基于气象因子的河蟹产量估算OACSTPCD
为探索基于气象因子的河蟹产量估算方法,现利用2010—2022年兴化市河蟹产量和同期气象数据,与3种机器学习算法相结合,在5个关键生长阶段(放养期、第1~3次脱壳期、第4次脱壳期、第5次脱壳期和成熟捕捞期),构建河蟹产量估算模型。结果表明,在河蟹不同生长阶段,不同气象因子估算河蟹产量的精度差异显著。总体来说,基于支持向量机回归(SVR)算法所构建的河蟹产量估算模型要优于随机森林回归(RFR)算法和偏最小二乘回归(PLSR)算法,预测精度R^(2)在0.95~0.98,RMSE在24.07~35.14 kg/hm^(2)之间变化。在单一生长阶段中,在放养期的估算精度最高,R^(2)为0.98,RMSE为24.07 kg/hm^(2),在全生育期中模型预测精度R^(2)为0.92,RMSE为44.31 kg/hm^(2)。研究结果揭示了气象因子在不同生长阶段下估算河蟹产量的能力。
吴芳;章雯;翟晓瑶;龚佳;张自强;袁昌洪;
兴化市气象局,江苏兴化225700泰州市气象局,江苏泰州225300湖州市南浔区气象局,浙江湖州313001
水产学
河蟹产量气象因子随机森林回归支持向量回归偏最小二乘回归
《农学学报》 2024 (010)
P.53-60 / 8
江苏省气象局指导性项目“兴化市大闸蟹气候品质评价指标及模型研究”(ZD202425);泰州市气象局科研项目“基于气象条件下兴化市河蟹产量估算模型研究”(202205)。
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