近日，中国农业科学院棉花研究所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，对气候变化背景下提升新疆棉花品质具有重要意义。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具有较大的优势。

该研究通过分析2016～2022年新疆1033个初级轧花厂的纤维质量检测数据，采用混合机器学习模型（BMA），深入解析了气候因素对不同棉花品质指标变异的贡献。其中，模型结果显示：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%。气候因子在10月的收获期对棉花白棉等级、长度和强度的影响尤为显著；而9月吐絮期至收获期初期的气候，对马克隆值和长度均匀度的影响最大。结果表明，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。研究结果为气候变化下的棉花品质提升提供了理论支撑。

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。中棉所科研助理李鑫为论文第一作者，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