基于病害高发期气象因子的三七病害发生率预测

准确预报病害发生率是提前应对三七病害、提高产量和品质的重要基础。该研究利用2018－2019年云南红河州三七种植基地内田间气象数据和病害发生率资料,采用主效应分析（Principal Components Analysis, PCA）来避免多元共线性的发生。以2018年和2019年的5－9月气象数据集作为训练集与验证集,以随机森林（Random Forest, RF）算法作为基础学习机构建初步预测模型,最后通过梯度下降（Gradient Descent, GD）算法进行优化。结果表明,土壤温度与棚内湿度均与病害发生率呈正相关,其皮尔逊相关系数在0.25～0.75之间,棚内土壤热通量和三七冠层上方土壤热通量均与病害发生率呈负相关,其皮尔逊相关系数在-0.75～-0.25之间;通过随机森林获得的模型的均方根误差为0.23;通过梯度下降优化,代价函数收敛时值为241.003,并获得各个气象因子对三七病害高发期的病害发生率影响的权重,其中土壤温度正相关程度最大,权重为21.686,三七冠层上方的土壤热通量负相关程度最大,权重为-13.834。该研究结果在通过田间气象因子预测三七病害高发期的病害发生率上具备可靠的预测能力,可为降低三七病害的设施环境调控和智能化管理提供理论依据和技术支持。