神经网络在作物需水量估算中的应用分析

摘 "要：面对全球水资源紧缺的挑战，准确估算作物需水量已经成为农业节水灌溉领域的关键环节。以反向传播神经网络和长短时记忆网络为代表的神经网络技术在参考作物蒸发蒸腾量估算方面具有独特优势。针对在农业水利领域的具体技术应用，提出一系列措施，包括特征工程、模型优化、决策系统整合以及技术普及推广。这些措施旨在推动神经网络技术在农业灌溉和气候政策支持方面的实用价值，为提升作物需水量估算的精准度和效率提供新的视角和工具，进而推动水资源的高效利用和农业的可持续发展。

关键词：参考作物需水量；神经网络；估算；农业水利；应用研究

中图分类号：TV93 " " "文献标志码：A " " " " "文章编号：2096-9902（2024）09-0009-04

Abstract： In the face of the challenge of global water shortage， accurate estimation of crop water demand has become a key link in the field of agricultural water-saving irrigation. Neural network technology， represented by back propagation neural network and short-term memory network， has unique advantages in reference crop evaporation estimation. Aiming at the specific technical application in the field of agricultural water conservancy， a series of measures are put forward， including feature engineering， model optimization， decision-making system integration and technology popularization. These measures aim to promote the practical value of neural network technology in agricultural irrigation and climate policy support， and provide new perspectives and tools for improving the accuracy and efficiency of crop water demand estimation. and then promote the efficient use of water resources and the sustainable development of agriculture.

Keywords： reference crop water requirement; neural network; estimation; agricultural water conservancy; application research

随着全球水资源紧张问题的日益突出，农业水利管理的重要性日益凸显。其中，准确估算作物需水量是提高水资源利用效率、保障粮食安全和促进农业可持续发展的关键因素。传统的作物需水量估算方法往往因计算过程繁琐、成本较高和实用性不强而受限。近年来，人工智能和机器学习技术的快速发展为解决这一问题提供了新的可能性。特别是神经网络技术，以其强大的拟合能力和灵活性，在作物需水量估算领域展现出巨大的潜力。神经网络的应用不仅能够简化作物需水量的估算过程，降低成本，还能提高估算的准确性和实用性。因此，深入分析神经网络在作物需水量估算中的应用，探讨其对农业水利管理的潜在贡献，具有重要的理论和实际意义。

1 "作物需水量分析

1.1 "参考作物蒸发蒸腾量

作物需水量，是指无病害农作物在满足非限制性土壤条件的大田环境下，在给定生长环境中实现高产潜力所需的水量。由于构成植株株体的水量占比极小且计算繁杂，所以一般将作物蒸发蒸腾量（Crop Evapotranspiration，ETC）近似等于作物需水量。但ETC的计算是一个非常复杂的过程，受到许多因素的影响，包括作物类型、生长阶段、气候条件[1]及土壤条件等，这导致直接测量或计算特定作物的ETC在许多情况下是缺乏可行性的。目前广泛采用的计算方法是利用参考作物蒸发蒸腾量（ET0）和作物系数（KC）相乘来计算ETC。ET0相较于ETC更易于测量和计算。所以参考作物蒸发蒸腾量成为了作物需水量计算中最重要的部分。

1.2 "参考作物蒸发蒸腾量测算方法

ET0的测算方法目前有很多研究成果，但常用的方法有主要分为直接法和间接法两大类。

1.2.1 "直接法

直接法主要通过田间试验观测获得ET0。具体步骤包括选择适当的作物，设置相应的灌溉处理，测量土壤蒸发和作物蒸腾的总量。这种方法需要大量的实地工作和数据采集，一般常见的具体测定方法包括蒸发器观测法、能量平衡法和质量平衡法等。在实际工作中，直接法测定较为繁杂，简易性不足，易受环境因素影响，有较强的地域局限性。多为田间试验和实地研究中应用。

1.2.2 "间接法

间接法主要是通过测量与蒸发蒸腾过程有关的气象参数，建立计算模型来预测ET0。这些模型主要基于气象、土壤和植被等变量，其中联合国粮农组织（FAO）推荐的FAO-56 Penman-Monteith公式作为标准化的ET0估算方法，被认为是最可靠的间接估算方法之一。这些模型仅需要较易测得的气温、湿度等数据即可对ET0进行测算，在各种地区均有较好的适用性。然而，这些半经验模型的应用往往依赖于输入数据的质量和完整性，对于气象观测资料缺乏完整性的地区难以应用。

