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基于机器学习算法的河南省县级冬小麦产量模拟研究

文献类型： 中文期刊

作者： 刘星麟 1 ; 刘园 1 ; 杨凡 1 ; 刘布春 1 ; 韩锐 1 ;

作者机构： 1.中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所/作物高效用水与抗灾减损国家工程实验室

关键词： 冬小麦;产量模拟;随机森林;气象因子;OOB分析;旬尺度

期刊名称： 河南农业科学

ISSN： 1004-3268

年卷期： 2025 年 54 卷 008 期

页码： 167-180

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 河南省是冬小麦种植大省，精准评估冬小麦产量对保障国家粮食安全意义重大。基于2000—2019年河南省16个县（市）的旬尺度气象数据与河南省县级冬小麦产量数据，分析机器学习模型在冬小麦产量模拟中的性能。将数据集分为测试集（2000—2015年）与训练集（2016—2019年），基于多元逐步回归、随机森林和随机森林OOB方法，构建河南省县级冬小麦产量模拟模型，并对比验证不同模型模拟效果。结果表明，2000—2019年河南省县级冬小麦产量在2 001～7 980 kg/hm2波动，平均值为5 675 kg/hm2，变异系数区间为3.75%～26.58%。基于通过95%显著性检验的19个旬尺度气象因子构建多元逐步回归模型，验证R2为0.620 9,RMSE为907.06 kg/hm2；使用全部特征因子构建的随机森林模型验证R2为0.772 5,RMSE为664.36 kg/hm2。基于随机森林OOB重要性分析，共筛选68个关键旬尺度气象特征因子，其中，11月、3月、4月、6月的旬尺度气象因子对冬小麦产量的影响尤为显著。随机森林OOB模型模拟县级冬小麦产量的验证R2为0.860 5,RMSE为636.58 kg/hm2。随机森林OOB模型表现优于多元逐步回归模型与随机森林模型，R2分别提高38.59%和11.39%,RMSE分别降低29.82%和4.18%。利用有限的气象数据和县尺度产量数据，实现了可靠且较高精度的冬小麦产量模拟，为区域冬小麦产量模拟提供了方法参考。

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