近日，中国农业科学院西部研究中心王占彪研究员团队基于混合机器学习模型，量化了气候变化对棉花纤维品质的影响，并提出棉花生产应对气候变化的策略，研究结果为气候变化背景下新疆棉花产量高质量发展提供理论支撑。相关研究成果以“Demonstrating Almost Half of Cotton Fiber Quality Variation is Attributed to Climate Change Using a Hybrid Machine Learning-Enabled Approach ”为题发表在国际权威学术期刊《欧洲农艺（European Journal of Agronomy）》（IF=4.5，农林科学1区TOP）上。

解析气候变化对棉纤维品质的影响，并提出应对策略，有利于应对气候变化带来的风险。然而，气候变化对棉纤维质量的影响尚不清楚，机器学习算法对于预测气候对农作物的影响上具有较大的优势。基于2016 - 2022年中国新疆1033个初级轧花厂的纤维质量检测数据，混合机器学习模型（BMA）拟合后的气候对棉花纤维品质变异的解释方差为（1000个自举样本）：白棉品级为44.72% ~ 50.55%，长度为44.06% ~ 53.95%，马克隆值为51.72% ~ 56.81%，长度均匀度为32.70% ~ 49.50%，强度为45.66% ~ 53.09%。此外，采用递归特征消除交叉验证（RFECV）选择最优特征集并计算每个特征的贡献。混合模式中马克隆值的变异主要受日最低气温、降雨量和风速等气候因子的影响，而其他品质性状主要受辐射相关气候指标的影响。10月收获期的气候对棉花品质有显著影响，对白棉等级、长度和强度的影响分别为33.0%、32.1%和48.3%。然而，9月份的吐絮期-收获期早期的气候对马克隆值和长度均匀度的影响较大，分别占变异数的21.4%和37.2%。考虑到模型选择和数据源样本容量的差异，研究证明了气候变化对棉花纤维品质影响的不确定性。该研究表明，气候变化解释了近50%的纤维品质的变化，在棉花生育期后期的影响尤为显著。该结论对于寻求在气候变化下棉花品质的提高具有较大意义。

该研究得到了丝绸之路经济带创新驱动发展试验区、乌昌石国家自主创新示范区科技发展计划（2023LQJ03）、新疆维吾尔自治区上海合作组织科技伙伴计划及国际科技合作计划(2022E01061)和新疆自然科学基金（2022D01B224）等项目的支持。中国农业科学院西部研究中心科研助理李鑫为该论文第一作者，王占彪研究员、陈静副研究员和王剑博士后为共同通讯作者。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.eja.2024.127426

新疆棉花50%的品质差异是由气候驱动