近日，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院唐川副教授、李曉云教授和熊濤教授，聯(lián)合本校作物遺傳改良全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的嚴(yán)建兵教授、郭婷婷教授和肖英杰教授，以及來自德國萊布里茨作物生化研究中心的科學(xué)家在國際植物科學(xué)領(lǐng)域重要刊物Molecular Plant發(fā)表交叉學(xué)科研究成果。本研究打破自1980年以來一直沿用至今的中國玉米生態(tài)類型區(qū)框架，綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)科學(xué)、植物科學(xué)、生命科學(xué)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)等多學(xué)科交叉的研究方法和數(shù)據(jù)，創(chuàng)新性地提出全新的玉米生態(tài)類型區(qū)劃分方法。本文提出的新分區(qū)具有三大優(yōu)勢：一是打破傳統(tǒng)分區(qū)受制于行政邊界的特點(diǎn)，更準(zhǔn)確反映玉米生長的自然環(huán)境特征，提升分區(qū)科學(xué)性；二是基于環(huán)境相似性劃分區(qū)域，有助于品種在南北間合理遷移與推廣；三是融合時間與空間信息，識別不同地區(qū)相似生態(tài)階段，例如相比3月份南方相鄰地區(qū)之間的環(huán)境相似性，3月份南方某地可能與6月份北方某地的環(huán)境條件更為接近，從而支持在南方提前開展育種，加快選育進(jìn)程。本研究為未來中國玉米品種的審定和推廣提供了更為科學(xué)的參考指南。

 

　　本研究針對氣候變化背景下中國乃至全球玉米產(chǎn)量增長停滯的挑戰(zhàn)，基于農(nóng)業(yè)環(huán)境大數(shù)據(jù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法，創(chuàng)新性地提出了一種新的生態(tài)類型區(qū)劃分工具——多維環(huán)境區(qū)劃分（Multi-Dimensional Environment zoning, 簡稱 MDE），用于更精準(zhǔn)地指導(dǎo)氣候適應(yīng)型育種，并優(yōu)化全國尺度的糧食生產(chǎn)資源配置。研究基于2016—2021年全國范圍內(nèi)的品種區(qū)域試驗(yàn)數(shù)據(jù)，共涵蓋1502個預(yù)商用品種、2781個試驗(yàn)點(diǎn)，同時整合高分辨率的日尺度環(huán)境變量（包括溫度、濕度、輻射、風(fēng)速和土壤特征等），通過 LASSO 回歸算法識別出165個顯著影響玉米產(chǎn)量的環(huán)境因子，進(jìn)而利用聚類算法針對超過11萬個網(wǎng)格點(diǎn)完成對中國玉米種植的MDE分區(qū)。研究最終在全國范圍識別出六個非連續(xù)但環(huán)境類型顯著差異的MDE區(qū)域。

 

　　比較分析結(jié)果顯示，MDE分區(qū)在地理范圍與玉米產(chǎn)量表現(xiàn)上均與我國現(xiàn)行農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)（Agroecological Zones, AEZs）存在顯著差異，凸顯了傳統(tǒng)區(qū)劃在捕捉氣候異質(zhì)性方面的局限。例如，傳統(tǒng)北方春播玉米區(qū)與西南山地玉米區(qū)內(nèi)均包含多個MDE子區(qū)，不同子區(qū)間平均玉米產(chǎn)量動態(tài)差異顯著；基于全國縣級玉米年均單產(chǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（1980—2015）與國家區(qū)域試驗(yàn)產(chǎn)量數(shù)據(jù)，研究進(jìn)一步確認(rèn)了MDE區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)量變化更能反映實(shí)際環(huán)境變遷：在近年氣候變化狀況下，部分MDE區(qū)域產(chǎn)量出現(xiàn)平臺期，而另一些區(qū)域則維持增長趨勢。

 

