基于机器学习的苹果始花期预测

作者:张兴伟; 陈超*; 田姗; 付琳
来源:中国农业科技导报, 2020, 22(10): 93-100.
DOI:10.13304/j.nykjdb.2019.0186

摘要

始花期的早晚是生长过程中气象因子累积对果树产生的影响。冬季果树休眠是一个需冷量到需热量的过程,研究了这一过程中气象因子对苹果果树始花期的影响并预测始花期。基于山西省吉县苹果物候数据和气象数据,研究三个时间段内(是否发生冻害、能否正常越冬和热量与水分需求)气温、湿度、地温、降水量和光照等气象因子对花期的影响程度,采用多元线性回归方法和组合方法,建立山西省吉县苹果果树始花期的预测模型。结果表明,在三个不同时间段内预测值与真实值的决定系数分别为:0.59、0.71和0.48。由于分析天数长短的不同,基于能否正常越冬建立的模型效果最好,其决定系数为0.71,分析天数最短的基于热量与水分需求时间段的模型决定系数最小,这表明预测过程中分析天数的选择不宜过小。使用组合方法模型的决定系数为0.78,比能否正常越冬时间段模型的0.71略有提升。同时预报模型可以在3月15日完成提前量至少为24 d的精准预测。

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