研究人员开发出一种基于气候数据预测收成潜力的算法

该公开算法是利用意大利15年的数据开发的，旨在比较各种气候事件的组合如何影响随后的收成。

近百家生产相关方已下载了一款算法，该算法有望预测橄榄园的生长状况和产量。

这项新技术基于对意大利橄榄生长周期内长期季节性天气模式的深入分析。

通过比较橄榄生长与收成与气候影响之间的关系，研究人员得以识别出数十种潜在的气候压力源，并了解它们如何影响橄榄树的产量。

研究人员认为，这些信息可能有助于国家或地区行政部门、橄榄种植者、生产商和其他相关方预测未来季节的发展情况，并做出相应的农业或商业调整。

这项新技术源于一个协调项目，参与者包括意大利国家研究委员会（CNR）和新技术、能源与可持续发展局（ENEA）的科学家，以及来自加州大学伯克利分校的美国研究人员。

“我们正在研究哪些[气候]驱动因素会引发不利条件，以及这些因素对橄榄产量造成破坏性影响的概率，” 意大利国家研究委员会（CNR）下属意大利生物经济研究所的研究员阿丽安娜·迪·帕奥拉向《橄榄油时报》表示。

“触发因素的例子包括有利于橄榄果蝇传播的条件，或是可能改变橄榄生长周期并影响开花和授粉的高冬季气温，”她补充道。

该研究分析了2006年至2020年间意大利66个省的橄榄收成数据，利用广泛的数据来识别这些压力源。研究人员得以揭示最糟糕的橄榄收成是如何形成的。

“了解当前的季节性规律，使我们能够预见近期可能发生的情况，”迪·帕奥拉表示。

“这些并非季节性预报——后者必须具备可靠性，并转化为可操作的信息以辅助决策过程，这本身就是一门庞大的研究领域，”她补充道。 “这些是短期情景，可能为投资、预防措施、处理方法或农艺实践提供支持。”

这项研究不仅止于识别不利条件的影响因素。

“虽然我们目前还无法预测橄榄的整个物候周期——毕竟在区域尺度上无法预测当季的生长期起始时间——但我们可以借助日历，将橄榄的生命周期简单地划分为两个月为一个阶段，”迪·帕奥拉说道。

通过分析多年来影响橄榄产量的各种变量，并每两个月汇总一次，研究人员确定了一份变量清单，并考察了它们随时间推移的相互作用。

该分析提供了短期精确预测，研究人员表示，其准确度是单变量分析的三倍。

“例如，说我们经历了一个较暖的冬天是一回事，而说在那个暖冬之后，我们还经历了一个非常潮湿的夏天则是另一回事，这些因素叠加在一起，会进一步加剧情况，”迪·帕奥拉说道。

分析完成后，研究人员考察了哪些季节性气候变量与产量极差或极高的季节关联度更高，并排除了中等产量的数据。

鉴于其他驱动因素的叠加，这一筛选旨在确定在广阔的空间范围内受气候变异性影响最大的产量。

“在中等产量的季节，产量可能取决于一些变量，例如一个种植者与另一个种植者采用的特定农艺技术，或者修剪橄榄树所花费的时间，以及许多其他变量，”迪·帕奥拉说道。

因此，研究人员更感兴趣的是观察丰收和歉收这两种极端季节，因为相关的条件会产生独立于单个种植者行为的影响。

“我们大多数人习惯于关注单一的压力因素，例如霜冻或热浪，但即使我们能够正确分析这些单一胁迫因素，若没有适当的田间观测或模型模拟，仍无法将其与特定的物候阶段相关联，”迪·帕奥拉说道。

“我们试图平滑处理所有这些影响，以便在大范围内、跨越整个季节对它们进行综合考量，”她补充道。

有趣的是，研究人员发现了算法识别出的气候变量与橄榄果蝇现象之间的联系。

“该算法不会告诉你为什么会出现某种特定的情况，”迪·保罗说。 “然而，通过应用该算法，我们注意到，其输出结果——即产量较低的年份以及新出现的气候压力因素——很可能与橄榄果蝇的侵扰有关。”

“该算法告诉我们的意思大致是：如果出现这一系列条件——比如在特定时间段内有五个不同的变量——那么橄榄产量极有可能异常低下，”她补充道。

一旦算法发出这一警告，专家就必须审视数据以进行正确解读。“是橄榄果蝇的问题，还是还有其他因素需要考虑？”迪·帕奥拉指出。

“我们对所有变量进行了标准化处理，使其在时间和空间上具有可比性，这让我们能够从宏观层面审视问题，”她补充道。“需要明确的是，当研究指出某个特定触发因素是气温高于平均水平的时期时，这一结论适用于该国所有省份。”

通过探索广阔的地域范围，算法的普适性得以提升，从而能够为全国整个行业的预测提供更精准的结果。

“对于所有希望了解全局情况的机构而言，这是对整个行业非常有用的视角，”迪·帕奥拉说道。

该算法对公众开放，可下载并集成到各自系统中，不仅对意大利，对橄榄行业也可能有所帮助。

“我们采用的方法可以推广到其他国家和行业，”迪·帕奥拉总结道。“一旦输入所需数据，该算法便可轻松调整以生成此类季节性预测。”