【摘 要】
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土壤温度和水分作为土壤重要的物理性质,影响着土壤中养分和肥力分布、微生物活动以及作物萌芽、发育和生长过程。通过预测土壤温度和土壤水分可实现对作物灌溉的精准调节,从而实现作物的增产增收。但由于样本数据存在的缺失值、异常值和极端值等处理不当,且变量间的多重共线性影响,导致土壤温度和土壤水分预测模型存在可靠性较低、预测精度不高等问题。本文通过对数据预处理技术的研究,基于海伦农业生态实验站和长白山温带阔叶
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土壤温度和水分作为土壤重要的物理性质,影响着土壤中养分和肥力分布、微生物活动以及作物萌芽、发育和生长过程。通过预测土壤温度和土壤水分可实现对作物灌溉的精准调节,从而实现作物的增产增收。但由于样本数据存在的缺失值、异常值和极端值等处理不当,且变量间的多重共线性影响,导致土壤温度和土壤水分预测模型存在可靠性较低、预测精度不高等问题。本文通过对数据预处理技术的研究,基于海伦农业生态实验站和长白山温带阔叶红松林数据集建立了土壤温度预测模型和土壤水分预测模型,提高模型预测精度,拓宽缺失样本填补方法。首先利用数据清理和插补法对海伦站土壤温度数据、长白山站土壤温度和水分数据进行预处理;利用皮尔逊相关系数分别分析土壤温度和土壤水分的影响因素;为降低土壤温度和土壤水分极端值对模型预测精度的影响,本文提出利用K-means聚类和偏最小二乘法（PLS）对气象数据进行聚类和降维预处理,提高模型预测精度和收敛速度,并建立基于多层感知器（MLP）神经网络的预测模型;对比以气象数据为输入分别预测土壤温度和水分的多元线性回归（MLR）、MLP神经网络、聚类与MLP相结合的K-MLP和聚类、降维和MLP相结合的K-P-MLP四种模型,利用R~2、RMSE、MAE和RRMSE四个评估指标对本文建立的预测模型性能进行分析评估,分别确定预测研究区土壤温度和土壤水分的最优模型。土壤温度研究结果如下:（1）基于海伦站土壤温度数据分析可知,月平均土壤温度呈正弦曲线变化。随着土层深入,土壤温度最大值和最小值具有有明显的时间滞后性,土壤温度的变化幅度也越来越小。20 cm深度以内的土壤温度与气温和地表温度相关系数达到0.9以上,存在高度正相关性,土壤温度与气压存在负相关性,与月份、日照时数等预测因子存在正相关性,并且与月份的相关系数随着深度的增加而增加。除月份和相对湿度以外,土壤温度预测因子与土壤温度之间的相关性随深度的增加而降低。（2）本文基于机器学习方法建立的四种土壤温度预测模型中,在R~2、RMSE、MAE和RRMSE四种指标的表现上,K-MLP混合模型R~2最大,均在0.93以上,并且RMSE、MAE和RRMSE都是最小的。K-P-MLP混合模型略差于K-MLP,其次是MLP模型,MLR模型表现精度最低。K-MLP模型在7个深度中RMSE区间为1.481-1.603℃,MAE区间为1.129-1.206℃,其中误差最大的深度是10 cm,误差最小的深度是15 cm。从收敛速度上对两个混合模型进行比较,K-P-MLP混合模型比K-MLP混合模型快。经验证可得,K-MLP和K-P-MLP混合模型同样适用于长白山站土壤温度预测。土壤水分研究结果如下:（1）基于长白山站土壤水分数据分析可知,在每年5月份前后和7月份,5 cm和20 cm深度的土壤水分伴随着大的降水会出现两个高峰。土壤水分平均值随着土层深度增加变大,且水分变化幅度呈减小趋势。土壤水分与气温、相对湿度、蒸发量、地表温度和土壤温度等土壤水分预测因子之间存在正相关关系,与气压存在负相关关系。三个土壤深度中,20 cm的土壤水分与预测因子之间的相关性最强,50 cm次之,5 cm最弱。（2）基于机器学习方法的四种土壤水分预测模型的RMSE由低到高依次是K-MLP混合模型、K-P-MLP混合模型、MLP模型和MLR模型,三个深度的K-MLP模型R~2和RMSE分别为0.608和0.070 m~3 m-3、0.728和0.065 m~3 m-3、0.679和0.031 m~3 m-3,20 cm土壤水分的预测模型表现最佳。本文提出基于聚类和降维预处理的预测土壤温度和水分的多层感知神经网络混合模型,提高了预测精度和可靠性,扩展了区域化土壤温度和土壤水分预报手段,为地区农业生产调控提供科学的理论依据。
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