楊 波

(長春財經(jīng)學(xué)院信息工程學(xué)院，吉林 長春 130122)

引言

水稻作為全球范圍內(nèi)的主要糧食作物之一，對于維持人類糧食安全和提高生活質(zhì)量發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。然而，水稻的生產(chǎn)和品質(zhì)受到多種生物和非生物因素的影響，其中病蟲害的威脅尤為突出。據(jù)估計，全球每年因病蟲害導(dǎo)致的水稻產(chǎn)量損失高達(dá)數(shù)十億噸，嚴(yán)重影響了糧食供應(yīng)和農(nóng)民的經(jīng)濟收入。在我國，水稻病蟲害問題同樣嚴(yán)峻，每年因病蟲害造成的糧食損失約占總產(chǎn)量的10%～15%，這一數(shù)字不僅反映了直接的經(jīng)濟損失，也暗示了潛在的糧食安全風(fēng)險。

水稻病蟲害的發(fā)生與多種因素密切相關(guān)，其中氣象環(huán)境條件扮演著關(guān)鍵角色。溫度、濕度、降雨量和風(fēng)速等氣象因素不僅直接影響水稻的生長發(fā)育，還間接影響病原菌和害蟲的存活、繁殖及其與水稻的相互作用。因此，對氣象環(huán)境條件與水稻病蟲害發(fā)生之間的關(guān)系進(jìn)行深入研究，對于理解和預(yù)測病蟲害的發(fā)生具有重要意義。

傳統(tǒng)的水稻病蟲害預(yù)測方法主要依賴于專家經(jīng)驗和定性判斷，或者是基于統(tǒng)計學(xué)的回歸分析模型。然而，這些方法在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系和高維數(shù)據(jù)時常顯得力不從心。隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測模型為解決這一問題提供了新的思路。最小二乘支持向量機(LSSVM)作為一種有效的機器學(xué)習(xí)方法，因其在處理小樣本、非線性問題上的優(yōu)越性能而受到廣泛關(guān)注。

本文旨在探索基于氣象環(huán)境條件和LSSVM的水稻病蟲害預(yù)測模型的構(gòu)建與應(yīng)用。通過收集和分析氣象數(shù)據(jù)與水稻病蟲害發(fā)生數(shù)據(jù)，本文將構(gòu)建一個綜合考慮多種氣象因素的預(yù)測模型，并利用LSSVM的強大非線性擬合能力進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化和模型訓(xùn)練。此外，本文還將通過與傳統(tǒng)預(yù)測方法的比較分析，驗證所提出模型的有效性和優(yōu)越性。研究成果不僅能夠為水稻病蟲害的科學(xué)管理提供決策支持，也為其他作物病蟲害預(yù)測提供了新的研究方法和理論依據(jù)。

通過對水稻病蟲害預(yù)測模型的深入研究，本文期望為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和決策者提供更為精準(zhǔn)和實用的管理工具，從而在保障糧食安全和促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展方面發(fā)揮積極作用。

1 病蟲害預(yù)測方法

在過去的幾十年中，水稻病蟲害的預(yù)測和管理一直是農(nóng)業(yè)科學(xué)研究的重點。隨著全球氣候變化和生態(tài)環(huán)境的不斷演變，病蟲害的發(fā)生規(guī)律和防治策略也在不斷地發(fā)生變化。因此，對水稻病蟲害預(yù)測方法的研究，不僅需要關(guān)注模型的準(zhǔn)確性，還需要考慮模型的適應(yīng)性和實用性。

1.1 病蟲害預(yù)測的傳統(tǒng)方法

傳統(tǒng)的病蟲害預(yù)測方法主要依賴于病蟲害發(fā)生的歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗。這些方法通常基于病蟲害發(fā)生的時間序列分析，通過建立統(tǒng)計模型來預(yù)測未來病蟲害的發(fā)生趨勢。如，病蟲害發(fā)生指數(shù)法和病蟲害發(fā)生概率法等，這些方法在一定程度上能夠提供病蟲害發(fā)生的預(yù)警信息。然而，這些基于經(jīng)驗的方法往往忽略了氣象環(huán)境條件對病蟲害發(fā)生的潛在影響，且在面對氣候變化和新出現(xiàn)的病蟲害問題時，其預(yù)測精度和適應(yīng)性有限。

