杰出人才农业技术专家如何利用高产作物技术解决粮食短缺问题并应对气候变化挑战

引言：高产作物技术在粮食安全与气候适应中的关键作用

在全球人口持续增长和气候变化日益严峻的双重压力下，粮食短缺问题已成为21世纪最紧迫的全球性挑战之一。根据联合国粮农组织（FAO）的预测，到2050年，全球粮食需求将增长约60%，而气候变化导致的极端天气事件频发、水资源短缺和耕地退化等问题，正在严重威胁着农业生产系统的稳定性。在这一背景下，杰出人才农业技术专家正通过创新的高产作物技术，为解决粮食短缺和应对气候变化挑战提供关键解决方案。

高产作物技术是指通过现代育种技术、生物技术、精准农业和数字农业等手段，培育和推广具有高产量、高抗逆性、高营养价值的作物品种，并配套先进的栽培管理技术，从而实现单位面积产量最大化和资源利用效率最优化的综合性技术体系。这项技术不仅能够直接增加粮食产量，缓解粮食短缺压力，还能通过提高作物对干旱、高温、盐碱等逆境的耐受能力，增强农业系统对气候变化的适应能力。

杰出人才农业技术专家在这一领域发挥着不可替代的作用。他们凭借深厚的专业知识、创新的科研能力和全球视野，将传统农业技术与现代生物技术、信息技术深度融合，开发出一系列突破性的高产作物技术和解决方案。本文将详细阐述这些专家如何利用高产作物技术解决粮食短缺问题，并有效应对气候变化带来的挑战。

一、高产作物技术的核心原理与关键技术体系

1.1 分子育种技术：精准改良作物性状

分子育种技术是现代高产作物技术的核心，它通过基因组学、分子标记辅助选择（MAS）和基因编辑等技术，实现对作物性状的精准改良。杰出人才农业技术专家利用这些技术，能够快速培育出具有优良性状的作物品种。

分子标记辅助选择（MAS）技术：分子标记辅助选择是利用与目标性状紧密连锁的DNA标记，在育种早期对后代进行筛选的技术。这种方法大大提高了育种效率和准确性。

# 示例：分子标记辅助选择的数据分析流程
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

class MolecularMarkerAnalysis:
    def __init__(self, marker_data, phenotype_data):
        """
        初始化分子标记数据分析器
        marker_data: 分子标记数据矩阵 (样本×标记)
        phenotype_data: 表型数据 (样本×性状)
        """
        self.marker_data = marker_data
        self.phenotype_data = phenotype_data
        self.models = {}
    
    def identify_associated_markers(self, trait_name, p_threshold=0.05):
        """
        识别与特定性状关联的分子标记
        """
        # 计算每个标记与性状的关联度
        associations = []
        for marker in self.marker_data.columns:
            correlation = np.corrcoef(self.marker_data[marker], 
                                    self.phenotype_data[trait_name])[0,1]
            p_value = self.calculate_p_value(self.marker_data[marker], 
                                           self.phenotype_data[trait_name])
            if p_value < p_threshold:
                associations.append({
                    'marker': marker,
                    'correlation': correlation,
                    'p_value': p_value
                })
        
        return pd.DataFrame(associations)
    
    def predict_yield(self, marker_profiles):
        """
        基于分子标记预测产量
        """
        X = self.marker_data
        y = self.phenotype_data['yield']
        
        # 训练预测模型
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
        model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
        model.fit(X_train, y_train)
        
        # 预测
        predictions = model.predict(marker_profiles)
        return predictions

# 实际应用示例
# 假设我们有1000个水稻样本的分子标记数据和产量数据
marker_data = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 2, (1000, 50)), 
                          columns=[f'Marker_{i}' for i in range(50)])
yield_data = pd.DataFrame({'yield': np.random.normal(8, 1.5, 1000)})

analyzer = MolecularMarkerAnalysis(marker_data, yield_data)
high_yield_markers = analyzer.identify_associated_markers('yield')
print(f"发现 {len(high_yield_markers)} 个与产量显著相关的分子标记")

