马铃薯孢囊线虫（PCNs）是马铃薯生产的重大威胁，在许多国家造成了严重危害。鉴于气候变化对害虫入侵和分布模式的深远影响，预测PCNs在未来气候条件下的分布对于实施有效的生物安全战略至关重要。机器学习（ML），特别是集成模型，凭借其从复杂数据集中学习和预测的能力，已成为预测物种分布的强大工具。

本研究旨在利用机器学习技术预测气候变化背景下的PCNs分布，为其入侵风险评估提供科学依据。为确保预测的准确性，我们首先利用全球气候模型生成一致的气候预测因子，以消除因预测因子差异带来的不确定性。然后，使用5个机器学习算法分别构建单算法集成模型（ESA）和多算法集成模型（EMA），并对模型进行训练和评价。

模型评价结果表明：EMA模型并非总是优于ESA模型；人工神经网络算法构建的ESA模型在节约算力的同时，获得最优的预测效果。模型预测结果表明：热带地区PCNs的分布范围呈北移趋势，热带地区面积减少，北纬地区面积增加。尽管全球适生区域的总面积变化不大，约占陆地总面积的16-20%（目前为18%），但这一分布变化仍可能对马铃薯生产产生重大影响。因此，生产者和管理者需要密切关注这一趋势，并采取相应措施来应对潜在的生物安全挑战。

本研究不仅为评估PCNs侵入新地区的风险提供了科学依据，还为跟踪其他入侵物种分布变化提供了参考模型。利用机器学习技术预测物种分布变化，可以更好地了解气候变化对物种分布的影响，从而制定更有效的生物安全控制计划，有助于应对未来气候变化带来的挑战。

Jinsheng Deng, Weiqi Huang, Guoxiong Zhou, Yahui Hu, Liujun Li, Yanfeng Wang. 2024. Identification of banana leaf disease based on KVA and GR-ARNet. Journal of Integrative Agriculture, 23(10): 3554-3575.

Journal of Integrative Agriculture (《农业科学学报》(英文), JIA) 由中华人民共和国农业农村部主管，中国农业科学院与中国农学会主办，中国农业科学院农业信息研究所承办。综合性英文学术期刊，月刊。创刊于2002年，现任主编为中国科学院院士陈化兰。JIA主要栏目有作物科学、园艺、植物保护、动物科学、动物医学、农业生态环境、食品科学、农业经济与管理等。刊稿类型有综述、研究论文、简报以及评述等。全部论文在Elsevier-ScienceDirect (SD) 平台OA出版。最新SCI影响因子4.6，位于SCI-JCR农业综合学科Q1区。中国科学院分区农林科学1区。2016年以来先后获得中国科协等部委 “提升计划”“登峰计划”“卓越计划”项目支持。