魏曉奕 張佩 徐進 朱寶

摘要：以油菜單株第一分枝數(shù)、單株籽粒質(zhì)量、單株莢果數(shù)、千粒質(zhì)量、籽粒與莖稈比、產(chǎn)量等為預(yù)測對象，利用觀測品種同為秦油2號的淮安站1995—2004年油菜農(nóng)業(yè)氣象觀測資料及對應(yīng)的氣象觀測資料，充分考慮油菜各生育階段的生理特性及其對氣象條件的不同要求，梳理確定育苗期≥0 ℃有效積溫等35個氣象因子，分別采用多元線性回歸及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等2種方法構(gòu)建油菜產(chǎn)量因素的預(yù)測模型，并利用觀測品種也為秦油2號的鎮(zhèn)江站及射陽站1996—2000年、金壇站1997—2000年數(shù)據(jù)資料驗證所構(gòu)建模型的預(yù)測效果。對比分析2種模型的預(yù)測效果發(fā)現(xiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測精度和穩(wěn)定性上均優(yōu)于線性回歸模型，能對具有交互作用下的眾多氣象因子和產(chǎn)量因子進行非線性映射，可以更好地反映出油菜產(chǎn)量因素與相關(guān)氣象因子間的函數(shù)關(guān)系。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);多元線性回歸;產(chǎn)量預(yù)測方法;油菜產(chǎn)量因素

中圖分類號：S165+.27 文獻標(biāo)志碼： A

文章編號：1002-1302（2021）07-0089-06

收稿日期：2020-07-27

基金項目：江蘇省“333工程”高層次人才培養(yǎng)科研項目（編號：BRA2019348）;2019年國內(nèi)外作物產(chǎn)量氣象預(yù)報專項;江蘇省氣象局科技項目（編號：KM201905）。

作者簡介：魏曉奕（1984—），女，山東濟南人，工程師，主要從事氣象資料研究。E-mail：topw4489@sina.com。

通信作者：張 佩，碩士，副研級高級工程師，主要從事應(yīng)用氣象研究。E-mail：78073954@qq.com。

我國作物產(chǎn)量預(yù)測研究發(fā)展至今，成熟應(yīng)用于業(yè)務(wù)服務(wù)中的模型仍以構(gòu)建氣象因子與對應(yīng)氣象產(chǎn)量間的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)[1-3]。氣象產(chǎn)量的獲取，須要對實際產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行平滑處理，由于此過程消減了氣象因子的波動性，導(dǎo)致氣象產(chǎn)量并不能精確反映實際產(chǎn)量的變化。而氣象因子的波動性直接影響作物特定生育階段的生長狀況，并反映在產(chǎn)量因素的變化上。準確預(yù)報產(chǎn)量因素不僅可以輔助預(yù)測最終產(chǎn)量，更重要的是可以揭示氣象因子影響作物生育過程的機制，使產(chǎn)量預(yù)測更具有生理學(xué)意義。目前有關(guān)氣象因子與產(chǎn)量因素的研究還主要集中在1個或幾個氣象因子對特定生育階段的影響[4-6];由于影響產(chǎn)量因素的因子復(fù)雜，不同因子間還存在相互影響甚至消減作用，對產(chǎn)量因素預(yù)測的研究鮮見報道。

目前，產(chǎn)量預(yù)測普遍直接選用時段內(nèi)的平均氣溫、累積降水量及總?cè)照諘r數(shù)等常規(guī)氣象因子進行模型構(gòu)建[7-11]，而較少考慮作物自身的生理特性。在實際生產(chǎn)中，作物在不同生育階段對氣象因子波動的響應(yīng)是不同的[6，12-13]，因此本研究結(jié)合油菜生理特性，選用不同生育階段的關(guān)鍵氣象因子進行產(chǎn)量因素預(yù)測模型的構(gòu)建。

