基于自适应神经模糊推理系统的印度半干旱地区多作物产量预测模型研究

为解决印度半干旱地区粮食安全与气候适应性农业的迫切需求，Kalpesh Borse等研究人员利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)开发了多作物产量预测模型。研究以降雨量、温度、蒸发量和相对湿度等气候参数为输入，成功预测了水稻、高粱、玉米、花生和甘蔗的产量，模型验证显示R2最高达0.94。该研究为农业决策提供了高精度工具，对应对气候变化下的粮食生产挑战具有重要意义。

　　

印度作为全球人口最多的国家，粮食安全始终是悬在头顶的达摩克利斯之剑。随着气候变化加剧，半干旱地区的农业生产面临前所未有的挑战。传统的经验式产量预估方法已难以满足精准农业的需求，而单一作物模型又无法反映农民实际种植的多样性。在这个背景下，来自萨达尔瓦拉布拜国家技术学院土木工程系的研究团队另辟蹊径，将人工智能中的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)引入农业领域，开创性地构建了适用于五种主要作物的产量预测模型，相关成果发表在《Scientific Reports》上。

研究团队采用了创新的数据合成技术，通过逆累积分布函数(CDF)方法扩充了1987-2020年间印度纳西克地区的气候与作物数据。他们选取降雨量、最高/最低温度、蒸发量和相对湿度五个关键气候参数作为输入，采用混合优化算法训练ANFIS模型，通过1000次迭代优化梯形隶属函数。模型验证采用7:3的数据分割策略，并运用RMSE、NSE等多项指标进行性能评估。

数据合成与模型构建
研究团队通过逆CDF方法成功合成了213组水稻、66组高粱等作物的训练数据，解决了农业研究中样本量不足的难题。这种创新方法为后续模型训练提供了充分的数据支持。

多作物产量预测
针对五种作物开发的ANFIS模型表现出色，其中甘蔗模型的预测精度最高(R²=0.94)，而高粱模型因作物特性差异表现相对较弱。所有模型在验证阶段的nRMSE均低于20%，证明气候参数能有效解释产量变异。

性能对比分析
与已有研究相比，该研究的创新性体现在同时考虑多作物和多气候参数。甘蔗模型的优异表现(RMSE=0.009kg/ha)验证了ANFIS在处理非线性关系上的优势，其精度显著高于传统ANN方法。

讨论与展望
这项研究突破了单一作物预测的局限，首次实现了半干旱地区多作物协同预测。虽然模型未考虑土壤、施肥等参数，但仅凭气候数据就取得了令人满意的结果，这为资源有限地区的农业预测提供了实用方案。研究者特别指出，ANFIS自动生成模糊规则的能力大幅降低了建模难度，而其可解释性又优于"黑箱"式的深度学习模型。

未来研究可进一步整合卫星遥感和土壤数据，并将模型拓展至其他农业生态区。这项成果不仅为农民提供了播种前的决策依据，也为政府部门制定粮食政策提供了科学工具，在气候变化背景下具有重要的实践价值。论文最后强调，这种低计算复杂度的智能算法特别适合在发展中国家推广，有望成为保障全球粮食安全的新利器。