济州岛柑橘园数字孪生个性化农业潜力复现
An agricultural digital twin for mandarins demonstrates the potential for individualized agriculture
📦 源代码: GitHub 仓库
1 项目概述
本项目复现发表在 Nature Communications 的论文：
An agricultural digital twin for mandarins demonstrates the potential for individualized agriculture
- 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-45725-x
- 原始数据：https://github.com/heoseong/Digital_twin 和 https://zenodo.org/records/10531851
1.1 小组成员
- 徐智强（2025303110028）
- 张清华（2025303110027）
- 张宇翔（2025303110026）
- 王力辉（2025303110040）
- 邱悦欣（2025303120146）
1.2 研究背景
数字孪生技术在农业领域的应用日益广泛，通过整合多源数据构建作物生长模型，可以实现对个体果树的精准管理。本论文以济州岛柑橘园为研究对象，构建了柑橘数字孪生系统，展示了个性化农业管理的潜力。研究整合了土壤化学性质、果实品质、气象数据和农业实践记录，通过机器学习模型预测果实品质，为精准农业提供科学支撑。
1.3 可重现性总体评估
论文在数据可用性和代码可用性部分提供了详细的信息。所有原始数据（土壤化学性质、果实品质、天气、农业实践）已存放在 GitHub 和 Zenodo 中，并可通过开放 API 获取。分析代码使用 R 语言编写，依赖多个 R 包（如 dplyr, ggplot2, terra, h2o, lme4 等）。
2 复现结果
2.1 Figure 2 — 济州岛果园土壤化学性质核密度估计
包含 7 个子图（A–G），分别展示有效磷、交换性钾、交换性钙、交换性镁、pH、有机质、电导率的空间分布。
2.2 Figure 3 — 糖度和果实大小的时空变化
地图上每个点代表一个果园，点的大小表示平均果实大小，颜色深浅表示平均糖度。分三个时间段展示。
2.3 Figure 4 — 糖度和果实大小与土壤及气象因素的平均趋势
使用平滑样条展示糖度（°Brix）和果实大小（mm）随土壤化学性质和气象因素变化的趋势。
2.4 Figure 5 — 两个果园（Hab 和 lab）的对比
2.5 Figure 6 — 各果园糖度和果实大小的分布
2.6 Figure 8 — 果园内部分析（lab 果园）
2.7 Figure 9 — 果园间 vs 果园内模型预测能力对比
3 各图重现难度评估
| 图号 | 内容 | 重现难度 |
|---|---|---|
| Figure 1 | 农业数字孪生概念示意图 | 不易（概念图，需手工绘制） |
| Figure 2 | 土壤化学性质核密度估计 | 中等（需 GIS 地图数据） |
| Figure 3 | 糖度和果实大小时空变化 | 中等（需地图背景数据） |
| Figure 4 | 糖度和果实大小趋势 | 容易（数据已提供） |
| Figure 5 | 两个果园对比 | 容易（数据已提供） |
| Figure 6 | 各果园分布 | 容易（数据已提供） |
| Figure 8 | 果园内部分析 | 容易（数据已提供） |
| Figure 9 | 模型预测能力对比 | 容易（数据已提供） |
4 代码说明
项目包含以下 R 脚本，用于生成各图：
Fig_02.R— Figure 2 核密度估计Fig_03.R— Figure 3 时空变化图Fig_04.R— Figure 4 趋势图Fig_05A.R~Fig_05D.R— Figure 5 各子图Fig_06.R— Figure 6 箱线图Fig_08A.R~Fig_08B.R— Figure 8 聚类分析Fig_09.R— Figure 9 模型对比
5 局限性
- R 脚本依赖外部数据文件（如
06_geodataframe.rdata、Jeju_shp/jeju.shp），这些文件未包含在仓库中 - 地图数据来源于韩国国家空间数据基础设施门户（NSDIP），可能受地区限制
- 部分包（如 h2o）需要 Java 环境支持