Integrated phenology and climate in rice yields prediction using machine learning methods
Notice bibliographique
Résumé
Rice (Oryza sativa L.) is a staple cereal crop and its demand is substantially increasing with the growth of the global population. Precisely predicting rice yields are of vital importance to ensure the food security in countries like China, where rice accounts for one-fifth of the total agricultural production. Previous studies found that the rice yields had been significantly impacted by climate change. In addition, phenological variables were found to be important factors concerning rice yields due to its fundamental role in carbon allocation between plant organs, but its impacts on rice yields were seldom evaluated. In this study, eleven combinations of phenology, climate and geography data were tested to predict the site-based rice yields using a traditional regression-based method (MLR, multiple linear regression), and more advanced three machine learning (ML) methods: backpropagation neural network (BP), support vector machine (SVM) and random forest (RF). The results showed that ML methods were more precise than MLR method. The combination using the integrated phenology, climate during growing season and geographical information was better for yields predictions than other combinations across the ML methods, e.g. the difference RMSE (R2) between prediction and observed rice yields were 800 (0.24), 737 (0.33), and 744 (0.31) kg/ha for BP, SVM and RF, respectively. The SVM had achieved the highest precisions in yield predictions and the phenological variables substantially improved the accuracy of yield predictions, and the relative importance of phenological variables were even similar as climatic variables. We highlight the phenology and climate need to be accurately represented in the crop models to improve the accuracy in rice yield prediction under climate change conditions using integrated ML methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».