JIA | 中国农业科学院信息所许世卫研究员团队基于气象大数据构建堆栈集成学习模型预测中国大豆单产
该研究通过对中国主要的两个大豆主产区东北地区和黄淮地区的173个县域气象站点、跨度34年的单日气象数据，以及年度大豆分县产量数据进行建模分析，采用K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）、随机森林（Random Forest, RF）和支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）作为3个基模型，建立了基于堆栈集成学习框架的高精度、高可靠性大豆单产预测模型。利用全部县级数据进行5年滑动预测和4种回归指标的模型精度评价，表明大豆气象单产堆栈集成学习预测模型具有比单一模型更高的预测精度和更强的鲁棒性，大豆单产时空分布预测MAPE值低于5%。大豆气象单产堆栈集成学习预测模型为准确预测产量提供了新的方法。
中国农业科学院农业信息研究所许世卫研究员为该文章的通讯作者，李乾川博士研究生为第一作者，该研究得到了中国农业科学院科技创新工程项目“中国农业监测预警系统研究”（CAAS-ASTIP-2016-AII）的资助。
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https://doi.org/10.1016/j.jia.2023.02.011
Cite the article:
LI Qian-chuan, XU Shi-wei, ZHUANG Jia-yu, LIU Jia-jia, ZHOU Yi, ZHANG Ze-xi. 2023. Ensemble learning prediction of soybean yields in China based on meteorological data. Journal of Integrative Agriculture, 22(6): 1909-1927.
研究团队简介
许世卫研究员团队依靠农业农村部农业监测预警技术重点实验室，长期开展农业监测预警大数据分析和人工智能模型研究，建立了农业信息分析学，创建了CAMES模型系统，先后承担国家科技支撑项目、国家重点研发计划、国家自然科学基金等科研项目研究, 获省部级科技成果奖励12项（其中农业农村部神农中华农业科技奖一等奖2项），制定国家和行业标准11项，授权国家专利98项，发表学术论文450多篇，曾获农业农村部神农中华农业科技奖“优秀创新团队奖”。
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