在眾多作物產(chǎn)量預(yù)測模型的構(gòu)建方法中，多元回歸法由于原理簡單、使用便捷，在研究中被普遍使用[14-15]。它采用線性順序處理的方法，適用于以多個自變量因子來解釋某一因變量，但它對復(fù)雜過程的模擬有一定的局限。與多元回歸不同，BP（back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可學(xué)習(xí)并存儲大量輸入-輸出模式的映射關(guān)系，而又無需事前揭示描述其數(shù)學(xué)方程，因此可以逼近任意連續(xù)函數(shù)，從而具有很強的非線性映射能力，已得到廣泛應(yīng)用[16-19]，如病蟲害預(yù)測[20-21]、小氣候預(yù)測[22]、產(chǎn)量預(yù)測[23-24]等農(nóng)業(yè)氣象預(yù)測。這些應(yīng)用大多數(shù)還只是采用了多因素對單因素關(guān)聯(lián)模型的構(gòu)建方法。

江蘇省油菜種植面積近年來有所調(diào)減，但仍是最重要的油料作物，且單位面積產(chǎn)量水平一直位于全國前列。因此，本研究以秦油2號油菜5個產(chǎn)量因素及最終產(chǎn)量為研究對象，選用淮安站1995—2004年、鎮(zhèn)江站1996—2000年、射陽站1996—2000年、金壇站1997—2000年的油菜農(nóng)業(yè)氣象觀測資料進行分析，以避免因品種差異對預(yù)測結(jié)果帶來誤差。首先結(jié)合油菜的生理特性，梳理并確定不同發(fā)育期的氣象指標(biāo)因子;在此基礎(chǔ)上，運用多元線性回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2種方法進行油菜產(chǎn)量因素預(yù)測模型的構(gòu)建，并對比分析2種方法在預(yù)測效果的差異，以確定適用于江蘇省油菜產(chǎn)量因素預(yù)測的最佳方法。

1 資料與方法

1.1 資料來源

江蘇省油菜農(nóng)業(yè)氣象觀測普遍從20世紀 80年代初至中后期開始。由于油菜種植區(qū)域的調(diào)整縮減，油菜的農(nóng)氣觀測站點于2000、2011年也相應(yīng)進行了調(diào)整。為了避免品種差異對產(chǎn)量預(yù)測的影響，確定觀測品種同為秦油2號的年序為分析樣本，數(shù)據(jù)分別來自淮安站（1995—2004年）、鎮(zhèn)江站（1996—2000年）、射陽站（1996—2000年）及金壇站（1997—2000年）。

油菜農(nóng)業(yè)氣象觀測資料及氣象觀測資料源于江蘇省氣象信息中心。其中，油菜農(nóng)業(yè)氣象觀測資料主要包括各發(fā)育期出現(xiàn)時間、產(chǎn)量因素（單株第一分枝數(shù)、單株籽粒質(zhì)量、單株莢果數(shù)、千粒質(zhì)量、籽粒與莖稈比）及產(chǎn)量，氣象觀測資料為對應(yīng)年份前一年9月中旬至當(dāng)年5月下旬的逐日觀測資料，氣象因素主要包括平均氣溫、最低氣溫、最高氣溫、降水量、日照時數(shù)、日出日落時間等。

1.2 氣象因子的選擇

本研究將油菜一生劃分為育苗期（播種至移栽期）、大田苗期（移栽至現(xiàn)蕾期）、蕾薹期（現(xiàn)蕾至開花期）、花果期（開花至成熟期）4個生育期階段進行研究。

1.2.1 熱量因子 已有研究表明，油菜不同生育階段對溫度的要求不同，其中育苗期溫度過低，不利于出苗及出苗后生長，一般5 ℃以下要20 d以上才能出苗;苗期適宜生長溫度為10～20 ℃，遇短期 0 ℃ 以下低溫不致受凍，但若持續(xù)時間長則也會受害。蕾薹期是油菜搭好豐產(chǎn)架子的關(guān)鍵時期，一般春后氣溫達5 ℃以上即現(xiàn)蕾，10 ℃以上迅速抽薹，此時若遇0 ℃以下低溫則導(dǎo)致裂薹和死蕾發(fā)生，進而影響產(chǎn)量?；ü谇捌诋?dāng)氣溫低于10 ℃時，會減少開花數(shù)量，當(dāng)氣溫低于5 ℃，則開花停止;當(dāng)籽粒灌漿時日最高溫度超過30 ℃，會出現(xiàn)高溫逼熟現(xiàn)象[25]。

