查看更多>>摘要：选取贵州中东部烟叶种植区域 2010-2021 年 47 个区(县)气象和烤烟单叶重数据,分析气象要素对烤烟单叶重的影响,运用线性和非线性 4 种方式基于年尺度 4 个气象要素(四要素)和旬尺度多个气象要素(多要素)分别建立烤烟单叶重模型,并验证模型的准确性和稳定性,探究不同模型在贵州中东部区域评估单叶重的优劣.结果表明:(1)贵州中东部烟区近 12a下部叶单叶重平均为 5.7g,中部叶单叶重平均为 9.2g,上部叶单叶重平均为 10.8g,下部叶单叶重变幅小于中部叶和上部叶.(2)基于四要素建模,下部叶单叶重BP神经网络算法模型的模拟效果最优,R2 为0.26,RMSE为0.84g;中、上两部叶单叶重的随机森林算法模型的模拟效果最优,中部叶R2 为 0.33,RMSE为 1.08g,上部叶R2 为 0.16,RMSE为 1.59g.基于多要素建模,下、上两部叶单叶重的随机森林算法模型的模拟效果最优,下部叶R2 为 0.22,RMSE为 0.85g,上部叶R2 为 0.16,RMSE为 1.57g;中部叶单叶重的BP神经网络算法模型的模拟效果最优,R2 为 0.18,RMSE为1.14g.(3)基于多要素的逐步回归算法在下部叶的准确率为 34.86%,其他算法对同叶位的模拟准确性普遍在 70%以上,多要素BP神经网络模型预测下部叶单叶重准确率最高,为 86.24%,四要素随机森林模型中部叶单叶重准确率最高,为 89.91%;多要素随机森林算法预测上部叶单叶重准确率最高,为 84.4%.(4)基于四要素算法模型对贵州中东部 2021 年单叶重预测,中下部叶单叶重四种算法模型准确率差别不大,上部叶单叶重随机森林算法的准确率最高,为 91%,明显高于其余三种算法模型;基于多要素情况下,各模型下、中、上部位平均模拟准确率为 81%、74%和 85%.(5)在市州维度四要素条件下,下部叶单叶重模拟结果BP 神经网络平均准确率为 84%;四种算法模型对中部叶模拟结果无显著差异;上部叶模拟结果随机森林算法平均准确率最高,为 92%.多要素条件下,下部叶单叶重模拟结果线性回归平均准确率为 91%;上部叶单叶重模拟结果线性回归平均准确率最高,为 88%.综上,针对贵州中东部平均烟叶单叶重,采用四要素运用BP神经网络和随机森林算法能较好地模拟气象因素对烟叶单叶重的影响,为烟叶生产的调控提供科学依据.
万方数据
维普