利用ML来预测气候变化对印度东部大米作物疾病的影响
Satiprasad Sahoo1,2, Chiranjit Singha3, Ajit Govind4
1International Center for Agricultural Research in the Dry Areas (ICARDA), 2 Port Said, Victoria Sq, Ismail El-Shaaer Building, Maadi, Cairo, 11728, Egypt. satispss@gmail.com.
机器学习模型使用生物物理因素预测印度东部大米作物疾病. 降水和温度是影响疾病传播的关键气候变量,对精准农业和粮食安全至关重要.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 环境科学 环境科学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 作物疾病对精准农业构成重大威胁,受到复杂的环境因素的影响.
- 准确的疾病预测对于有效的作物管理和确保粮食安全至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估用于预测印度东部大米作物疾病的机器学习模型.
- 根据当前和未来的气候变化情景,确定影响疾病流行的主要生物物理和气候因素.
主要方法:
- 使用了九个生物物理参数,包括降水,温度,植被指数 (NDVI,SAVI,NDCI,NDMI) 和土壤特性.
- 应用机器学习算法:随机森林,梯度增强机,极端梯度增强,人工神经网络和支持向量机.
- 包含 Boruta 功能选择和 SHAP 分析,用于使用 CMIP6 SSP 数据集进行因素优先排序和气候变化预测.
主要成果:
- 在各个地区确定了特定疾病的流行率:大米棕色斑 (普尔巴巴达曼,96.72%),大米爆发 (比尔赫姆,72.38%) 和大米 (班库拉,63.45%).
- 突出降水量 (Pr),最低温度 (Tmin) 和最高温度 (Tmax) 作为影响最大的气候变量.
- 在标准化差异湿度指数 (NDMI) 和标准化差异植被指数 (NDVI) 之间建立了强烈的正相关性 (0.8-1).
结论:
- 机器学习模型有效地根据生物物理和气候因素预测水作物疾病.
- 气候变量,特别是降水和温度,是疾病发病率的关键驱动因素.
- 这些研究结果支持加强精确作物保护战略,并为联合国可持续发展目标做出贡献.
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