1.2 氣象環(huán)境條件的影響

近年來，越來越多的研究表明，氣象環(huán)境條件是影響病蟲害發(fā)生和擴散的關(guān)鍵因素。溫度、濕度、降雨量和風(fēng)速等氣象因素對病原菌和害蟲的生命周期、傳播途徑以及與作物的相互作用都有著顯著的影響。如，高溫多濕的環(huán)境條件可能加速病原菌的繁殖，而干旱則可能增加害蟲對作物的侵害。因此，將氣象因素納入病蟲害預(yù)測模型中，已成為提高預(yù)測精度的重要途徑。

1.3 機器學(xué)習(xí)在病蟲害預(yù)測中的應(yīng)用

隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的研究開始嘗試將機器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于病蟲害預(yù)測。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、支持向量機(SVM)和隨機森林(RF)等機器學(xué)習(xí)算法因其在處理復(fù)雜非線性問題上的優(yōu)勢而被廣泛研究。這些方法通過從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)病蟲害發(fā)生的模式，能夠提供更為精確的預(yù)測結(jié)果。然而，機器學(xué)習(xí)模型的建立和優(yōu)化需要大量的數(shù)據(jù)支持，且模型的解釋性相對較差，這在一定程度上限制了其在實際應(yīng)用中的普及。

1.4 最小二乘支持向量機(LSSVM)的研究進(jìn)展

最小二乘支持向量機(LSSVM)是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的機器學(xué)習(xí)方法，通過最小化正則化的平方誤差函數(shù)建立非線性的回歸和分類模型。與傳統(tǒng)的SVM相比，LSSVM在求解過程中避免了二次規(guī)劃問題，從而提高了計算效率。LSSVM在多個領(lǐng)域，如金融市場預(yù)測、能源消耗預(yù)測和環(huán)境監(jiān)測等，都顯示出了良好的性能。然而，關(guān)于LSSVM在農(nóng)業(yè)病蟲害預(yù)測中的應(yīng)用，尤其是結(jié)合氣象環(huán)境條件的研究，目前還相對較少。

綜上所述，雖然現(xiàn)有的病蟲害預(yù)測方法取得了一定的進(jìn)展，但仍存在預(yù)測精度不高、泛化能力不強等問題。本文將嘗試通過構(gòu)建基于氣象環(huán)境條件和LSSVM的水稻病蟲害預(yù)測模型解決這些問題，并期望為水稻病蟲害的科學(xué)管理和防治提供新的理論和實踐依據(jù)。

2 研究方法

為了構(gòu)建一個準(zhǔn)確且可靠的水稻病蟲害預(yù)測模型，本研究采用了一系列的研究方法，包括數(shù)據(jù)集的構(gòu)建、最小二乘支持向量機(LSSVM)模型的建立，以及模型參數(shù)的優(yōu)化。以下是詳細(xì)的研究方法描述。

2.1 數(shù)據(jù)集的構(gòu)建

構(gòu)建一個高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集是建立有效預(yù)測模型的基礎(chǔ)。本研究的數(shù)據(jù)集由2部分組成：氣象環(huán)境數(shù)據(jù)和水稻病蟲害發(fā)生率數(shù)據(jù)。

本研究選取了3種對我國水稻生產(chǎn)影響較大的病蟲害：稻瘟病、稻飛虱和稻螟。這3種病蟲害的數(shù)據(jù)來源于國家農(nóng)業(yè)部的病蟲害監(jiān)測數(shù)據(jù)庫，覆蓋了2019—2021年的全國范圍數(shù)據(jù)。

氣象環(huán)境條件數(shù)據(jù)包括溫度、濕度、降雨量和風(fēng)速，這些數(shù)據(jù)被認(rèn)為是影響水稻病蟲害發(fā)生的關(guān)鍵因素。氣象數(shù)據(jù)由國家氣象局提供，同樣覆蓋2019—2021年的數(shù)據(jù)。

為了確保模型訓(xùn)練的有效性，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除缺失值、異常值檢測和處理，以及數(shù)據(jù)的歸一化處理。歸一化處理是將所有數(shù)據(jù)縮放到0～1的標(biāo)準(zhǔn)過程，有助于提高模型的收斂速度和預(yù)測性能。

2.2 LSSVM模型的建立

LSSVM模型的建立包括選擇合適的核函數(shù)、確定模型超參數(shù)，以及模型的訓(xùn)練和驗證。

2.2.1 核函數(shù)的選擇

在LSSVM模型中，核函數(shù)的選擇對模型性能有著重要影響[1]。本研究選擇了徑向基函數(shù)(RBF)作為核函數(shù)，因為其在處理非線性問題時表現(xiàn)出色，且參數(shù)較少，易于優(yōu)化。