而随着遥感技术的发展，基于遥感数据的ET0估算方法也得到了广泛的研究和应用。这种方法能够快速获取大范围的ET0数据，对于水资源管理和区域水资源研究具有重要意义。此外，随着人工智能和机器学习技术的发展，基于这些技术的ET0预测模型可以对有限气象数据地区的ET0进行估算。其中，神经网络方法因为其能够捕捉复杂的气象和水文过程的特点，具有较好的适应性与灵活性。在相同条件下神经网络模型的表现明显优于其他经验模型[2]，已经成为ET0估算领域的热点研究问题。

2 "神经网络在蒸发蒸腾量估算中的应用

2.1 "神经网络概述

人工神经网络（ANN）是一种计算模型，旨在模拟人脑的信息处理方式，以捕捉和表示复杂的函数关系。这项技术能够从大量数据中学习并识别隐藏的模式，广泛应用于模式识别、预测估计、自然语言等领域。其主要优点在于强大的拟合能力和灵活性，能够处理非线性、高维和复杂的数据结构。神经网络的基本原理是构建由多层节点组成的网络结构，每个节点代表一个数学函数。通过连接权重和激活函数，网络能够将输入信号转化为预测输出。训练过程中，优化算法不断调整权重，以最小化预测与实际目标之间的差异，从而实现对复杂关系的精确建模。

在ET0的计算中，神经网络展现出巨大潜力。通过捕捉气象变量与ET0之间的复杂非线性关系，神经网络能够提供一种灵活而准确的预测方法。与传统的线性模型相比，神经网络能够更好地捕捉和描述复杂的气候和土壤条件之间的相互作用。这一特性使得神经网络在水资源管理和农业领域的应用具有独特的优势，为精确和高效的作物需水量预测提供了新的可能性。

2.2 "主要技术

神经网络通过捕捉气象变量与ET0之间的复杂非线性关系，为水资源管理和农业领域提供了一种灵活而准确的估算方法。在众多神经网络技术中，反向传播（BP）神经网络和长短时记忆（LSTM）网络因其独特的结构和优越的性能，在ET0估算方面得到了广泛的应用和研究关注。

2.2.1 "反向传播神经网络

直反向传播（BP）神经网络是一种经典的前馈神经网络，以其训练效率和稳健性在众多领域中得到广泛应用。BP网络的训练过程包括前向传播和反向传播2个阶段，通过迭代这一过程，BP网络能够逐渐减小误差，提高估算精度。在ET0的估算方面，BP网络的独特优势在于其灵活的拓扑结构和快速的收敛性能。与其他神经网络相比，BP网络能够更容易地调整隐藏层的数量和节点的连接方式，从而适应不同气象变量与ET0之间的复杂关系。此外，BP网络的训练算法通常能够快速收敛到满意的解，从而在计算效率方面具有优势。

BP神经网络在ET0估算方面的表现已被证明优于许多传统半经验模型[3]。近年来，研究人员进一步探索了BP网络的潜力，通过将其与其他先进的机器学习算法相结合，形成了混合模型。这些混合模型充分利用了BP网络的强大拟合能力和其他优化算法的特定优势，显著提升了ET0的估算表现[4]。不仅如此，这些混合方法还增强了模型的鲁棒性和适用性[5]，为水资源管理和农业领域的精确估算提供了新的可能性。这一趋势展示了BP网络在ET0估算方面的不断创新和发展，为未来的研究和应用打开了新的方向。BP神经网络作为一种成熟神经网络技术，通过灵活的结构和特定的应用场景，BP网络在水资源管理和农业领域的应用具有广泛的前景和实用潜力。

2.2.2 "长短时记忆网络

长短时记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。与传统的递归神经网络不同，LSTM通过3个特殊的门控机制来控制信息的流动：输入门控制新信息的进入，遗忘门决定哪些信息被保留，输出门控制最终输出。这些门结合单元状态，使LSTM能够捕捉和学习时间序列数据中的长期依赖关系，有效避免了梯度消失和爆炸的问题。这使得LSTM能够学习和记忆长期依赖关系，从而在许多序列预测任务中表现出色。

