解锁棉花产量预测密码：机器学习模型 VS 统计模型，谁主沉浮？

为解决棉花产量预测难题，研究人员开展对比统计和机器学习模型预测棉花产量的研究。结果显示 ANNs 表现更优，能更好考虑天气因素交互影响。推荐阅读，助您了解棉花产量预测前沿及气象因素影响。

　　

棉花，作为世界上极为重要的经济作物，在纺织、医药、汽车等多个行业都有着不可或缺的地位。印度，这个在棉花种植领域占据重要地位的国家，其棉花种植面积位居世界第一，产量也名列前茅，且大多在雨养条件下进行种植。在这样的种植模式下，棉花的产量与天气状况紧密相连。

随着全球气候的变化，天气的不确定性日益增加，这给棉花生产带来了巨大的挑战。以往的研究大多聚焦于粮食作物的产量预测，对于棉花这类重要的纤维作物关注相对较少。而且，现有的预测方法存在诸多问题。传统的统计模型，像多元线性回归（MLR），虽然应用广泛，但在处理大量独立变量和样本时，容易出现模型过拟合的情况，尤其是当样本数量少于预测变量数量，以及独立因素之间存在多重共线性时，预测的准确性大打折扣。作物模拟模型虽然能深入分析作物生物学特性，但受限于数据的可获取性，实际应用也面临困难。因此，寻找一种更精准、更有效的棉花产量预测方法迫在眉睫。

为了解决这些问题，研究人员在《Journal of Cotton Research》期刊上发表了题为《Comparative assessment of statistical and machine learning models for predicting cotton yield in rainfed conditions》的论文。通过一系列深入的研究，他们得出结论：在预测棉花产量方面，机器学习模型，尤其是人工神经网络（ANNs），表现优于传统的统计模型。ANNs 能够更好地考虑不同生长阶段天气因素对产量形成的交互影响，这一成果对于指导棉花种植管理和政策制定具有重要意义。

在这项研究中，研究人员采用了多种关键技术方法。首先，他们收集了 1990 - 2021 年印度卡纳塔克邦主要棉花产区的长期数据，包括棉花的种植面积、产量、生产力以及每日的天气参数，如最高和最低温度、早晚相对湿度、降雨量等。为了综合考虑天气变量的个体和交互影响，他们计算了一系列加权和未加权的天气指数。然后，运用了多种模型进行分析，包括逐步多元线性回归（SMLR）、人工神经网络（ANNs）、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）、随机森林（RF）以及自回归整合移动平均（ARIMAX）。最后，通过计算决定系数（）、均方根误差（RMSE）、归一化均方根误差（nRMSE）、建模效率（EF）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标，对模型的性能进行评估。

