研究背景
在陸地生態(tài)系統(tǒng)的水循環(huán)中，蒸散是連接地表與大氣水分和能量交換的關鍵途徑。尤其對于農田生態(tài)系統(tǒng)而言，準確估算作物的實際蒸散量，不僅有助于理解作物水分利用效率，還能為農業(yè)水資源管理和干旱應對提供科學依據。然而，現有的估算方法卻面臨諸多挑戰(zhàn)：
?。?）傳統(tǒng)氣象模型：理論基礎扎實，但依賴完整的氣象數據，且難以捕捉植被光合作用的生理過程；
?。?）遙感指標局限性：太陽誘導葉綠素熒光（SIF）雖能直接反映光合活性，但在水分脅迫下存在響應滯后；光化學反射指數（PRI）能靈敏跟蹤短期脅迫響應，但鮮少被納入機器學習模型中；
因此，如何融合多源數據，利用深度學習挖掘氣象與生理指標的協(xié)同價值，成為了提高實際蒸散量（ETc act）估算精度的新途徑。近期，西北農林科技大學蔡煥杰老師的團隊聯(lián)合沈陽大學和石河子大學的團隊在《Agricultural Water Management》期刊發(fā)表研究成果，該研究通過融合SIF、PRI與氣象要素，結合時間卷積網絡和SHAP可解釋性分析，系統(tǒng)揭示了多源數據在水分脅迫下對作物實際蒸散量的協(xié)同作用機制。該成果不僅為精準估算農田蒸散提供了新的技術路徑，也為理解作物在水分脅迫下的生理響應機制、優(yōu)化農業(yè)水資源管理提供了科學支撐。
圖1.楊凌野外試驗基地概況。注：(a) 顯示了楊凌研究基地在中國西北部的具體位置。(b-f) 展示了本研究中使用的光合速率相關指標、通量和氣象數據的測量系統(tǒng)。
研究方法
研究區(qū)域：2021年10月15日至2024年6月8日，以陜西省西北農林科技大學農業(yè)水土工程重點實驗室的冬小麥農田為研究區(qū)域，開展了為期三年的冬小麥田間實驗；
監(jiān)測指標：連續(xù)測量水通量、CO2濃度、水汽密度、凈輻射（Rn）、氣溫（Tair）、相對濕度（RH）、風速（WS）及不同深度土壤含水量（SWC）、SIF等指標，并通過冠層反射率計算光化學反射指數（PRI）；
為了補充SIF和PRI測量，使用ASD FieldSpec 4地物光譜儀同時記錄冠層反射率；
光譜性能：
光譜范圍：350~2500 nm；
光譜分辨率：3 nm@700 nm，6 nm@1400 nm和2100 nm；
光譜通道數：2151 nm；
對數據進行預處理，構建隨機森林（RF）、支持向量回歸（SVM）等機器學習模型，以及LSTM、時間卷積網絡（TCN）等深度學習模型，結合交叉驗證優(yōu)化超參數。并引入SHAP方法對模型進行可解釋性分析，量化各驅動因子在不同水分條件下的貢獻機制。
圖2.2021年至2024年氣象和光譜因素與ETc act之間的相關性。
圖3.氣象和光譜因子與ETc act的相關性在干旱和非干旱條件下起作用。
圖4.不同模擬情景下模型估計準確度的比較。
圖5.較優(yōu)情景下模型估算性能的比較。
圖6.基于SHAP的TCN模型在較優(yōu)情景（S2）下對干旱和非干旱條件下特征貢獻的比較。
研究結果
（1）驅動因子相關性分析：
整體驅動因子：Rn>SIF>Tair>RH>PRI；
非水分脅迫條件驅動因子：Rn>SIF>Tair>RH>PRI>WS；
水分脅迫條件：RN> PRI>SIF>RH>Tair>WS；
?。?）較優(yōu)特征組合的確定：
較優(yōu)特征組合：情景S2（Rn + SIF + PRI + Tair）在特征維度與估算精度之間達到了平衡；
?。?）模型性能對比：
時序卷積網絡（TCN）在蒸散量估算中表現較好，其次是LSTM、RF、SVM、GB；
?。?）可解釋性分析揭示生理機制：
非干旱條件：ETc act主要由Rn和SIF驅動，能量供應與光合活性是核心；
水分脅迫條件：PRI的貢獻度顯著上升，成為第二重要變量，表明PRI在水分脅迫下對生理反應的捕捉作用更加顯著；
生理機制：干旱誘導氣孔關閉→光合電子傳遞受限→過剩光能通過葉黃素循環(huán)耗散→PRI靈敏下降→與蒸散降低同步；
結語
本研究通過融合氣象數據與光譜指標（SIF、PRI），構建可解釋的深度學習框架，實現了水分脅迫下作物實際蒸散量的高精度估算。結果表明，TCN 模型性能卓越，且 PRI 在干旱條件下具有關鍵互補價值。該成果不僅揭示了多源指標協(xié)同驅動蒸散的生理機制，也為作物水分效率監(jiān)測提供了新技術路徑。未來可進一步拓展至多站點、多作物類型，結合高分辨率衛(wèi)星遙感數據，推動區(qū)域尺度蒸散估算模型的普適化發(fā)展。
發(fā)表期刊：Agricultural Water Management【影響因子：6.5】
研究單位：西北農林科技大學、沈陽大學、石河子大學
研究地點：陜西省西北農林科技大學農業(yè)水土工程重點實驗室的冬小麥農田
使用設備：ASD FieldSpec 4地物光譜儀
DOI：https://doi.org/10.1016/j.agwat.2026.110223
