| 基于随机森林算法和气象因子的砀山酥梨始花期预报 |
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| 引用本文： | 李德,陈文涛,乐章燕,范孝玲,孙义,孟雅婷,杨健.基于随机森林算法和气象因子的砀山酥梨始花期预报[J].农业工程学报,2020,36(12):143-151. |
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| 作者姓名： | 李德 陈文涛 乐章燕 范孝玲 孙义 孟雅婷 杨健 |
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| 作者单位： | 安徽省宿州市气象局,宿州 234000;河北省廊坊市气象局,廊坊 065000;安徽省砀山县气象局,砀山 235300 |
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| 基金项目： | 中国气象局气候变化专项（CCSF201809 ）；安徽省气象科技发展基金项目（KM201607）；国家自然科学基金项目（41571018） |
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| 摘 要： | 准确预报始花期是制定砀山酥梨花期管理措施和赏花活动方案的重要基础。该文利用1983-2018年砀山酥梨始花期的定位观测物候数据和平行观测的气象资料，采用线性趋势法，揭示始花期演变趋势；采用相关分析，筛选影响始花期的关键气象因子，依据不同预报日期构成特征变量集；采用随机森林算法（Random Forest, RF），自3月11日开始预报到3月25日终止预报，每日训练1个预报模型。结果表明，1）1983－2018年始花期呈极显著提早发生趋势，每10a约提前2.750 d（P＜0.001）。2）16个逐日气象预报模型中，共计有200个气象因子与始花期早迟密切相关，相关系数在0.469～0.789之间；各气象预报模型的训练集与测试集的平均正确率（Nd）分别为92.9%和75.5%、平均均方根误差（RMSE）分别为1.693～2.870和2.240～7.237、平均决定系数（R2）分别为0.891和0.701。3）2019年试验预报中，提前15日准确预报出当年始花期。该文研究表明RF在梨树始花期逐日气象预报中有一定业务应用潜力，预报准确率基本满足气象服务需求。
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| 关 键 词： | 气象 农业 梨 始花期 随机森林算法 |
| 收稿时间： | 2019/12/25 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/5/25 0:00:00 |
Forecast method for the first flowering date of Dangshansu pear based on random forest algorithm and meteorological factors |
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| Li De,Chen Wentao,Le Zhangyan,Fan Xiaoling,Sun Yi,Meng Yating,Yang Jian.Forecast method for the first flowering date of Dangshansu pear based on random forest algorithm and meteorological factors[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2020,36(12):143-151. |
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| Authors: | Li De Chen Wentao Le Zhangyan Fan Xiaoling Sun Yi Meng Yating Yang Jian |
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| Institution: | 1. Suzhou Meteorological Bureau of Anhui, Suzhou 234000, China;;2. Langfang Meteorological Bureau of Hebei, Langfang 065000, Chine;;3. Dangshan Meteorological Office of Anhui, Dangshan 235300, China; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | meteorology agriculture pear first flowering date random forest algorithm meteorological factors |
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