因此，本研究以各生育階段的關(guān)鍵溫度（育苗期為0 ℃;大田苗期、蕾薹期皆為0、5 ℃;花果期為0、10 ℃）為節(jié)點，統(tǒng)計了4個生育期階段內(nèi)各大于等于關(guān)鍵溫度的有效積溫（Ti），日平均溫度低于關(guān)鍵溫度的日數(shù)（Dtm

Ti=∑nm=1（tm-t0）;（1）

Dtm

Dtl≤t0}=∑nm=1dm，dm=0，tl>t01，tl≤t0;（3）

Dtm≥t0=n-Dtm

Dth≥30i=∑nm=1dm，dm=1，th≥30 ℃0，th<30 ℃。（5）

式中：i表示生育階段序號數(shù)，取1、2、3、4;m表示每個生育階段內(nèi)的日序;n表示每個生育階段的長度，即時間，d;tm為逐日平均溫度，℃;tl為逐日最低溫度，℃;th為逐日最高溫度，℃;t0為生長關(guān)鍵溫度，℃，育苗期取{0}、大田苗期、蕾薹期取{0，5}、花果期取{0，5，10}。

1.2.2 日照、降水因子 日照、降水因子主要統(tǒng)計了4個生育期階段內(nèi)的總?cè)照諘r數(shù)Si、總可照時數(shù)Sai、總降水量Ri 。

Si=∑nm=1Sm;（6）

Sai=∑nm=1（Sasm-Sarm）;（7）

Ri=∑nm=1Rm。（8）

式中：Sm為逐日日照時數(shù)，h;Sasm逐日日落時間，h;Sarm逐日日出時間，h;Rm為逐日降水量，mm。

最終梳理確定35個自變量因子。

1.3 預(yù)測模型構(gòu)建方法

1.3.1 多元線性回歸模型構(gòu)建 本研究利用SPSS軟件，采用全相關(guān)方法首先對育苗期≥0 ℃有效積溫等35個氣象因子與單株第一分枝數(shù)等5個油菜產(chǎn)量因素及產(chǎn)量進行相關(guān)分析，然后基于最小二乘法（ordinary least square，OLS），采用逐步回歸法構(gòu)建油菜各產(chǎn)量因素預(yù)測的最優(yōu)回歸模型。

設(shè)Yc為油菜產(chǎn)量因素，xj分別代表不同氣象因子，以用來說明Yc，則構(gòu)建油菜產(chǎn)量因素與各氣象因子之間的線性關(guān)系模型：

Yc=∑qj=1ajxj+a0。（9）

式中：a0為隨機變量，為常數(shù)項;aj是各氣象因子xj對應(yīng)的偏回歸系數(shù)，表示在其他氣象因子不變的情況下，xj增加或減少1個單位引起Yc增減的平均值。c為油菜產(chǎn)量因素數(shù)量，本研究取6個;j為氣象因子序號;q為參與建模的氣象因子數(shù)量，個。

1.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層（hide layer）和輸出層（output layer）。為做有效對比，使用與多元回歸模型相同的35個氣象因子作為輸入層因子，輸出層為單株第一分枝數(shù)等5個油菜產(chǎn)量因素及產(chǎn)量。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的預(yù)測精度主要受制于隱含層節(jié)點數(shù);若節(jié)點數(shù)過少，將影響網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效果，則須要增加訓(xùn)練次數(shù)，而這又會降低訓(xùn)練的精度;反之，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間增加，網(wǎng)絡(luò)易過擬合。本研究先由經(jīng)驗公式（10）確定不同的神經(jīng)元數(shù)[26]，然后進行訓(xùn)練對比，以得到最佳的隱含層神經(jīng)元數(shù)。

p=o+l+α。（10）

式中：p、o、l分別為隱含層、輸入層及輸出層的神經(jīng)元數(shù)，個;α代表1～10的常數(shù)。

本研究主要采用MATLAB 2016R軟件的Neural Network Toolbox來構(gòu)建氣象因子與油菜產(chǎn)量因素的BP網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)預(yù)測模型，操作步驟如下：（1）數(shù)據(jù)的歸一化處理。由于影響油菜產(chǎn)量因子的氣象因子較多，且氣象因子原始數(shù)據(jù)的級差差異明顯，本研究在進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建前先對原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理。（2）網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。將數(shù)據(jù)的70%用于模型訓(xùn)練，30%用于預(yù)測檢驗。設(shè)置模型的收斂誤差為 0.000 1，學(xué)習(xí)速率為0.05，最大訓(xùn)練輪回數(shù)為5 000。

