Soil intrinsic penetration (SIP) index: decoupling environmental noise from mechanical resistance to improve soybean yield prediction
Fábio Henrique Rojo Baio · Job Teixeira de Oliveira · Cassiano Garcia Roque 等 10 人
提出土壤固有穿透指数SIP，剔除水分等环境噪声，提升大豆产量预测精度。
基于2020-2025年巴西五季田间数据，用幂律归一化与差分进化算法优化系数。
0.10-0.20米为关键压实层，SIP使电子与液压传感器产量相关性提升至-0.39和-0.41。
可探索SIP指数在不同土壤类型与作物上的普适性，并集成到实时传感与变量作业决策中。
提出水分归一化土壤内在穿透指数，用三种传感技术跨五年田间数据验证，显著提升大豆产量预测能力，方法新颖且对精准农业管理分区有实用价值。
土壤压实是全球农业面临的严峻问题，作为一种严重的物理障碍，限制根系扩展并降低作物生产力。然而，传统的土壤穿透阻力（PR）是一种瞬时指标，受即时水分状态支配，而非稳定的结构属性，这导致在精准农业中产生误导性解读。本研究旨在开发并验证水分归一化土壤固有穿透（SIP）指数，以将持久性人为结构退化与环境噪声分离。数据来源于2020至2025年间在巴西沙帕当杜苏尔一处典型强淋溶老成土上开展的五次田间试验。评估了三种不同的传感技术：电子（参考）、液压和冲击式穿透仪，涵盖四个深度区间（0.0–0.4 m）。SIP指数采用幂律归一化方法（SIP = PR × SW^α × Clay^β）推导，经验系数通过差分进化算法优化，以最大化与大豆产量的Spearman相关性。结果一致表明，在所有传感系统中，0.10–0.20 m土层均为关键功能性压实障碍（机械压实层）。连续插入式传感器（电子和液压）的原始PR与产量相关性可忽略或呈反直觉关系（ρ ≈ -0.01至0.08），而SIP指数大幅提升了预测能力，电子传感器达到ρ = -0.39，相较于原始数据的可忽略关联实现了显著转变，液压系统达到ρ = -0.41。冲击式穿透仪对水分变化表现出更高的固有稳定性，因此SIP校正对该设备意义较小。最终，SIP框架有效滤除了成土和水分噪声，为划定管理分区和识别作物生长的真实机械限制提供了稳健的人为信号。