基于可解释机器学习的土壤健康实践经济预测：P-SHEC工具开发与应用

《Smart Agricultural Technology》：Explainable Machine Learning for Skin Temperature Estimation in Group-Housed Finishing Pigs

本文针对农业生产者因缺乏长期经济数据而难以采纳土壤健康实践的问题，开发了一款基于机器学习的预测性土壤健康经济计算器(P-SHEC)。该工具通过量化土壤有机质(SOM)变化对产量和干旱抗性的影响，结合局部预算分析，为美国1962个县的10种作物提供10年期经济效益预测。研究表明，P-SHEC能够为农民、顾问和政策制定者提供透明、可复制的经济评估，填补了土壤健康实践经济决策支持工具的空白。

　　

在气候变化日益严峻的背景下，健康的土壤已成为农业可持续发展和抵御极端天气的基石。尽管覆盖作物、少耕免耕等土壤健康实践的环境效益已被广泛证实，但生产者的采纳决策往往更受经济因素驱动。由于缺乏对土壤健康实践长期经济效益的清晰认知，加上实践效果存在作物、区域和管理方式的异质性，导致这些有益实践的采纳率始终停滞不前。现有经济评估工具多基于回顾性分析，难以预测未来收益，且易受生产者报告偏差的影响。这种决策支持工具的缺失，使得农业生产者在面对土壤健康实践投资时缺乏可靠的经济参考。

为破解这一困境，美国农田信托(American Farmland Trust)的研究团队在《Smart Agricultural Technology》上发表了关于预测性土壤健康经济计算器(P-SHEC)的研究。该研究旨在开发一个基于网络、免费访问的决策支持工具，通过机器学习模型量化土壤健康实践带来的长期经济效益，为农业生产者提供本地化的经济指导。

研究团队采用多种关键技术方法构建P-SHEC工具：整合美国农业部(USDA)等国家级农业数据集，包括县级产量数据、土壤属性(gSSURGO)、气候数据(PRISM)和作物保险数据(RMA)；应用极端梯度提升(XGBoost)等机器学习算法建立土壤有机质(SOM)与作物产量的预测模型；利用累积局部效应(ALE)进行模型解释；结合局部预算分析(PBA)和马尔可夫概率评估干旱风险经济影响。

模型开发与验证

通过比较六种回归模型，确定XGBoost在预测十种作物产量方面表现最优，模型解释方差(R²)达0.53-0.88。研究验证了模型预测与已有文献的一致性，如土壤有机碳(SOC)每增加1g/kg，玉米和小麦的产量响应分别为0.36%和0.98%，处于合理区间。

经济分析框架

工具包含短期成本效益分析和长期经济效益预测。短期分析通过局部预算分析计算土壤健康实践实施的直接成本变化，长期分析则基于SOM变化对产量和干旱抗性的影响，结合作物价格和贴现率，计算10年期的净现值(NPV)。

工具应用示例

以伊利诺伊州拉萨尔县玉米-大豆轮作为例，模拟实施免耕和黑麦覆盖作物后，虽然年成本增加127美元/英亩，但10年期产量相关收入可增加4美元/英亩，展示了工具在量化长期收益方面的实用性。

该研究开发的P-SHEC工具首次将机器学习预测与土壤健康经济评估相结合，实现了从回顾性分析向预测性决策支持的转变。虽然工具在县级尺度、SOM恒定等假设下存在局限，但其透明、可复现的方法框架为农业可持续管理提供了创新解决方案。未来通过融入更精细尺度的数据和更多经济农艺因素，P-SHEC有望成为推动农业绿色转型的重要决策支持平台。