研究结果令人瞩目，下面让我们逐一来看。

1. 棉花产量预测模型的表现
   • SMLR 模型：研究人员利用 SMLR 模型对 2020 年和 2021 年卡纳塔克邦十个地区的棉花产量进行了验证。结果发现，该模型在不同地区的预测准确性差异较大。在一些地区，预测偏差较小，准确性较高；而在另一些地区，如卡拉布尔吉和赖久尔，偏差较大，预测效果较差。这表明 SMLR 模型在不同地区的适应性存在差异，难以稳定地提供准确的预测。
   • ARIMAX 模型：ARIMAX 模型的预测结果同样显示出与实际产量的偏差。在 F1 和 F2 阶段，除了个别地区，大多数地区的平均绝对百分比误差（MAPE）值小于 25%，说明其准确性较低但仍在可接受范围内。像达尔瓦德和奇特拉杜尔加等地区，模型表现相对较好；而卡拉布尔吉和科帕尔地区偏差较大，RMSE 值较高，这意味着该模型在这些地区可能需要进一步改进，或者存在其他外部因素影响了棉花产量的预测。
   • LASSO 模型：LASSO 模型在不同地区和年份的表现也参差不齐。在 F1 和 F2 阶段，大部分地区的 MAPE 值小于 25%，但仍有部分地区偏差较大。例如，在 2020 年 F1 阶段，卡拉布尔吉的产量被高估，偏差达到 - 79%；在 2021 年 F2 阶段，多个地区出现了不同程度的高估或低估情况。这说明 LASSO 模型虽然在处理多重共线性方面有一定优势，但在预测棉花产量时，仍需要进一步优化以提高准确性。
   • RF 模型：随机森林（RF）模型在预测棉花产量时，不同地区的表现有所不同。在 F1 和 F2 阶段，RMSE 和 MAPE 值在不同地区有较大差异。达尔瓦德和维贾亚普拉地区的偏差较小，预测相对准确；而哈韦里、卡拉布尔吉和科帕尔地区偏差较大，尤其是在 F1 阶段。这表明 RF 模型在某些地区能够较好地预测棉花产量，但在其他地区还需要进一步调整和优化。
   • ANN 模型：人工神经网络（ANN）模型在众多模型中脱颖而出。在 2020 年和 2021 年的验证中，除了卡拉布尔吉在 F1 阶段的部分数据外，大多数地区的预测误差都在可接受范围内，即 ±10% 以内。从模型评估指标来看，RMSE、nRMSE 值较低，EF 值较高，这表明 ANN 模型在预测棉花产量方面具有较高的准确性和可靠性，是一种更适合用于棉花产量预测的模型。
   
   
2. 模型间的比较：研究人员对不同模型在 2023 年 F1 和 F2 阶段的预测结果进行了比较。SMLR 模型在不同地区的值有所差异，部分地区表现较好，部分地区则相对较弱。ARIMAX、LASSO、RF 和 ANN 模型的预测产量范围各不相同，但总体来看，ANN 模型在多个地区的预测表现更优。通过比较不同模型预测的平均产量与 1990 - 2021 年的平均产量，发现 2023 年各模型预测的平均产量均高于历史平均水平。
3. 主要气象因素对棉花产量的影响：由于 ANN 模型在预测方面的出色表现，研究人员进一步利用它来评估影响棉花产量的重要气象因素。结果发现，不同地区影响棉花产量的关键气象因素存在差异。在营养生长阶段（F1），一些地区如达尔瓦德和维贾亚普拉，最高温度（）和早晨相对湿度（ II）的相互作用对产量影响较大；而在卡拉布尔吉、贝拉尔加维和迈索尔等地区，最低温度（）和降雨量（）的相互作用更为关键。在生育中期（F2），迈索尔和赖久尔地区，和的未加权相互作用影响产量；达尔瓦德和巴拉里地区，则是和的加权相互作用起主要作用。这些差异充分说明了气象因素对棉花产量的影响在不同地区和生长阶段各不相同。

综合研究结论和讨论部分，这项研究意义非凡。研究表明，ANNs 在预测棉花产量方面确实具有显著优势，其能够精准地考虑天气因素间的交互作用，这是传统统计模型难以企及的。这一成果为棉花种植者和相关决策者提供了强有力的支持。例如，种植者可以依据 ANNs 模型的预测结果，提前调整种植策略，如合理安排灌溉时间、优化施肥方案等，以应对不同的天气状况，从而提高棉花产量和质量。决策者也能根据这些预测，制定更为科学合理的农业政策，保障棉花产业的稳定发展。

不过，机器学习模型也并非十全十美。就拿 ANNs 来说，它虽然预测能力强，但就像一个神秘的 “黑匣子”，内部的运行机制难以理解，无法清晰地揭示变量之间的内在关系。这就好比我们虽然知道它能给出准确答案，却不知道答案是怎么来的。未来的研究可以朝着增强模型可解释性的方向努力，同时进一步探索如何将土壤和作物生长参数等更多因素融入模型，让预测更加精准。这样一来，不仅能为棉花种植提供更精准的指导，对于其他雨养作物的产量预测和种植管理也具有重要的参考价值，为全球农业的可持续发展贡献力量。