2.2.2 模型超參數(shù)的優(yōu)化

LSSVM模型的性能在很大程度上取決于超參數(shù)的選擇，包括正則化參數(shù)γ和核函數(shù)的帶寬σ。為了找到最優(yōu)的超參數(shù)組合，本研究采用了粒子群優(yōu)化(PSO)算法。PSO算法是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，能夠有效地在高維空間中搜索最優(yōu)解。

2.2.3 模型訓(xùn)練與驗證

使用優(yōu)化后的超參數(shù)，對LSSVM模型進(jìn)行訓(xùn)練。模型的訓(xùn)練采用了交叉驗證法，以確保模型具有良好的泛化能力。交叉驗證法將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和驗證集，通過在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，在驗證集上評估模型性能[2]，從而避免了過擬合的問題。

2.3 模型評價指標(biāo)

為了評價LSSVM模型的預(yù)測性能，本研究采用了以下評價指標(biāo)。

2.3.1 均方誤差(MSE)

衡量模型預(yù)測值與實際值之間差異的平方的平均值。

2.3.2 決定系數(shù)(R2)

衡量模型預(yù)測值與實際值之間相關(guān)性的指標(biāo)，值越接近1，表示模型的預(yù)測性能越好[3]。

2.4 實例分析

為了驗證LSSVM模型的有效性，本研究進(jìn)行了實例分析。項目組選取了2022年的氣象環(huán)境數(shù)據(jù)和水稻病蟲害發(fā)生率數(shù)據(jù)，作為測試集，用于評估模型的預(yù)測性能。部分?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果

PSO優(yōu)化模型參數(shù)和評價指標(biāo)如表2、表3所示。

表2 PSO算法優(yōu)化的LSSVM模型超參數(shù)

表3 LSSVM模型評價指標(biāo)

通過上述研究方法，本研究成功構(gòu)建了一個基于氣象環(huán)境條件和LSSVM的水稻病蟲害預(yù)測模型，并通過實例分析驗證了模型的有效性。模型的建立和評價指標(biāo)的詳細(xì)數(shù)據(jù)為本文的研究提供了堅實的支撐。

3 結(jié)果與分析

本研究主要目的是構(gòu)建一個基于氣象環(huán)境條件和最小二乘支持向量機(LSSVM)的水稻病蟲害預(yù)測模型，并對其預(yù)測性能進(jìn)行評估。

3.1 LSSVM模型的預(yù)測結(jié)果

在建立了LSSVM模型并通過交叉驗證法進(jìn)行訓(xùn)練和驗證之后，項目組使用2022年的氣象數(shù)據(jù)和水稻病蟲害發(fā)生率數(shù)據(jù)作為測試集，對模型的預(yù)測性能進(jìn)行了評估。測試集包含了從全國部分地區(qū)收集的氣象條件數(shù)據(jù)和相應(yīng)的水稻病蟲害發(fā)生率數(shù)據(jù)。

從表4可以看出，LSSVM模型對3種水稻病蟲害的發(fā)生率都有較好的預(yù)測效果。預(yù)測值與真實值之間的差異較小，表明模型具有較高的預(yù)測精度。

表4 LSSVM模型預(yù)測結(jié)果

3.2 與傳統(tǒng)模型的比較分析

為了進(jìn)一步驗證LSSVM模型的優(yōu)越性，項目組將LSSVM模型的預(yù)測結(jié)果與傳統(tǒng)的回歸分析模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型進(jìn)行了比較。比較的指標(biāo)包括均方誤差(MSE)和決定系數(shù)(R2)。不同模型預(yù)測性能比較結(jié)果如表5所示。

表5 不同模型預(yù)測性能比較

從表5可以看出，LSSVM模型在所有3種病蟲害的預(yù)測中都展現(xiàn)出了最低的MSE和最高的R2值，這意味著LSSVM模型相比于傳統(tǒng)的回歸分析模型和ANN模型具有更高的預(yù)測精度和更好的擬合度。

3.3 模型性能評價指標(biāo)

為了更全面地評估模型的性能，項目組還計算了其他評價指標(biāo)，包括平均絕對誤差(MAE)、平均絕對百分比誤差(MAPE)和最大相對誤差(MaxRE)[4]，如表6所示。

表6 LSSVM模型其他評價指標(biāo)