LSTM在ET0估算方面的应用已经在许多研究中展示了其优越性。与传统的时间序列模型相比，LSTM能够更好地处理非线性和长期依赖关系，从而捕捉到气象变量的时间依赖性，提供更准确的ET0估算结果。LSTM已成功应用于逐月尺度的ET0估算，在模拟精度方面显著优于其他经验模型[2]。并且与其它神经网络模型相比，LSTM也具有更好的估算性能和模型鲁棒性[6]，对气象特征参数的数量依赖更小。总体而言，LSTM神经网络通过其独特的长短时记忆结构，在ET0估算方面展现了特殊的优势和潜力。其对时间序列数据的高效处理能力使其在水资源管理和农业领域的应用具有独特的价值，为复杂的气候和土壤条件下的ET0估算提供了新的视角和工具。

3 "农业水利应用措施

3.1 "特征工程与预处理

特征工程与预处理在ET0估算中具有至关重要的地位，它们不仅影响模型的性能，还决定了模型在实际应用中的可行性和可靠性。首先，特征选择是特征工程的核心环节。在ET0估算中，选择与ET0高度相关的气象变量是至关重要的。这些变量通常包括温度、湿度、风速和太阳辐射等。这些气象变量的综合分析不仅能够提升模型的预测精度，还能增强模型对于不同气候、土壤和作物类型的适应性。

其次，数据预处理是确保模型性能和稳定性的关键步骤。这一阶段包括数据清洗、缺失值处理、异常值剔除以及数据标准化或归一化等多个环节。数据清洗主要是去除那些不符合实验要求或明显偏离实际情况的数据点。缺失值处理通常采用插值或基于统计模型的方法来进行。异常值剔除则是通过一系列统计检验来识别和删除那些可能影响模型性能的数据点。数据标准化或归一化是为了消除不同量纲和数据范围对模型性能的影响，使得模型能够更准确地捕捉到各个特征之间的关系。

对于时序数据，还需要进行更为复杂的预处理步骤。这包括季节性分解、趋势去除以及时间序列的平稳化等。季节性分解能够帮助模型识别和学习数据中的周期性模式，从而提高模型在长期预测中的准确性。趋势去除则是为了消除数据中的长期趋势影响，使模型能够更关注短期的变化和波动。时间序列的平稳化通常通过差分或转换等方法来实现，目的是使得模型能够在非平稳数据条件下保持良好的性能。

综合来看，特征工程和预处理在ET0估算中起到了举足轻重的作用。通过合理的特征选择和严谨的数据预处理，不仅能够显著提高模型的预测准确性和鲁棒性，还能有效地降低模型的计算复杂度和提高模型的可解释性。这些因素共同为神经网络模型在ET0估算中的成功应用提供了坚实的基础。

3.2 "模型优化与集成

在ET0估算的准确性和可靠性方面，模型优化与集成策略具有至关重要的价值。首先，神经网络模型的性能与其内部结构和参数选择有着密切的关联。因此，采用先进的优化算法，如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等启发式优化方法，可以在多维度上提升模型性能。这些算法能够自动进行网络结构选择、学习率调整、权重初始化和正则化参数优化等，从而在不增加模型复杂度的前提下，显著提高模型在ET0估算方面的准确性和鲁棒性。

而模型集成策略也是一种极为有效的优化手段。通过将神经网络与其他计算方法（如统计模型、物理模型或其他机器学习模型）进行集成，可以实现各模型优点的综合和互补。例如，神经网络因其出色的拟合能力而被广泛应用，但其解释性相对较弱；而统计模型则在解释性方面有着明显优势。因此，将两者结合，可以形成一个更为全面和高效的ET0估算框架。这种集成策略不仅能提高模型的准确性和解释性，还能增加模型的鲁棒性和适应性。

另一方面，模型优化与集成还具有很高的应用灵活性。通过不同的模型设计和优化策略，可以实现对ET0估算方法的多样化和个性化，从而更好地适应不同应用场景和需求。例如，在数据稀缺或不完整的情况下，可以通过集成多个“弱”模型来构建一个“强”模型，从而提高估算的准确性和可靠性。

3.3 "决策系统整合

神经网络技术在ET0估算方面的应用具有多维度的价值，远超过单一的预测任务。这一先进的计算方法能够整合到更为复杂和全面的决策系统中，从而实现对农业水资源管理的全方位优化。首先，将ET0估算整合到现代灌溉系统中具有显著的实用性和科学性。通过精确的ET0估算，农业生产者可以根据作物的实际需水量进行灌溉，从而避免不必要的水资源浪费和环境污染。这不仅有助于提高农业生产效率，还能实现水资源的更为合理和可持续的利用。具体而言，这种整合可以通过物联网技术和自动化控制系统来实现，从而在实时监测和调整灌溉量的同时，还能提供对农作物生长状况的综合评估。

