新研究展示了数学建模如何预测德克萨斯州玉米作物中有毒真菌的爆发——为面临数十亿美元收成损失的农民提供了一条潜在的救生索。
德克萨斯大学阿灵顿分校和美国农业部的新研究展示了数学建模如何预测德克萨斯州玉米作物中有毒真菌的爆发——为面临数十亿美元收成损失的农民提供了一条潜在的救生索。
“我们的研究重点是利用遥感卫星、土壤特性和气象数据来预测德克萨斯州的黄曲霉毒素爆发，” 共同作者、德克萨斯大学阿灵顿分校数学博士后研究员安吉拉·阿维拉（Angela Avila）说。“一个主要挑战是，污染可能存在而没有可见的真菌感染迹象。这使得早期风险预测对于制定针对性的预防和缓解策略尤为重要。”
黄曲霉毒素是某些真菌在霉菌毒素家族中产生的有毒化合物，通常存在于玉米（玉米）和一些坚果等作物上。它们是致癌物，可能对人类和动物构成严重健康风险。
研究团队包括德克萨斯大学阿灵顿分校数学系教授及主席、阿维拉博士的前博士生导师苏建忠（Jianzhong Su）。他们共同开发了黄曲霉毒素风险指数（ARI），并应用多种机器学习方法来预测德克萨斯州的黄曲霉毒素爆发。ARI是一个预测模型，衡量作物生长过程中污染的累积风险。
“我的主要贡献是利用时间序列卫星影像计算德克萨斯州每个县的历史种植日期，”阿维拉说。“因为玉米在特定生长阶段对黄曲霉毒素污染最为敏感，所以准确的种植日期至关重要。我的种植日期估计的贡献显著改善了我们的风险评估，提高了机器学习模型的准确性20%到30%。”
“作为她对我们霉菌毒素研究的贡献，阿维拉博士整合了一个新的输入。她使用从卫星影像获得的归一化差异植被指数来预测种植时间，”《微生物学前沿》研究的第一作者、美国农业部农业研究服务局新奥尔良南部区域研究中心的植物病理学家利娜·卡斯塔诺-杜克（Lina Castano-Duque）说。“她将继续发展她的模型，使其适用于美国其他地区。”
阿维拉指出，研究对农民、加工商和消费者有广泛的影响，因为霉菌毒素污染每年导致数十亿美元的经济损失。
“我们的研究将使农民能够做出明智的决定，实施有效的缓解策略，帮助保护作物、食品安全、可持续性和经济稳定，”阿维拉说。
“这一前沿研究将彻底改变玉米中霉菌毒素污染的管理，解决其相关挑战，”卡斯塔诺-杜克博士说。“农民将受益于有关霉菌毒素污染风险水平的专家指导，这将有助于未来作物的选择及根据需要调整输入变量，如杀真菌剂和生物防治应用。”
本研究得到了美国农业部农业研究服务局的支持。
