有限氣象數據下嘅參考蒸散量估算：機器學習應用

1 引言

參考蒸散量（ETo）估算對於灌溉規劃同水資源管理至關重要，特別係喺好似摩洛哥呢啲容易出現乾旱嘅地區。FAO-56 Penman-Monteith方程式雖然準確，但需要大量氣象數據，包括溫度、濕度、太陽輻射同風速，令到佢喺傳感器基礎設施有限嘅地區唔切實際。

傳統經驗方程式好似Hargreaves-Samani、Romanenko同Jensen-Haise提供咗簡化方法，但喺唔同氣候條件下性能唔穩定。本研究通過探索機器學習模型，用最少輸入參數實現準確嘅ETo估算，嚟解決呢啲限制。

數據要求

FAO-56 PM：5個以上參數

ML模型：2-4個參數

成本降低

傳感器基礎設施：減少60-80%

2 研究方法

2.1 數據收集與預處理

收集咗Meknes地區多個氣象站嘅數據，包括溫度、濕度、太陽輻射同風速測量。數據預處理涉及處理缺失值、標準化同唔同站點之間嘅時間對齊。

2.2 機器學習模型

實施並比較咗三種機器學習模型：

XGBoost：以高性能同效率聞名嘅梯度提升框架
支持向量機（SVM）：對於有限數據嘅回歸任務有效
隨機森林（RF）：對過度擬合具有魯棒性嘅集成方法

2.3 實驗設置

實施咗兩種驗證場景：

場景1：隨機分割所有可用數據
場景2：喺一個站點訓練，另一個站點驗證（空間交叉驗證）

3 結果與討論

3.1 性能比較

所有機器學習模型喺兩種驗證場景中都勝過傳統經驗方程式。XGBoost表現出最高準確度，R²值超過0.92，隨機森林同SVM緊隨其後。

圖1：ML模型同經驗方程式之間嘅性能比較。柱狀圖顯示每種方法喺唔同參數組合下嘅R²值。XGBoost以最少輸入參數持續實現最高準確度。

3.2 特徵重要性分析

溫度同太陽輻射成為所有模型中最關鍵嘅特徵。分析顯示，只需呢兩個參數，機器學習模型就可以達到使用完整參數集所獲得性能嘅85-90%。

4 技術實現

4.1 數學公式

標準FAO-56 Penman-Monteith方程式作為基準：

$$ET_0 = \frac{0.408\Delta(R_n - G) + \gamma\frac{900}{T + 273}u_2(e_s - e_a)}{\Delta + \gamma(1 + 0.34u_2)}$$

其中$\Delta$係蒸汽壓曲線斜率，$R_n$係淨輻射，$G$係土壤熱通量，$\gamma$係濕度計常數，$T$係氣溫，$u_2$係風速，$e_s$係飽和蒸汽壓，$e_a$係實際蒸汽壓。

4.2 代碼實現

import xgboost as xgb
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

class EToEstimator:
    def __init__(self, model_type='xgb'):
        if model_type == 'xgb':
            self.model = xgb.XGBRegressor(
                max_depth=6,
                learning_rate=0.1,
                n_estimators=100,
                objective='reg:squarederror'
            )
        elif model_type == 'rf':
            self.model = RandomForestRegressor(
                n_estimators=100,
                max_depth=10,
                random_state=42
            )
        elif model_type == 'svm':
            self.model = SVR(kernel='rbf', C=1.0, epsilon=0.1)
    
    def train(self, X_train, y_train):
        self.model.fit(X_train, y_train)
    
    def predict(self, X_test):
        return self.model.predict(X_test)

# 特徵選擇：僅溫度同太陽輻射
features = ['temp_max', 'temp_min', 'solar_rad']
target = 'ETo_FAO56'

5 未來應用

本研究展示咗喺幾個領域實際應用嘅巨大潛力：

智能灌溉系統：與基於物聯網嘅灌溉控制器集成，實現實時水資源管理
氣候變化適應：改進易旱地區嘅水資源規劃
農業技術：為小規模農戶開發移動應用程式
水政策：為水分配同定價提供數據驅動嘅決策支持

未來研究方向包括跨唔同氣候區嘅遷移學習、與衛星數據集成，以及為偏遠地區開發邊緣計算解決方案。

6 參考文獻

Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., & Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration: Guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and drainage paper 56.
Landeras, G., Ortiz-Barredo, A., & López, J. J. (2008). Comparison of artificial neural network models and empirical and semi-empirical equations for daily reference evapotranspiration estimation in the Basque Country. Agricultural Water Management, 95(5), 553-565.
Maestre-Valero, J. F., Martínez-Alvarez, V., & González-Real, M. M. (2013). Evaluation of SVM and ELM for daily reference evapotranspiration estimation in semi-arid regions. Computers and Electronics in Agriculture, 89, 100-106.
López-Urrea, R., Martín de Santa Olalla, F., Fabeiro, C., & Moratalla, A. (2006). Testing evapotranspiration equations using lysimeter observations in a semiarid climate. Agricultural Water Management, 85(1-2), 15-26.
Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in neural information processing systems, 27.

7 專家分析

一針見血

本研究為關鍵農業挑戰提供咗務實解決方案：用最少數據輸入實現準確蒸散量估算。核心創新唔在於算法新穎性，而在於戰略應用——證明當數據稀缺時，標準ML模型可以勝過已建立嘅經驗方程式。喺好似摩洛哥呢啲水資源緊張地區，呢個唔只係學術練習；佢係可持續農業嘅潛在遊戲規則改變者。

邏輯鏈條

本研究遵循一個引人注目嘅邏輯進展：傳統FAO-56 PM需要大量傳感器數據 → 對於發展中地區昂貴且唔切實際 → 簡化經驗方程式存在準確性問題 → ML模型通過從有限數據學習複雜關係來彌補呢個差距。跨兩種場景（隨機分割同跨站點）嘅驗證加強咗現實世界適用性嘅論據。特徵重要性分析揭示溫度同太陽輻射作為關鍵驅動因素，為傳感器部署策略提供可操作見解。

亮點與槽點

亮點：關注成本降低（60-80%傳感器基礎設施節省）嘅實際重點解決咗真正痛點。與多種經驗方程式比較提供全面基準測試。空間驗證場景展示跨地理變化嘅魯棒性——農業應用嘅關鍵因素。

槽點：研究缺乏詳細超參數優化方法——ML可重現性嘅關鍵方面。數據集大小同時間範圍未指定，引起對季節變化處理嘅疑問。與CycleGAN研究（Goodfellow等人，2014）中嚴格方法唔同，模型選擇理由喺沒有消融研究情況下感覺有啲隨意。

行動啟示

對於農業技術公司：本研究驗證咗為新興市場開發低成本ETo估算解決方案嘅可行性。即時機會在於創建僅使用溫度同太陽輻射數據嘅簡化移動應用程式。對於政策制定者：研究結果支持投資基本氣象基礎設施，而非昂貴嘅多傳感器網絡。對於研究人員：工作開闢咗跨唔同氣候區遷移學習應用同與衛星圖像集成以實現更廣泛覆蓋嘅途徑。

研究與精準農業全球趨勢一致，但採取明顯務實方法——關注用可用資源可實現嘅目標，而非理論最大值。呢種務實取向，雖然限制學術新穎性，但顯著增強現實世界影響潛力。

目錄