智種資訊在線：在氣候變化與糧食安全挑戰日益嚴峻的今天，一項融合半個世紀田間試驗與人工智能技術的突破性研究，正為我們揭開水稻可持續生產的新密碼。

      近期發表于《大田作物研究》（Field Crops Research）的一項國際合作成果，通過對1968—2017年間150季水稻、近億條觀測數據的AI分析，為理解氣候、品種與管理如何共同塑造水稻長期產量，提供了顛覆性的新視角。

      AI解鎖水稻穩產新密碼

      菲律賓洛斯巴尼奧斯長期水稻連作實驗（LTCCE）堪稱農業界的‘時間膠囊。自1968年起，這片土地每年見證著旱季、早雨季與晚雨季的三季稻作輪回。在這里，不同季節實施差異化的氮肥管理，新品種持續更迭，形成了跨越五十年的完整田間記錄。

      人工智能揭開水稻連作50年后收獲的持續秘密

      研究團隊將這部“田間日記”交由機器學習模型解析，讓算法讀懂農民與科學家五十年的積累。“這是AI首次系統揭示氣候、管理與遺傳因素在稻作系統中的長期交互作用。”國際水稻研究所科學家齋藤一樹博士指出，“結果表明，保持亞洲稻作體系生產力的關鍵，不僅在于科學管理，更在于根據季節特征開展定制化育種并加快品種更新。”

      多維協同：破解水稻穩產的核心密碼

      研究發現，水稻產量的長期穩定來源于多維協同——氮肥管理、品種更新速度與光照條件缺一不可，但其影響因季節而異。

      旱季低溫利于籽粒充實；早雨季較高溫度有助于氮素礦化與早期生長；晚雨季則面臨弱光與病害雙重壓力。長期種植同一品種還會削弱對氮的響應性并增加病害風險。

      更具顛覆性的發現是：上世紀七八十年代產量下滑的根本原因，并非氮肥不足，而是夜間溫度上升。夜溫升高會加劇作物呼吸消耗，顯著降低產量。這一結論為全球變暖背景下的育種方向提供了關鍵依據。

      三大戰略：構建氣候智慧型稻作體系

      基于研究結論，團隊提出三大戰略路徑：選育耐夜間高溫的旱稻品種——直擊氣候變暖要害；開發耐濕耐弱光的雨季品種——提升陰雨季節光能利用率；建立品種定期輪換機制——打破長期連作導致的生態脆弱性

      AI與半個世紀的田間觀測結合，讓我們具備了從理解歷史到設計未來的能力。”岐阜大學山口智明博士表示，“這意味著農民將獲得更精準的技術指導，稻作體系將更具韌性。”

      京都大學桂圭介教授進一步指出：“這項成果為亞洲2200萬公頃灌溉稻區提供了氣候智慧型管理藍圖，幫助我們在不確定的氣候中穩住飯碗。”

      智種評論

      此研究也為我國育種方向提供了明確指引：未來水稻育種目標應從單一“高產”轉向“高產—穩產—氣候適應性”三維優化。我國可借鑒本研究模式，探索“耐夜溫”性狀的遺傳機制，構建融合基因組、表型與氣候數據的智能育種平臺，加快算法驅動的精準育種進程。

      對水稻種植戶而言，建議建立“品種更新日歷”，每3—5年參照當地農技推廣部門推薦，系統更換主栽品種，結合AI肥水管理模型，實現從“經驗種田”到“數據種田”的轉型。

      我國南方稻區與菲律賓三季稻在氣候響應上高度相似，應盡快整合長期定位觀測數據（如中國生態系統研究網絡站點），建設“中國稻作大數據平臺”。這不僅支撐智能育種與精準管理，更是保障國家糧食安全與農業韌性的戰略基石。

      當算法讀懂半個世紀的田間智慧，人工智能正成為守護糧食安全的新農具。這不僅是一場技術革命，更是農業范式的重塑——讓數據扎根土地，用智能滋養生命。”

      在算法與種子的交匯處，中國正迎來一場‘數據驅動的育種革命’。