一种预测温带树木液流密度和水分利用的集成预测方法

高效的灌溉管理对农业、林业和园艺至关重要，尤其是在气候变化背景下。新型传感器和物联网技术的发展为实时监测树木液流密度提供了机会，当与先进的建模技术相结合时，能够在线预测树木水分利用，从而适用于灌溉规划。本文提出了这样一个流程，它集成了树木液流传感器、气象站传感器和统计模型来预测树木的日水分利用量。特别是，开发了一种基于可加模型的集成预测方法，使用气象数据作为液流密度的主要预测因子。该方法同时考虑了液流密度与其环境驱动因素之间的非线性关系和交互作用，以及不同生长季节中个体树木之间的变异性。利用在 2022、2023 和 2024 年生长季收集的九种树木的田间数据，本文证明了所提出的集成预测方法能够产生可靠的日水分利用量预测。本文还讨论了在气候胁迫（如热浪）下预测树木水分利用的挑战，以及树木大小对预测的影响。尽管问题复杂，但所提出的方法提供了一个通用框架，可用于从商业树木种植到保护工作的各种场景。该模型可以集成到在线监测平台中，辅助灌溉管理的实时决策。