每年樱花季，日本便成为了梦幻的粉色国度，吸引着无数游客前往。想象一下，满心欢喜奔赴日本赏樱，却发现樱花未开或者已凋谢，那得多扫兴！所以，精准预测樱花花期就显得极为重要。今天，咱就来唠唠日本是如何借助 AI 预测樱花花期，尤其是破解常见的染井吉野树花期误差的。
从明治天皇那时候起，日本政府就每年预报樱花绽放时间，以此确定樱花季日期。可到了 2010 年，这传统突然被终止了，为啥呢？原来是日本气象厅之前连续预测错误。像 2005 年和 2006 年，预测的开花日期和实际差了不少。官方给出的理由是，全球变暖让很多传统预测方法不太灵了。
但大家对樱花花期的关注度可没降，每年樱花季前夕，日本各大电视台天气预报板块都会播报 “樱花线”。这 “樱花线”，就是把同时进入花期的各地连起来的线。每年 3 月中旬，它从日本南部一路向北推进，5 月初到达北海道。
樱花的花期和生长规律密切相关。樱花花蕾前一年夏天就形成了，随后进入休眠。秋冬季节，寒冷刺激让花蕾苏醒，打破休眠。第二年早春天气转暖，花蕾开始生长，最终开花。所以，预测樱花绽放，关键要把握两个节点：一是多冷时花蕾在 “冬寒” 中打破休眠；二是春天升温到啥程度，花蕾在 “春暖” 中进入生长阶段。
过去，日本气象厅早在上世纪 50 年代，就依据 “样本树” 历史数据弄出一套预测模型，不过现在明显跟不上时代了。由于样本有限，如今日本每个都道府县也只能预测当地标志性景点附近的樱花花期。
全球变暖带来了不少挑战，花期提前不说，气温、风力等气象条件还越发不稳定，靠老经验、老数据预测越来越难。好在 AI 技术的发展，给樱花花期预测带来了新希望。
就拿 KSK Analytics 公司的数据分析师 Kanako Shibata 来说，人家用 RapidMiner 开发出一个机器学习模型，预测樱花盛开日期误差能控制在 2 - 3 天。他们咋做到的呢？先是收集日本气象厅的天气数据，像日照时长、海拔、从 3 月 1 日到盛花期的天数，还有日本 48 个主要城市的经纬度等相关数据。同时，把每日温度数据汇总，算出月均温、最高温、最低温和标准差。之后，把两组数据集合并，去掉没用的属性，才开始训练模型。
训练模型时，他们用构建好的数据集建立回归模型（包括广义线性模型、线性回归、K 近邻、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络和深度学习等），再对比 10 折交叉验证结果。模型用 2018 - 2021 年的数据训练和验证，表现最佳的模型再用 2022 年数据评估，用均方根误差、相关系数和决定系数这三个指标评估效果。建模前，还把属性从 53 个减少到 36 个，先去掉权重小于 0.1 的属性，再去掉会导致回归方程数值不稳定的多重共线性属性，目标就是建一个既贴合 2022 年实际值，又能准确预测未来值，且可持续的模型。一番严格测试后，随机森林预测模型结果最准，均方根误差只有 3.058 天，和最初设定的误差目标很接近。
还有其他研究团队也在努力。他们利用 1953 - 2020 年日本 82 个站点 68 年的温度和物候数据，开发预测日本染井吉野樱首次开花和盛开日期的模型，用到随机森林、人工神经网络和梯度提升决策树这三种机器学习算法，用 Optuna 优化超参数。结果显示，梯度提升决策树模型预测精度最高，首次开花日期和盛开日期的均方根误差分别为 1.53 天和 1.48 天。而且分析发现，在随机森林和梯度提升决策树模型里，冬季低温和春季高温会让预测的首次开花和盛开日期提前。
虽然 AI 预测取得了不错进展，但也不是十全十美的。预测毕竟有概率问题，越临近开花预测越准。另外，各城市花期预测是加权平均值，同一个城市不同赏樱景点开花和满开时间可能差 7 - 10 天，甚至半个月。而且监测标准树基本都是染井吉野樱这一个品种，存在树种偏差。比如京都，垂枝樱很有名，可它不是樱花预报官方监测点，按樱花预报去赏垂枝樱就不太准。
不过，随着遥感摄影技术提升数据抓取能力，加上 AI 强大的分析能力，未来精准预测自家住宅旁樱花何时开花或许不是梦，预测的时间和地点精度都会大大提高。
好啦，关于日本樱花 AI 预测的事儿就讲到这儿。要是觉得这文章有用，麻烦动动您的发财小手点赞关注，祝您往后日子也像樱花季一样美好，干啥都顺顺利利，财源广进！
