摘要：新的研究表明，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 - 为面对数十亿收获损失的农民提供了潜在的生命线。...

德克萨斯大学阿灵顿分校和美国农业部的新研究表明，数学建模如何预测得克萨斯州玉米作物中有毒真菌的爆发 - 为面对数十亿美元收获损失的农民提供了潜在的生命线。

UTA博士后研究员Angela Avila说：“我们的研究重点是使用遥感卫星，土壤特性和气象数据来预测得克萨斯州的黄曲霉毒素暴发。” “关键的挑战之一是可以存在污染，没有可见的真菌感染迹象。这使得早期风险预测对于允许有针对性的预防和缓解策略尤为重要。”

黄曲霉毒素是霉菌毒素家族中某些真菌产生的有毒化合物，通常在玉米（玉米）和一些坚果等农作物中发现。它们具有致癌性，可能对人类和动物构成严重的健康风险。

研究小组包括UT Arlington数学系教授兼主席Jianzhong Su和Avila博士的前博士导师。他们共同开发了黄曲霉毒素风险指数（ARI），并应用了多种机器学习方法来预测得克萨斯州的黄曲霉毒素暴发。 ARI是一个预测模型，可测量作物发育过程中污染的累积风险。

阿维拉说：“我的主要贡献是使用时间序列卫星图像来计算德克萨斯州每个县的历史种植日期。” “由于玉米在特定的生长阶段最容易受到黄曲霉毒素污染的影响，因此拥有精确的种植日期至关重要。我对种植日期估计的贡献显着改善了我们的风险评估，使我们的机器学习模型的准确性提高了20％至30％。”

“作为她对霉菌毒素研究的贡献的一部分，阿维拉博士综合了一个新的意见。她使用了从卫星图像获得的归一化差异植被指数来预测种植时间，”该研究的主要作者莉娜·卡斯塔诺·德克（Lina Castano-Duque）说。微生物学领域新奥尔良南部地区南部地区研究中心的植物病理学家和植物病理学家。 “她将继续发展自己的模型，将其应用于美国其他地区。”

阿维拉（Avila）指出，这项研究对农民，加工者和消费者具有广泛的影响，因为霉菌毒素污染每年导致数十亿美元的经济损失。

阿维拉说：“我们的研究将使农民能够做出明智的决定，以实施有效的缓解策略，帮助保护农作物，粮食安全，可持续性和经济稳定。”

Castano-Duque博士说：“这项尖端的研究将彻底改变玉米中霉菌毒素污染的管理，以应对其相关的挑战。” “农民将受益于霉菌毒素污染的风险水平的专家指南，这些指南将有助于未来的作物选择以及根据需要调整输入变量（例如杀菌剂和生物防治）的能力。”

对这项研究的支持由美国农业部的农业研究服务服务提供。