利用所構(gòu)建的多元回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對鎮(zhèn)江站及射陽站1996—2000年、金壇站1997—2000年各產(chǎn)量要素進行模型預(yù)測精度PAc驗證，并將二者進行對比分析。預(yù)測精度PAc的計算公式如下：

PAc=（1-Yc-YaYa）×100%。（11）

式中：Ya為油菜產(chǎn)量要素的實際值。

2 結(jié)果分析

2.1 多元線性回歸模型及其變量解釋

由表1可以看出，5個油菜產(chǎn)量要素及產(chǎn)量預(yù)測模型的擬合優(yōu)度均較好，模型R2均在0.8以上，尤其Y2、Y3和Y4的R2達到0.96以上。

由表1可知，對于油菜產(chǎn)量來說，它主要由花果期≥0 ℃有效積溫、育苗期總?cè)照諘r數(shù)解釋。從各產(chǎn)量因素的解釋變量來看，油菜的單株第一分枝數(shù)以育苗期總?cè)照諘r數(shù)和總降水量、大田苗期總?cè)照諘r數(shù)為主要解釋變量;單株籽粒質(zhì)量主要由大田苗期總可照時數(shù)、蕾薹期日最低溫度≤5 ℃時間、大田苗期日最低溫度≤0 ℃時間及花果期≥0 ℃ 有效積溫共同解釋;單株莢果數(shù)主要由育苗期總?cè)照諘r數(shù)、大田苗期總降水量及大田苗期日平均溫度>5 ℃時間共同解釋;千粒質(zhì)量、籽粒與莖稈比均主要由花果期日最低溫度≤10 ℃時間及育苗期≥0 ℃有效積溫2個因子解釋。

2.2 2種模型對產(chǎn)量因素的預(yù)報效果對比

根據(jù)公式（10），經(jīng)過多次優(yōu)選后，發(fā)現(xiàn)o=35，l=6，α=7時，p=14，此結(jié)構(gòu)下BP網(wǎng)絡(luò)收斂效果最佳，由此確定本研究最佳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為35-14-6。

通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到的預(yù)測值與多元回歸模型的預(yù)測結(jié)果進行比較后發(fā)現(xiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測精度普遍表現(xiàn)更優(yōu)。從總體預(yù)測精度（圖1）來看，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對油菜各產(chǎn)量因素的預(yù)測精度平均較多元回歸模型明顯提高，其中除對單株第一分枝數(shù)的預(yù)測精度略低于多元回歸模型外，在其他各產(chǎn)量因素的預(yù)測上，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型均具有更高的精度，其中單株籽粒質(zhì)量和千粒質(zhì)量分別提高8.96、8.01百分點，籽粒與莖稈比提高了2241百分點，產(chǎn)量提高4.66百分點。同時，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對不同產(chǎn)量因素的預(yù)測精度的標(biāo)準差為5.41%，明顯低于多元回歸模型的10.75%，這說明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性的建模特征對處理多因子有著更強的能力，對不同產(chǎn)量因素預(yù)測的穩(wěn)定性更高。

2.3 2種模型在不同地區(qū)的預(yù)報效果對比

進一步對鎮(zhèn)江、金壇和射陽的預(yù)報效果（圖2至圖4）進行分析發(fā)現(xiàn)，無論是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還是多元回歸模型，對鎮(zhèn)江、金壇地區(qū)油菜各產(chǎn)量因素的預(yù)測精度均普遍高于射陽，這可能是由于射陽地處江蘇東部沿海，具有較明顯的海洋性氣候特征，鎮(zhèn)江、金壇與淮安同處中西部內(nèi)陸，氣候特征較為相似。

