第37讲｜AI+农业气象建模：预测极端天气对农业的影响

目录

✨ 导语：天气不可控，但影响可以预测

一、数据准备：融合农业与气象

⚡ 二、极端天气如何“定义”？

三、模型选择与结构设计

时间序列模型：LSTM

非时序模型：XGBoost / LightGBM

四、案例实战：用LSTM预测小麦产量下降风险（受极端天气影响）

五、模型解释与风险感知

六、拓展：极端气象早期预警系统

总结

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本节关键词：农业气象、极端天气、LSTM、XGBoost、气象预测、作物产量模拟、AI建模

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✨ 导语：天气不可控，但影响可以预测

气候变化加剧下，极端天气事件（干旱、洪水、热浪、寒潮等）对农业系统的冲击日益严重。它们可能导致作物减产、耕期延迟甚至农业灾害。而随着人工智能与气象建模的融合，我们有了更强大的工具，去预测未来风险、模拟响应机制并进行更科学的农业决策。

本讲将系统介绍如何构建“AI + 农业气象”的建模方案，涵盖：

• 关键变量选择（气象+农业数据）

• 极端天气定义与标签化

• 模型选择（时序建模如 LSTM、非时序如 XGBoost）

• 实战演示：预测未来极端天气对小麦产量的影响

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一、数据准备：融合农业与气象

为了建立模型，我们至少需要两个维度的数据：

数据类型	示例变量
️ 气象数据	降水、气温、湿度、风速、太阳辐射、土壤湿度等
农业数据	作物类型、播种时间、产量、管理措施、品种信息

可用数据来源：

• 中国气象科学数据共享服务平台（CMA）

• NASA POWER、ERA5（全球气象再分析数据）

• 国家统计局农业产量年鉴

• 自行采集（如物联网气象站）

时间粒度建议：逐日 or 旬度，利于识别时间动态特征。

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⚡ 二、极端天气如何“定义”？

我们通常按统计分布定义极端天气。例如：

• 极端高温：气温高于历史第 95 百分位

• 极端干旱：连续10天降水 < 1mm

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