当机器学习遇见农业水安全

这是我的第一篇学术随笔，聊聊我的 SCI 论文背后的思路。

研究问题

季风气候区的水资源分配，一直面临「权衡」与「协同」的难题：雨季水资源充沛，旱季却紧张；上游多蓄，下游就少。

我用机器学习方法，研究农业水资源空间配置中的权衡与协同机制，以山东省的水库布局优化为案例。

为什么重要

农业用水占水资源消耗的大头。在气候变化背景下，如何更聪明地配置有限的水资源，关系到粮食安全，也关系到生态平衡。

机器学习擅长在复杂变量中找到非线性关系——这正是传统水文模型力所不及的地方。

发表

这篇论文发表于 Agronomy（MDPI），SCI 中科院二区，一作。

完整题目：

Trade-Off and Synergy Mechanism of Agricultural Water Resource Spatial Allocation in Monsoon Climate Areas Based on Machine Learning: A Case Study of Reservoir Layout Optimization in Shandong

后续我会在这里分享更多研究笔记。也欢迎邮件交流。