣能力[25-27]。模型構(gòu)建時將年份Year、成熟期濕潤指數(shù)W4、蕾薹期平均氣溫TEM2、開花期濕潤指數(shù)W3、苗期濕潤指數(shù)W1作為輸入因子,對油菜單位面積產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測,采用K值交叉驗(yàn)證,將所有數(shù)據(jù)分割成10個子樣本,不重復(fù)地選取其中一個子樣本作為測試集,其他9個樣本用來訓(xùn)練,模型評價指標(biāo)采用均方根誤差以及擬合指數(shù)IA,共重復(fù)10次,使每個子樣本都參與訓(xùn)練且被測試,降低泛化誤差。由圖2可以看出,模型得出的預(yù)測值與實(shí)測值的均方根誤差為402kg/hm2,擬合指數(shù)為0.72,具有一定的應(yīng)用價值。
3小結(jié)與討論
利用1999-2018年安徽省78個國家級氣象站的地面氣象觀測資料及相應(yīng)的油菜產(chǎn)量數(shù)據(jù),基于決策樹C5.0算法對影響油菜產(chǎn)量的氣象因子進(jìn)行分析,篩選出關(guān)鍵因子,并采用支持向量機(jī)算法構(gòu)建安徽省油菜單位面積產(chǎn)量預(yù)測模型。
1)安徽地區(qū)油菜單位面積產(chǎn)量在時間尺度上存在3個增加節(jié)點(diǎn),即2003年、2006年、2011年;
2) 成熟期濕漬害、蕾薹期氣溫、開花期的濕漬害、苗期的干濕條件對單位面積產(chǎn)量影響較大,當(dāng)成熟期濕潤指數(shù)≤2.53、蕾薹期平均氣溫>4.89、苗期濕潤指數(shù)> 0.99,單位面積產(chǎn)量最高;
3) 所建立的油菜單位面積產(chǎn)量預(yù)測模型,得出的預(yù)測值與實(shí)測值的均方根誤差為402 kg/hm2,擬合指數(shù)為0.72,具有一定的應(yīng)用價值。
本研究所用的油菜產(chǎn)量數(shù)據(jù)受抽樣調(diào)查等統(tǒng)計(jì)方法的影響,存在一定偏差,數(shù)據(jù)時空跨度較大,但未考慮油菜品種對其的影響,模型構(gòu)建所需數(shù)據(jù)樣本不足,有待進(jìn)一步加強(qiáng)。
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收稿日期:2019-12 -10
基金項(xiàng)目:安徽省氣象局碩博士工作啟動經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(RC201620)
作者簡介:楊小兵(1990-),男,江蘇興化人,工程師,碩士,主要從事應(yīng)用氣象、數(shù)據(jù)分析與建模研究,(電話)15256941260(電子信箱)yangxb1990@163.com;通信作者,楊峻(1992-),男,江蘇興化人,碩士,主要從事計(jì)算機(jī)控制與優(yōu)化研究,(電子信箱)seahiscuityj@163.com。