信息经济所农业信息与人工智能团队在《European Journal of Agronomy》（中科院一区，IF=6.7）发表了题为《A multiobjective optimization spatial sampling method for regional yield potential estimates using multisource environmental data》的论文。

该研究以我国冬小麦主产区为研究区，提出一种融合条件拉丁超立方抽样（cLHS）与多路径空间模拟退火算法（MP-SSA）的多目标优化空间抽样方法。研究结果表明MP-SSA为各优化目标设置独立退火路径，克服了传统算法易陷入局部最优解的缺陷，实现属性代表性与空间代表性的均衡优化。本研究有效解决了作物模型区域升尺度过程中的站点遴选难题。

 信息经济所为第一完成单位和通讯单位，徐浩为第一作者，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所赵红伟为通讯作者。该研究得到了“全球主要农作物多源信息长势动态监测与产量预测（2023YFB3906204）”的资助。（撰写：徐浩  审核：封文杰）