基于集成學習的土壤含水量預測研究——以遼西地區(qū)為例

摘要： 準確高效地預測土壤含水量(SMC)對田間水分管理至關重要。本研究利用在遼西地區(qū)自建的3個站點2018—2021年10～40 cm土壤水分自動觀測小時數(shù)據(jù)集，分析研究隨機森林(random forest,RF)和梯度提升機(gradient boosting machine,GBM)算法在SMC預測方面的適用性，驗證不同時間尺度SMC的預測結果。同時引入SHAP(shapley ...