>> 東證期貨-行業(yè)研究深度報告：美國大豆縣級單產(chǎn)預測模型-250630
| 上傳日期： |
2025/7/1 |
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| 21316KB |
| 格式： |
pdf 共38頁 |
來源： |
東證期貨 |
| 評級： |
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作者： |
黃玉萍 |
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★遙感指數(shù)與單產(chǎn)、優(yōu)良率的相關性分析
本報告在深度報告《遙感指數(shù)預測大豆單產(chǎn)相關性探究》的基礎上，進一步細化研究范圍至縣級尺度（county-level），顯著擴充了數(shù)據(jù)量，深入探究了增強型植被指數(shù)（EVI）、葉片面積指數(shù)（LAI）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）和凈初級生產(chǎn)力（NPP）與大豆年單產(chǎn)的相關性。結論如下：（1）時間規(guī)律：相關性峰值時間隨緯度變化。低緯度地區(qū)因溫度等因素導致大豆種植周期提前，其遙感指數(shù)與單產(chǎn)的相關性峰值主要出現(xiàn)在6月與7月；而高緯度地區(qū)的相關性峰值則普遍延遲至8月與10月。（2）空間規(guī)律：相關性強度受地形影響顯著。在氣候適宜、地形平坦的主要大豆種植區(qū)（平原），遙感指數(shù)與單產(chǎn)表現(xiàn)出更強的相關性；相比之下，在地形復雜的山地、丘陵地區(qū)，相關性顯著低于平原地區(qū)。（3）指數(shù)效果比較：NDVI與EVI指示性最佳。在研究的指數(shù)中，NDVI和EVI對單產(chǎn)的指示性效果最好，NPP次之，LAI與單產(chǎn)的相關性最弱。因此，進行單產(chǎn)預估時，應重點依據(jù)不同緯度區(qū)域的最佳時間段（如低緯度6-7月、高緯度8-10月），優(yōu)先關注NDVI、EVI和NPP數(shù)據(jù)，特別是在各大豆主產(chǎn)州。
★單產(chǎn)預測模型
在現(xiàn)有遙感指數(shù)基礎上，本研究進一步整合了月均溫度、月均降水、干旱指數(shù)及經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，構建了基于XGBoost和LSTM的縣級（county-level）大豆單產(chǎn)預測模型。XGBoost模型的R方為0.8453，MAE為3.2367，RMSE為4.2740；LSTM模型的R方為0.8562，MAE為3.1119，RMSE為4.1149，對單產(chǎn)的預測偏差大多在3.1蒲/英畝內(nèi)。結果顯示，LSTM模型性能略優(yōu)于XGBoost，但兩者均能有效利用6~10月的遙感與氣候數(shù)據(jù)對當年大豆單產(chǎn)進行高精度預測。
★ 7、8月的NDVI、EVI數(shù)值需重點觀測
特征重要性分析進一步揭示：7月和8月的NDVI值、7月的EVI值以及地理位置（經(jīng)緯度）是預測模型中貢獻度最高的關鍵變量，需重點關注。
★風險提示
模型效果隨訓練數(shù)據(jù)變化，帶有不確定性。
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