導讀 氣候變化、極端天氣事件、前所未有的氣溫記錄以及更高的酸性海洋使人們很難預測現(xiàn)代作物品種的長期命運。在《美國國家科學院院刊》上發(fā)表的...
氣候變化、極端天氣事件、前所未有的氣溫記錄以及更高的酸性海洋使人們很難預測現(xiàn)代作物品種的長期命運。
在《美國國家科學院院刊》上發(fā)表的一篇論文中，普渡大學農(nóng)學系助理教授 Diane Wang 和她的博士后研究員 Sajad Jamshidi 報告了他們開發(fā)的一個預測模型，該模型使用機器學習算法預測氣候變化將如何影響水稻產(chǎn)量。
他們的工作是與康奈爾大學和戴爾邦珀斯國家水稻研究中心的研究人員合作完成的。
“通過這些大規(guī)模的統(tǒng)計模型，你基本上需要采用一組預測因素——比如天氣或遺傳學——并將它們映射到解決結(jié)果。在這里，我們感興趣的是預測產(chǎn)量，”王說。
美國是排名前五的大米出口國，這使得南部幾個州的大米生產(chǎn)對世界各地的飲食至關重要。Wang和Jamshidi的工作為水稻和其他作物的人工智能預測奠定了基礎，有可能幫助農(nóng)業(yè)磨練最容易受到氣候變化影響的作物品種的育種實踐。
通過這個模型，研究小組發(fā)現(xiàn)，在未來受氣候變化影響的情況下，現(xiàn)代水稻品種的表現(xiàn)可能比舊品種的表現(xiàn)“不那么糟糕”。公共育種計劃，例如大學的育種計劃，在很大程度上是當今水稻成功的原因。
他們開發(fā)的新品種擴大了美國水稻的基因庫，同時也融入了特定的、有針對性的性狀。王說，這項研究強調(diào)了這些公共育種計劃的歷史性和持續(xù)貢獻的重要性。
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