基于GOSSYM模型的现代陆地棉品种纤维品质变异评估及品种特异性参数优化研究

本研究针对GOSSYM棉花模型纤维品质模块仅基于TM1品种开发的局限性，通过分析40个陆地棉品种的纤维强度（28.4-34.6 cN·tex-1）、长度（27.1-33.3 mm）、马克隆值（2.7-4.6）和长度整齐度（82.3%-85.5%）等性状，开发了品种特异性参数校准方法。结果显示，优化后模型模拟精度显著提升（相关系数r=0.84，一致性指数WIA=0.88），为棉花品质育种和精准农业管理提供了重要工具。

　　

棉花纤维品质直接关系到纺织产业的经济效益，但现有GOSSYM模型的纤维品质模块仅基于单一品种TM1开发，其普适性存疑。随着气候变化和品种更新加速，如何精准预测不同品种在多变环境下的纤维品质成为农业管理和育种决策的关键难题。

美国农业部农业研究服务局（USDA-ARS）等机构的研究团队在《Journal of Cotton Research》发表研究，系统评估了40个现代陆地棉品种的纤维品质变异特征，并创新性地将品种特异性参数整合至GOSSYM模型。通过对比TM1与其他品种的实测数据，发现原始模型对TM1的模拟误差低于4.7%，但对其他品种最大误差达55.6%（马克隆值）。研究采用分级带宽法（±2.5%区间）建立品种特异性参数体系，使模型整体精度提升107%（WIA从0.42增至0.88），为多品种纤维品质预测提供了标准化解决方案。

关键技术包括：1）控制环境实验获取40个品种的纤维品质HVI（高容量检测仪）数据；2）基于相对变异的分组参数校准法；3）遗传算法（GA）验证参数优化效果；4）质量加权平均算法整合单铃品质数据。

研究结果
纤维品质变异分析：所有品种中马克隆值变异最大（CV=13.3%），与纤维长度呈显著负相关（r=-0.51），揭示纤维细度与强度的内在拮抗关系。
模型验证：原始模型对TM1的纤维强度模拟误差仅0.92%，但其他品种出现系统性偏差，如PHY332 W3 FE的马克隆值误差达55.6%。
参数优化：通过建立0.65-1.20范围的品种特异性参数（如UA48纤维强度参数1.15），使模型相关系数从负值提升至0.84。
方法对比：GA优化结果与分组法高度一致（WIA差异<0.015），验证了分组法的科学性。

该研究首次实现作物模型对多品种纤维品质的精准预测，提出的"相对变异-参数映射"方法可快速适配新品种。研究不仅解决了GOSSYM模型的应用瓶颈，更为气候变化下的棉花品质调控提供了决策工具，例如通过模拟可优化灌溉策略（文献显示灌溉可使马克隆值降低12%）。作者建议未来研究应拓展至皮马棉品种，并纳入机械采收等实际生产因素以增强模型实用性。