其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對鎮(zhèn)江油菜各產(chǎn)量因素的預(yù)測精度平均達81.54%，較多元回歸模型提升7.43百分點，且在對每一個結(jié)構(gòu)因素的預(yù)測上，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均表現(xiàn)更優(yōu)，提升效果依次為單株莢果數(shù)（19.11百分點）>千粒質(zhì)量（8.37百分點）>單株籽粒質(zhì)量（7.00百分點）>籽粒與莖稈比（5.08百分點）>單株第一分枝數(shù)（3.35百分點）>產(chǎn)量（1.65百分點）。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對金壇油菜各產(chǎn)量因素的平均預(yù)測精度達87.00%，較多元回歸模型提升了5.19百分點，就各產(chǎn)量因素來看，對單株第一分枝數(shù)和產(chǎn)量的預(yù)測精度略低于多元回歸模型，對千粒質(zhì)量的預(yù)測精度提升最高，達17.52百分點，對單株莢果數(shù)、籽粒與莖稈比和單株籽粒質(zhì)量的預(yù)測精度分別提升了11.31、889、1.05百分點。射陽站油菜各產(chǎn)量因素的多云回歸模型的預(yù)測精度平均僅為66.49%，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模后，預(yù)測精度提高了8.46百分點;但對單株第一分枝數(shù)和單株莢果數(shù)的預(yù)測效果，多元回歸模型明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

3 討論與結(jié)論

從農(nóng)學(xué)角度來看，正是各產(chǎn)量因素的波動才引起作物產(chǎn)量的變化。本研究以油菜單株第一分枝數(shù)、單株籽粒質(zhì)量、單株莢果數(shù)、千粒質(zhì)量、籽粒與莖稈比與產(chǎn)量等作為預(yù)測對象，選用淮安站油菜觀測品種同為秦油2號的數(shù)據(jù)資料進行模型構(gòu)建，有效避免了地區(qū)、品種對產(chǎn)量因素的影響。另外，淮安1995—2004年油菜觀測為同一地塊，可認為土壤條件基本不變，且農(nóng)業(yè)氣象觀測人員的田間管理措施也基本一致。因此，可以近似認為該觀測地塊1995—2004年油菜產(chǎn)量因素的波動主要是由氣象因子的變化造成的。

在氣象因子的選擇上，充分考慮油菜不同生育階段對溫、光、水的不同要求[25]，本研究以各生育階段的關(guān)鍵溫度為節(jié)點，統(tǒng)計與油菜產(chǎn)量因素密切相關(guān)的育苗期≥0 ℃有效積溫等35個氣象因子，并利用多元回歸模型在眾多氣象因子中尋找出限制各產(chǎn)量因素的主要因素。從多元線性回歸模型分析結(jié)果可以看出，油菜產(chǎn)量主要由花果期≥0 ℃有效積溫及育苗期總?cè)照諘r數(shù)解釋，其中花果期≥0 ℃有效積溫越大，越利于油菜產(chǎn)量的提高。從各產(chǎn)量因素的解釋變量來看，油菜的單株第一分枝數(shù)和單株莢果數(shù)均主要取決于油菜生長前期的氣象條件，其中單株第一分枝數(shù)以育苗期總?cè)照諘r數(shù)和總降水量、大田苗期總?cè)照諘r數(shù)為主要解釋變量，這可能是由于江蘇省冬春季熱量條件可完全滿足油菜前期生長的需求，日照和降水成為了生長的主要限制氣象因子[27]。單株籽粒質(zhì)量受影響的生育階段較多，其主要由大田苗期總可照時數(shù)、蕾薹期日最低溫度≤5 ℃時間、大田苗期日最低溫度≤0 ℃時間及花果期≥0 ℃有效積溫共同解釋，其中蕾薹期日最低溫度<5 ℃時間與單株籽粒質(zhì)量成負相關(guān)，這主要是因為蕾薹期若遇到低于5 ℃低溫天氣，不利于油菜現(xiàn)蕾抽薹及開花授粉，會影響油菜莢果的發(fā)育，進而影響后期籽粒形成[25]。單株莢果數(shù)與生長前期的光溫水條件均關(guān)系密切。千粒質(zhì)量、籽粒與莖稈比均主要由花果期日最低溫度≤10 ℃時間及育苗期≥0 ℃有效積溫2個因子解釋，其中育苗期≥0 ℃有效積溫越高，越利于油菜千粒質(zhì)量的提高，這說明油菜籽粒的灌漿充實不僅與生長后期的氣象條件有關(guān)，前期的生長積累，也影響了后期的生長;花果期日最低溫度≤10 ℃時間越多，可能會拉長籽粒的灌漿充實時間，從而增加籽粒的積累，同時也使莖稈的營養(yǎng)向籽粒轉(zhuǎn)化得更多，促使籽粒與莖稈的比值增大。從以上模型構(gòu)建的結(jié)果可以看出，產(chǎn)量因素的多元線性回歸預(yù)測模型都反映出了實際生產(chǎn)中出現(xiàn)的油菜生長狀況，彌補了氣象產(chǎn)量模型的不足。

