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摘要：量化气候变化如何影响小麦的产量，并在面对未来气候的情况下准确预测其潜在分布，这对于确保埃塞俄比亚的粮食安全非常重要。这项研究利用了高级机器学习算法，包括随机森林，最大森林，增强回归树和广义线性模型以及合奏方法，以准确预测埃塞俄比亚中部地区小麦栖息地适合度的转变，这是在接下来的几十年中。通过排除共线性预测因子来提高模型准确性，可以完善一个由19个生物气候变量（BIO1 – BIO19），高程，太阳辐射和地形定位指数组成的广泛数据集。分析表明，最潮湿的月份的降水量，最冷的月份的最低温度，温度季节性和最冷季度的降水是最有影响力的因素，共同考虑了栖息地适合性变化的很大比例。未来的预测显示，当前被归类为中等或高度适合小麦的地区中，多达100％的地区可能会在2050年，2070年和2090年不适合使用，这说明了小麦生产的潜在潜在下降。一般而言，小麦种植的未来将在很大程度上取决于在改变条件下可能繁衍生息的品种。因此，需要立即采取明智的行动来保护该地区的粮食安全。
文章在埃塞俄比亚中部地区的气候变化中揭示了小麦的未来
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