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基于机器学习的温室樱桃番茄灌溉预测模型研究

作者及机构
本研究的通讯作者为西北农林科技大学园艺学院的Zhi Zhang和Xiaohui Hu，合作作者包括Zheng Wang、Zhaolong Liu等。研究团队来自西北农林科技大学园艺学院、农业农村部西北设施园艺工程重点实验室及陕西省设施农业研究中心。研究成果发表于《Computers and Electronics in Agriculture》期刊，2025年5月在线发表（Volume 237, Article 110558）。

学术背景
研究领域为精准农业（Precision Agriculture）中的智能灌溉技术。温室蔬菜生产对水分管理高度敏感，传统灌溉依赖固定时间或水量，难以动态响应作物需求，易导致资源浪费或生长抑制。樱桃番茄作为高价值作物，其水分需求受光照强度显著影响，但两者交互机制尚未明确。研究团队提出：结合光照动态优化灌溉策略是提升产量与品质的关键。

研究目标包括：
1. 通过田间实验量化不同光照与灌溉组合对樱桃番茄生长的影响；
2. 开发基于机器学习（Machine Learning, ML）的灌溉量预测模型；
3. 部署物联网（IoT）系统验证模型实效性。

研究流程与方法
1. 实验设计与数据采集
- 实验设置：采用裂区设计，主因子为光照强度（100%自然光L1 vs. 70%遮光L2），副因子为基质相对湿度（RH）划分的4个灌溉水平（W1:35-45%, W2:45-55%, W3:55-65%, W4:65-75%）。
- 监测系统：使用针式土壤湿度传感器实时监测基质湿度，配合数字流量计记录耗水量；环境参数（温度、湿度、光照）通过HOBO小型气象站每30分钟采集。
- 样本量：连续两年（2022-2023）重复实验，共8种处理组合，每处理3重复。

1. 综合评价体系构建

   • 指标筛选：基于Pearson相关性分析，从生长（如干物质积累）、光合（净光合速率）、产量（单果重）、品质（番茄红素、可溶性蛋白）及水分利用效率（WUE）中选取7项核心指标。
     
   • 权重计算：结合层次分析法（AHP）与熵权法，通过TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）对处理组合排序，确定最优灌溉量。
     

2. 机器学习模型开发

   • 输入变量：环境参数（温度、湿度、光照）的极值、均值组合（如组合B：Tmax, Tmean, RHmax, RHmean, Lmax, Lmean）。
     
   • 模型对比：测试8种算法，包括传统回归（MLR、Ridge）、树模型（RF、XGBoost）及深度学习（GRU、LSTM、Transformer）。
     
   • 训练策略：按生育期（营养生长vs.生殖生长）分别建模，以决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）评估性能。
     

3. 系统部署与验证

   • 硬件集成：STM32F103单片机连接传感器（RS485型温湿度计、光照仪、土壤湿度探头）与电磁阀，通过4G模块（SIM7600）与云平台交互。
     
   • 田间验证：对比模型推荐灌溉与传统农户实践，测定果实品质、产量及WUE差异。
     

主要结果
1. 光照-灌溉交互效应
- 充足光照下，基质湿度55-65%（W3）处理综合评分最高（2022:0.739；2023:0.671）；遮光条件下，35-45%（W1）更优（2022:0.435）。表明光照减弱时需降低灌溉量以适配蒸腾需求。

1. 模型性能

   • XGBoost在营养生长期和生殖生长期均表现最佳，R²分别为0.820和0.840，RMSE低至2.713和3.133。其优势在于：
     
     • 处理非线性关系（如光照突变对水分需求的影响）；
       
     • 计算效率高（训练时间<0.03秒），适合实时决策。
       
   • 输入组合B（极值+均值）普遍优于其他组合，说明环境波动特征对预测至关重要。
     

2. 田间验证效果

   • 模型组单果重提升17.8%，番茄红素含量增加23.1%，WUE提高20.7%，证实其优于经验灌溉（表4）。
     

结论与价值
1. 科学价值：
- 首次量化了温室樱桃番茄的光照-灌溉动态关系，提出分生育期、分光强的精准灌溉策略；
- 开发了以XGBoost为核心的轻量化预测模型，为复杂环境下的农业决策提供方法论参考。

1. 应用价值：
   
   • 集成STM32与云平台的IoT系统可实现低成本部署，适用于设施农业；
     
   • 模型推广可减少水资源浪费，提升果实品质，助力可持续农业。
     

研究亮点
1. 多学科融合：结合植物生理学（光合响应）、环境传感技术与机器学习，构建闭环决策系统。
2. 方法创新：
- 采用TOPSIS-AHP综合评价体系，避免主观权重偏差；
- 提出“环境极值+均值”输入组合，增强模型鲁棒性。
3. 可扩展性：框架可适配其他高价值作物（如草莓、甜椒）的灌溉优化。

其他发现
- 深度学习模型（如Transformer）因数据量不足表现欠佳，暗示小样本场景下特征工程比模型复杂度更重要。
- 云-边协同架构（Cloud-Edge Computing）为未来农业AI落地提供了可行路径。

此报告完整呈现了研究的创新性、方法论严谨性及实践意义，可供同行研究者全面了解该工作的贡献与潜力。