但氣象因子不是獨立存在的，它們之間相互影響、相互制約，而由于多元回歸模型摒棄了其他因子，僅把與產(chǎn)量因素相關(guān)性大的主要因子作為預(yù)報因子進行建模，當(dāng)氣象條件出現(xiàn)較大波動尤其是當(dāng)被摒棄的因子發(fā)生異常時，多元回歸模型就會放大氣象因子的波動性，其預(yù)測結(jié)果就會產(chǎn)生較大誤差。因此，它僅適用于氣象條件穩(wěn)定的時間區(qū)段。同時，由于多元回歸模型是一種線性估計算法，受因子互作的影響易出現(xiàn)對稱、叢聚及屏蔽等效應(yīng)而導(dǎo)致模型的預(yù)測精度不高，且缺乏穩(wěn)定性。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對油菜各產(chǎn)量結(jié)構(gòu)的預(yù)測精度總體優(yōu)于多元線性回歸模型，且具有更好的穩(wěn)定性。但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身也存在缺點，由于其沒有對主導(dǎo)預(yù)測因子進行篩選的功能[22]，大部分基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)量預(yù)測研究普遍只針對產(chǎn)量一個因素，即為非線性多對一映射，且多為純方法論研究，對模型的生理學(xué)意義較少關(guān)注。本研究在建模前，充分考慮了油菜各生育階段的生理特征及其對氣象條件的不同要求，梳理了具有生理學(xué)意義的35個因子，在一定程度上彌補了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺少生理解釋的不足。同時，充分利用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射的優(yōu)勢，實現(xiàn)多因素對多因素關(guān)聯(lián)預(yù)測模型的構(gòu)建。

綜上，在進行油菜產(chǎn)量因素的預(yù)測過程中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測效果優(yōu)于多元回歸，且預(yù)測穩(wěn)定性高，說明BP網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)模型有更好的抗干擾性，能對具有交互作用下的氣象因子和產(chǎn)量因子進行非線性映射，可以更好地反映出油菜產(chǎn)量因素與相關(guān)氣象因子間的函數(shù)關(guān)系。同時，BP網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)可以實現(xiàn)多因子輸入及多因子輸出，較多元回歸模型每種因變量都要建立不同模型，更為簡便快捷，可以應(yīng)用在油菜產(chǎn)量預(yù)測的氣象業(yè)務(wù)服務(wù)上，但仍有一些問題有待進一步研究。如模型對單株籽粒質(zhì)量、單株莢果數(shù)的預(yù)測結(jié)果誤差較大，且對射陽地區(qū)油菜各產(chǎn)量因素的預(yù)測效果總體仍有偏差。

因此，下一步仍將繼續(xù)對提升模型對不同預(yù)報對象、不同地區(qū)的預(yù)測效果開展研究。同時，本研究僅分析了油菜各產(chǎn)量因素與光、溫、水因子的關(guān)聯(lián)模型，但眾所周知，影響作物產(chǎn)量形成的氣象因素還有很多，如太陽輻射、環(huán)境二氧化碳濃度等，甚至大尺度的海溫、環(huán)流背景都會對產(chǎn)量的形成產(chǎn)生影響。另外，除了氣象因素，土壤條件、人為的田管措施等也會影響產(chǎn)量形成。由此可見，如何綜合考慮多種因素、利用非線性理論提高產(chǎn)量因素的預(yù)測效果是未來的另一個研究重點。

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