气候变化下基于AI技术的土耳其榛子产量区域预测研究

来自土耳其的研究人员针对气候变迁对榛树(Corylus avellana L.)种植的威胁，通过整合20年农艺数据与机器学习技术，分析了东黑海和迪兹杰地区气候变量与土壤特性对产量的影响。采用随机森林(Random Forest)和梯度提升(Gradient Boosting)模型，在不同共享社会经济路径(SSP)情景下实现高精度预测(R2>0.90)。研究发现：低碳情景(SSP1-1.9)有利生产，而高排放情景(SSP5-8.5)因湿度相关真菌风险与霜冻事件导致减产达17%，土壤有机质和持水能力是关键变量。该研究为抗霜品种选育和湿度调控策略提供了AI驱动的科学依据。

　　

作为土耳其水果出口的支柱产业，榛树(Corylus avellana L.)种植正面临气候变化的严峻挑战。这项创新研究将20年农艺大数据与机器学习技术相结合，重点解析了东黑海和迪兹杰两大产区的气候因子与土壤特性对产量的影响机制。通过随机森林(Random Forest)和梯度提升(Gradient Boosting)算法构建的预测模型，在不同共享社会经济路径(SSP)气候情景下展现出卓越的预测效能(R²>0.90)。

研究揭示：温和的SSP1-1.9低排放情景有利于榛子生长，而激进的SSP5-8.5高排放情景将引发17%的显著减产——这主要归咎于湿度飙升导致的真菌病害暴发和异常霜冻事件。土壤有机质含量与持水能力等特性被证实是决定产量波动的核心要素。该成果为开发抗霜冻品种和智能湿度调控系统提供了关键数据支撑，借助人工智能的气候建模技术，有望推动土耳其榛子产业实现气候智能型转型。