從表6可以看出，LSSVM模型的MAE、MAPE和MaxRE都保持在較低的水平，這進(jìn)一步證明了模型的預(yù)測精度和可靠性。

3.4 應(yīng)用前景

本研究構(gòu)建的LSSVM模型不僅在統(tǒng)計學(xué)上表現(xiàn)出色，而且在農(nóng)學(xué)實踐中也具有重要的應(yīng)用價值。準(zhǔn)確的病蟲害預(yù)測可以幫助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提前采取防治措施，減少農(nóng)藥的使用，降低生產(chǎn)成本，同時保護(hù)環(huán)境和提高水稻產(chǎn)量。此外，該模型還可以為行政部門在制定農(nóng)業(yè)政策和災(zāi)害應(yīng)急預(yù)案時提供科學(xué)依據(jù)。

綜上所述，本研究的LSSVM模型在預(yù)測水稻病蟲害發(fā)生率方面展現(xiàn)出了較高的精度和良好的泛化能力。通過對模型的進(jìn)一步優(yōu)化和數(shù)據(jù)集的擴充，該模型有望在未來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮更大的作用。

4 討論

在本研究中，項目組成功構(gòu)建了一個基于氣象環(huán)境條件和最小二乘支持向量機(LSSVM)的水稻病蟲害預(yù)測模型，并通過與傳統(tǒng)模型的比較分析，證實了其在預(yù)測精度和泛化能力上的優(yōu)勢。以下是對研究結(jié)果的深入討論。

4.1 模型準(zhǔn)確性與泛化能力的討論

LSSVM模型在預(yù)測水稻病蟲害發(fā)生率方面表現(xiàn)出了較高的準(zhǔn)確性，這主要得益于其強大的非線性擬合能力和優(yōu)秀的處理小樣本數(shù)據(jù)的能力。通過使用徑向基函數(shù)(RBF)作為核函數(shù)，模型能夠有效地處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。此外，通過粒子群優(yōu)化(PSO)算法優(yōu)化模型的超參數(shù)，進(jìn)一步提高了模型的預(yù)測性能。然而，模型的泛化能力仍然受到數(shù)據(jù)集范圍和質(zhì)量的限制。本研究所使用的數(shù)據(jù)集僅覆蓋了2019—2021年的數(shù)據(jù)，可能無法完全捕捉到長期趨勢和異常事件。未來的研究需要擴大數(shù)據(jù)集的時間范圍，并考慮更多的氣象因素和地理信息，以提高模型的泛化能力和適應(yīng)不同環(huán)境的能力。

4.2 氣象條件對預(yù)測結(jié)果的影響

氣象條件是影響水稻病蟲害發(fā)生的關(guān)鍵因素。本研究選取的溫度、濕度、降雨量和風(fēng)速等氣象因素對病蟲害的預(yù)測結(jié)果有著顯著的影響。如，高溫和高濕度條件通常有利于病原菌的繁殖和害蟲的發(fā)育，而降雨量和風(fēng)速則影響病原菌的傳播和害蟲的遷移。因此，準(zhǔn)確監(jiān)測和合理利用氣象數(shù)據(jù)對于提高病蟲害預(yù)測的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。未來的研究可以考慮引入更多與病蟲害發(fā)生相關(guān)的氣象指標(biāo)，如日照時長、蒸發(fā)量和露點溫度等，以進(jìn)一步提升預(yù)測模型的性能。

4.3 模型的局限性與未來改進(jìn)方向

盡管LSSVM模型在本研究中取得了良好的預(yù)測效果，但仍存在一些局限性。模型的預(yù)測性能受限于數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和覆蓋范圍；模型未能考慮水稻品種、種植模式、土壤條件等其他可能影響病蟲害發(fā)生的因素；模型在處理極端氣象事件和突發(fā)事件時可能存在不足。未來的研究應(yīng)當(dāng)致力于擴大數(shù)據(jù)集的范圍，增加更多的影響因素，并探索集成學(xué)習(xí)方法，以提高模型的魯棒性和預(yù)測精度。

5 結(jié)束語

本研究的成果為水稻病蟲害的科學(xué)管理提供了新的工具和方法。通過準(zhǔn)確的病蟲害預(yù)測，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者可以及時采取預(yù)防和控制措施，減少病蟲害的損失。此外，政府部門可以利用預(yù)測模型進(jìn)行病蟲害風(fēng)險評估，制定更為合理的農(nóng)業(yè)政策和應(yīng)急響應(yīng)計劃。然而，為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，需要在實踐中不斷驗證和調(diào)整模型，確保其在不同地區(qū)和不同條件下的有效性。

本研究提出的基于LSSVM的水稻病蟲害預(yù)測模型為農(nóng)業(yè)病蟲害管理提供了有價值的參考。通過進(jìn)一步的研究和實踐，該模型有望在提高水稻產(chǎn)量和質(zhì)量、保障糧食安全方面發(fā)揮更大的作用。