长期和持续的ET0估算还可以作为气候变化和水资源管理政策的重要支持工具。通过对ET0的长期监测和分析，可以更为准确地识别和预测气候变化对农业水资源的潜在影响。这一信息不仅可以为农业生产者提供重要的参考依据，还能为政府和相关机构在气候政策制定和实施过程中提供科学支持。例如，通过对多年ET0数据的时间序列分析，可以识别出气候变化对农业水需求的长期趋势，从而为政府决策提供更为全面和深入的视角。

神经网络技术与ET0估算的整合还有助于推动跨学科的科学合作和创新。例如，与气象学、农业科学、水资源管理和环境科学等多个领域的结合，可以实现神经网络技术在更广泛领域的应用。这不仅可以提高ET0估算的实用价值，还能促进跨领域的科学合作和创新。通过这种多学科的整合，可以形成一个更为全面和高效的决策支持系统，从而在农业水资源管理、气候变化适应和可持续发展等多个方面实现更高水平的优化和提升。

3.4 "技术普及推广

神经网络在作物需水量估算方面的应用已经证明了其在农业水利管理中的重要性和有效性。然而，这一先进技术的广泛应用和推广仍面临多重挑战，尤其在农业实践和政策制定方面。

首先，教育和培训是技术普及的基础环节。由于神经网络模型通常涉及复杂的算法和高度专业化的知识，因此，对农业水利工程师、决策者，以及基层农民进行全面而深入的培训是至关重要的。这可以通过组织专题研讨会、开发在线课程和进行现场示范等多种方式来实现。这些教育活动不仅能够提高相关人员的技术素养，还有助于消除对新技术应用的疑虑和顾虑。

其次，政府和研究机构在推动这一技术的广泛应用方面具有不可替代的作用。除了提供研发资金和税收优惠，还需要制定一系列针对性的激励政策。例如，可以为那些愿意在农业生产中应用神经网络技术的企业或个体提供补贴和低息贷款。更进一步，建立一个多学科参与的技术推广平台将具有里程碑式的意义。这一平台应当整合农业科学、水利工程、人工智能和数据科学等多个领域的专家和学者，以促进跨学科的合作和研究。

最后，数据的收集、管理和分析是神经网络模型成功应用的关键因素。这一过程涉及到多维度信息的系统性收集和整理，包括气象数据、土壤条件、作物种类和生长阶段等。这些数据不仅是模型训练和优化的基础，也是后续模型效果评估和持续优化的重要依据。因此，构建一个全面、高效和可靠的数据管理系统是推动该技术广泛应用的必要条件。

4 "结束语

基于神经网络的作物需水量估算方法不仅为农业水利管理提供了科学依据，而且展示了该领域内广阔的应用前景和创新潜力。这一先进的计算框架通过精确估算ET0，有助于实现水资源的合理和可持续利用，进而推动农业水利工程领域的持续进步。未来的研究应进一步优化算法和模型结构，以增强模型的可解释性和鲁棒性，并提高其在不同农业环境和气候条件下的适应性。此外，模型的实用性和可操作性也值得进一步探究，以满足实际应用的多样化需求。总体而言，该方法不仅有望促进农业水资源的高效管理，还可能为气候变化适应和可持续发展提供重要的理论和实践支持。

参考文献：

[1] 陈玉民，郭国双，王广兴，等.中国主要作物需水量与灌溉[M].北京：水利电力出版社，1995．

[2] 邢立文，崔宁博，董娟.基于LSTM深度学习模型的华北地区参考作物蒸散量预测研究[J].水利水电技术，2019，50（4）：64-72.

[3] 彭世彰，魏征，徐俊增，等.参考作物腾发量主成分神经网络预测模型[J].农业工程学报，2008（9）：161-164.

[4] ZHAO L， XING L， WANG Y， et al. Prediction model for reference crop evapotranspiration based on the back-propagation algorithm with limited factors[J].Water Resources Management，2023，37（3）：1207-1222.

[5] 余江斌，林剑辉，高大帅.基于天气预报的参考作物蒸发蒸腾量预测模型[J].农业现代化研究，2017，38（2）：307-314.

[6] 谢家兴，高鹏，孙道宗，等.基于长短期记忆的柑橘园蒸散量预测模型[J].农业机械学报，2020，51（S2）：351-356.