　　研究進(jìn)一步揭示了MDE分區(qū)間單產(chǎn)與種植面積的不匹配問題，高產(chǎn)區(qū)域往往種植面積較小，如MDE Zone 0（與傳統(tǒng)北方春播玉米區(qū)部分重疊，且向西南沿胡煥庸線擴(kuò)展）占全國玉米種植面積36.2%，但平均單產(chǎn)僅為5.08噸/公頃?；诖耍恼绿岢鋈?xiàng)基于MDE分區(qū)的育種策略，以充分利用MDE分區(qū)工具提升作物產(chǎn)量潛力：

 

　　（1）建立代表性測試網(wǎng)絡(luò)：通過對MDE區(qū)內(nèi)子區(qū)域的劃分與環(huán)境同質(zhì)性分析，應(yīng)用空間覆蓋優(yōu)化算法篩選代表性測試點(diǎn)，顯著壓縮試驗(yàn)布點(diǎn)規(guī)模，提高作物育種測試網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)和資源利用效率；（2）精細(xì)化區(qū)域育種目標(biāo)定制：基于NVT數(shù)據(jù)分析，測度影響玉米單產(chǎn)變化的關(guān)鍵氣候因子（如地表溫度、露點(diǎn)溫度、降水和熱輻射等）對不同MDE區(qū)內(nèi)平均單產(chǎn)的異質(zhì)性影響，構(gòu)建溫度-產(chǎn)量非線性關(guān)系的概念模型，為制定區(qū)域育種目標(biāo)提供科學(xué)依據(jù)；（3）玉米品種遷移路徑設(shè)計(jì)：基于積溫（Growing Degree Days, GDD）歷史數(shù)據(jù)（1995—2014）與未來氣候情景預(yù)測，研究發(fā)現(xiàn)未來GDD累積值普遍高于歷史水平，并據(jù)此設(shè)計(jì)了三條跨越多個MDE區(qū)域的品種遷移路徑，確保現(xiàn)有品種適應(yīng)性與目標(biāo)區(qū)域未來氣候條件相匹配。

 

　　本研究融合多學(xué)科的研究方法和數(shù)據(jù)，不僅重構(gòu)了面向育種優(yōu)化的農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)劃體系，提出具操作性的氣候智能型育種思路，也為中國乃至其他國家應(yīng)對氣候變化背景下的農(nóng)業(yè)適應(yīng)策略提供了理論基礎(chǔ)和方法工具，系統(tǒng)揭示了環(huán)境因子與玉米產(chǎn)量間的復(fù)雜關(guān)系，為中國玉米主產(chǎn)區(qū)應(yīng)對氣候變化挑戰(zhàn)提供了科學(xué)依據(jù)與操作性策略。MDE分區(qū)工具展現(xiàn)出較強(qiáng)的靈活性與可擴(kuò)展性，可通過年度品種試驗(yàn)數(shù)據(jù)與日尺度環(huán)境數(shù)據(jù)的動態(tài)更新進(jìn)一步提升精度，同時未來可整合極端氣候事件、社會經(jīng)濟(jì)約束等因素，完善模型框架，以支持更廣泛的農(nóng)業(yè)適應(yīng)性研究與政策制定。本研究為解決氣候適應(yīng)性育種重大命題提供一個文理交叉研究案例，也是面向國家糧食安全戰(zhàn)略需求和應(yīng)用場景驅(qū)動下，集聚不同學(xué)科數(shù)據(jù)資源融合交叉研究方法開展協(xié)同攻關(guān)的一次有益嘗試。

 

　　通訊作者郭婷婷，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)植物科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授，主要研究玉米基因型與環(huán)境互作、玉米氮的高效利用。通訊作者嚴(yán)建兵，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)植物科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授，專注于玉米高產(chǎn)高蛋白宜機(jī)收的科學(xué)研究與應(yīng)用。第一作者唐川，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，研究方向涵蓋農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)面源水污染及非市場價(jià)值評估等。博士生王春萌為共同第一作者，博士生張振威、曹藝蘭為本研究做出了顯著貢獻(xiàn)。