综述：机器学习与作物物种分布模型：综述

《Ecological Informatics》：Machine learning and species distribution models for crops: A review

农业土地适宜性分析（ALSA）在应对气候变化和人口增长压力下至关重要，近年机器学习（ML）与物种分布模型（SDM）显著提升了预测精度。基于PRISMA和PCC框架，对113篇文献分析显示：MaxEnt（58.1%）和随机森林（12.5%）是主流算法，气候情景（RCP/SSP）被63.7%研究纳入，但仅6%考虑社会经济因素。水稻、咖啡、小麦最常被研究，区域分布以亚洲（47.8%）和非洲（23.9%）为主。未来需加强多模型集成、数据标准化及社会经济因素整合。

　　
本文是一篇关于农业土地适宜性分析（Agricultural Land Suitability Analysis, ALSA）的研究综述，系统梳理了人工智能和机器学习方法在作物空间分布预测中的应用现状、挑战及未来方向。研究团队通过系统文献分析方法，对2018年至2024年间发表的113篇相关研究进行了全面评估，发现该领域自2021年起呈现爆发式增长，年均发表量从不足10篇跃升至近20篇，凸显学界对新兴技术的重视。

### 一、研究背景与核心问题
全球农业正面临多重压力：人口预计到2050年增长35%-70%，气候变化导致作物分布区持续迁移，水资源短缺和土地退化问题加剧。传统ALSA方法如层次分析法（AHP）存在主观性强、多准则处理困难等缺陷，而机器学习（ML）和物种分布模型（SDM）因其数据驱动、非线性建模等优势，逐渐成为主流技术。研究重点聚焦于如何通过技术革新提升作物适宜性分析的准确性和适应性。

### 二、研究方法与数据筛选
采用PRISMA框架和PCC（种群、概念、背景）模型进行文献筛选。数据库覆盖Scopus和Web of Science，通过关键词组合（如"cash crops"+"SDM"+"machine learning"）精准定位目标文献。经多轮筛选（标题、摘要、全文）后保留113篇有效研究，覆盖亚洲（47.8%）、非洲（23.9%）、美洲（15.9%）和欧洲（4.4%）四大洲，中国以28篇成为主要贡献国。

### 三、核心研究发现
1. **作物分析分布**：55种作物中，水稻（22次）、咖啡（19次）、小麦（17次）和玉米（12次）占据主导。地理分布呈现显著地域关联性，如亚洲侧重水稻和小麦，美洲聚焦咖啡和玉米，欧洲则集中在葡萄种植。

2. **模型应用现状**：
- **MaxEnt**：以58.1%的占有率成为最常用模型，尤其在短周期作物（如咖啡、葡萄）预测中表现优异。但其对气候情景参数敏感，存在"伪缺乏"数据干扰。
- **随机森林（RF）**：在伊朗、土耳其等地区的小麦和葡萄适宜性分析中表现突出，具有更强的抗缺失数据能力。
- **支持向量机（SVM）**：在大型数据集（如全球小麦分布）中展现优势，AUC值可达0.87，但对区域异质性建模存在局限。
- **集成方法**：仅7.1%的研究采用多模型集成，但实验表明集成模型AUC可提升至0.94（如埃塞俄比亚小麦研究）。

3. **环境变量考量**：
- 78.6%的研究仅使用生物气候（40%）、地形（24%）和土壤（22%）数据，仅6%纳入社会经济因素（如人口密度、GDP）。
- 气候情景分析中，RCP4.5和8.5占比最高（各18.7%和20%），SSP情景应用增长显著，但SSP1-2.6仅占9%。

### 四、关键技术比较
1. **MaxEnt**：适合快速生成初步分布图，但对复杂交互作用建模能力有限。西班牙葡萄种植研究显示，其预测的气候适宜区在2050年缩减12%，但法国因地形优势实现逆增长。

2. **随机森林**：在伊朗地区小麦分析中，AUC（0.918）显著高于SVM（0.852）。其优势在于可处理高维数据（如土耳其橄榄油研究整合15个环境变量），但对长期气候预测的敏感性不足。

3. **支持向量机**：在乌干达咖啡-香蕉间作研究中，对Robusta咖啡的预测准确率提升20%。其短板在于对缺失数据的处理能力弱于RF。

4. **神经网络**：在伊朗 Silakhor 平原的小麦-水稻-大麦综合分析中，ANN对大麦的预测精度（AUC=0.89）优于RF（0.85）。但需注意网络结构设计对结果的影响，过深网络易过拟合。

### 五、关键挑战与改进方向
1. **数据局限性**：
- 仅22%的研究同时使用作物实际产量数据（如小麦产量分布图）进行模型验证
- 土壤数据分辨率普遍低于10m（68%研究使用USGS 1km数据）
- 气候情景与社会经济因素耦合度不足，仅15%研究尝试将GDP增长率与土地竞争纳入模型

2. **方法学缺陷**：
- 73%的研究未进行跨模型对比验证
- 89%的气候情景分析仅考虑单周期预测（如2050年）
- 生态位重叠（如咖啡与香蕉间作）的研究不足，仅占6%

3. **技术瓶颈**：
- 多模型集成多停留在简单平均（占比81%），加权平均和贝叶斯融合仅占9%
- 年际数据缺失导致模型泛化能力受限（如仅12%研究包含10年以上观测数据）
- 碳浓度（CO2）对作物分布的影响研究不足，现有模型仅2%包含CO2浓度变量

### 六、未来研究方向
1. **方法创新**：
- 开发多模型动态加权系统（如根据AUC值自动调整权重）
- 构建作物-气候-社会经济耦合模型（需整合FAO数据库、World Bank经济指标等）
- 探索联邦学习框架下的分布式模型训练（解决数据隐私问题）

2. **数据体系建设**：
- 开发高分辨率（5m）作物历史数据库（需整合卫星遥感与地面监测）
- 构建动态参数库（如土壤有机质年变化率）
- 建立气候情景与社会经济参数的交互作用数据库

3. **区域扩展**：
- 重点加强地中海地区（现有研究仅占4.4%）
- 建立热带地区作物模型（如非洲高粱需水量预测）
- 开发干旱区作物（如卡萨瓦）专用模型

4. **技术融合**：
- 开发"机理模型+数据驱动"混合系统（如DSSAT+ML）
- 建立空间计量经济学模型（整合市场半径、运输成本等）
- 研发基于区块链的模型可重复性验证平台

### 七、实践启示
1. **政策制定**：建议建立区域模型数据库（如非洲干旱区专项模型），将模型输出纳入国家农业规划（如埃塞俄比亚小麦区划方案）
2. **技术应用**：
- 建议采用RF+MaxEnt混合模型（综合精度提升15-20%）
- 开发多尺度验证机制（10m-1km分辨率交叉验证）
3. **教育体系**：建议在农业院校增设"机器学习在精准农业中的应用"必修模块，培养跨学科人才

该研究揭示，尽管AI技术显著提升了ALSA的预测精度（平均AUC达0.88），但实际应用仍存在30%以上的参数配置误差。未来需要建立统一的方法学标准（如数据格式、模型验证流程）和共享数据库，以实现研究结果的横向比较和策略转化。建议优先开发开源平台，整合现有研究中的152种环境变量和89种作物模型参数包，推动农业智能决策的标准化进程。