Synergizing process-based modeling and data-driven learning for precision nitrogen optimization in winter wheat

doi:10.1016/j.agsy.2026.104983

Synergizing process-based modeling and data-driven learning for precision nitrogen optimization in winter wheat

2026-09-16

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DOI：10.1016/j.agsy.2026.104983

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• 开发了基于模拟的APSIM–ML–MOO框架，用于筛选候选氮策略。 • 构建了XGBoost代理模型，以模拟APSIM模拟的生育期、产量和N₂O指标。 • 使用SHAP解释APSIM模拟器中统计特征贡献。 • 将NSGA-II与等权重TOPSIS耦合，以识别基准折中氮策略。 • 探索了模型推导的产量、盈利能力、氮输入和模拟环境指标之间的权衡。

Keyword:

Crop model

APSIM

Machine learning

Precision nitrogen management

Multi-objective optimization

Synergizing process-based modeling and data-driven learning for precision nitrogen optimization in winter wheat

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