深度神经网络自主解析环境因子对春小麦表型的动态影响机制及预测模型构建

针对环境条件对作物表型影响的复杂预测难题，华盛顿州立大学团队创新性开发深度神经网络环境组预测(DNN-EP)模型。研究通过分析20年322个环境的春小麦数据，构建含102,180个环境特征的预测系统，结合Finlay-Wilkinson回归实现新品种表现预测，为气候变化下的精准农业提供智能决策工具。

　　

随着全球气候变化加剧，农业生产面临前所未有的环境波动挑战。春小麦作为重要粮食作物，其产量和品质受环境因素影响显著，但传统育种方法难以准确预测新品种在不同环境下的表现。这种现象被科学家称为"基因型-环境互作"(G×E)难题，长期以来制约着作物改良效率。华盛顿州立大学的研究团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表的研究，为破解这一难题提供了人工智能解决方案。

研究团队收集了2002-2023年间美国20个地点322个环境的春小麦表型数据，包括产量(GY)、抽穗期(HD)、株高(PH)和蛋白质含量(PC)等关键性状。通过NASA POWER数据库获取每日气象数据，构建了包含12类环境参数（如相对湿度RH、光热时间PTT等）的102,180维特征矩阵。研究采用5层深度神经网络(DNN)架构，结合创新的"优先级批量特征敏感性分析"方法，不仅实现了高精度预测，还揭示了模型自主学习的生物学规律。

关键技术包括：1)基于华盛顿州春小麦品种测试项目的322环境表型数据采集；2)高维环境特征矩阵构建与标准化处理；3)定制化DNN架构设计（512-256-256-128-128节点）；4)优先级批量特征敏感性分析方法；5)DNN-EP与Finlay-Wilkinson回归的集成预测框架。

【环境条件主导小麦表型变异】方差分析显示环境因素解释69-83%的表型变异，GY变异系数高达43.8%。PCA分析证实环境特征与表型表现存在显著关联。

【DNN-EP模型展现卓越预测力】在5折交叉验证中，GY、HD、PH预测相关系数分别达0.73、0.85、0.72。前瞻性预测(2019-2023)保持相近精度，GY预测MAE仅11.60±3.55 bu/A。

【模型自主识别关键环境因子】敏感性分析揭示：HD预测依赖GDD、DL等光周期参数；GY和PH则对RH、PRDTR等水分相关特征敏感。仅扰动25%关键特征就使GY预测准确率下降44%。

【集成模型实现新品种预测】结合Finlay-Wilkinson回归后，仅需1年测试数据即可预测新品种表现，GY预测r=0.75。如品种Hedge CL+在2019-202年的预测与实际值高度吻合。

这项研究突破了传统作物模型的三大局限：首次实现基于全生育期高维环境特征的动态预测；开发可解释DNN模型揭示环境-表型关联规律；建立适用于稀缺数据品种的预测框架。研究者特别指出，DNN对多共线性特征的鲁棒性处理能力，使其比常规回归模型更适合环境组预测。随着气象预报技术进步，该模型有望提前数月预测作物表现，为育种家提供决策支持。未来整合基因组数据后，或将实现"从基因到环境"的全程预测，推动农业进入智能设计新时代。