基因编辑技术（CRISPR-Cas9）： CRISPR-Cas9技术是当前最精确的基因编辑工具，能够对作物基因组进行定点修饰。杰出人才农业技术专家利用这项技术，可以精确地敲除不利基因、增强有利基因表达或引入新的优良性状。

# CRISPR-Cas9靶点设计示例（概念性代码）
class CRISPRGuideDesign:
    def __init__(self, target_gene_sequence):
        self.sequence = target_gene_sequence.upper()
        self.pam_pattern = 'NGG'  # Cas9的PAM序列
    
    def find_guide_rnas(self, min_gc=0.4, max_gc=0.8):
        """
        寻找合适的gRNA靶点
        """
        guide_candidates = []
        for i in range(len(self.sequence) - 20):
            # 检查PAM序列 (NGG)
            if i + 3 <= len(self.sequence) and self.sequence[i+3:i+5] == 'GG':
                # 提取20bp的gRNA序列
                gRNA = self.sequence[i:i+20]
                
                # 检查GC含量
                gc_content = (gRNA.count('G') + gRNA.count('C')) / len(gRNA)
                
                if min_gc <= gc_content <= max_gc:
                    # 计算脱靶风险评分（简化）
                    off_target_score = self.calculate_off_target_risk(gRNA)
                    
                    guide_candidates.append({
                        'position': i,
                        'gRNA': gRNA,
                        'PAM': self.sequence[i+20:i+23],
                        'GC_content': gc_content,
                        'off_target_score': off_target_score
                    })
        
        return pd.DataFrame(guide_candidates)
    
    def calculate_off_target_risk(self, gRNA):
        """
        计算脱靶风险（简化算法）
        """
        # 实际应用中会使用更复杂的算法比对全基因组
        risk_score = len(set(gRNA)) / len(gRNA)  # 序列复杂度
        return risk_score

# 示例：设计抗旱基因的gRNA
target_gene = "ATGGGCTCGAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG"
crispr_designer = CRISPRGuideDesign(target_gene)
guides = crispr_designer.find_guide_rnas()
print("找到的候选gRNA：")
print(guides.head())

1.2 杂交优势利用与群体改良

杂交优势是作物高产的重要生物学基础。杰出人才农业技术专家通过科学的亲本选配和群体改良技术，最大限度地利用杂交优势。

双亲本杂交系统：通过选择遗传背景差异大的亲本进行杂交，可以获得具有显著杂交优势的F1代。例如，在玉米育种中，利用两个自交系A和B杂交，F1代的产量通常比亲本平均值高15-30%。

群体改良循环：通过多代的轮回选择，逐步提高群体中有利基因的频率，为长期育种提供丰富的遗传资源。

1.3 智能栽培管理技术

高产作物不仅需要优良品种，还需要配套的智能栽培技术。杰出人才农业技术专家将物联网、大数据和人工智能技术应用于作物栽培管理。

精准灌溉系统：基于土壤湿度传感器和气象数据，实现按需灌溉，节水30-50%的同时提高产量。

# 智能灌溉决策系统示例
class SmartIrrigationSystem:
    def __init__(self, soil_moisture_threshold=30, crop_coefficient=1.2):
        self.soil_moisture_threshold = soil_moisture_threshold  # 土壤湿度阈值(%)
        self.crop_coefficient = crop_coefficient  # 作物系数
    
    def calculate_irrigation_need(self, current_moisture, et0, crop_stage):
        """
        计算灌溉需求
        current_moisture: 当前土壤湿度(%)
        et0: 参考作物蒸散量(mm/day)
        crop_stage: 作物生长阶段
        """
        # 作物需水量 (ETc = ET0 × Kc)
        etc = et0 * self.crop_coefficient
        
        # 根据生长阶段调整系数
        if crop_stage == 'seedling':
            etc *= 0.6
        elif crop_stage == 'flowering':
            etc *= 1.3
        elif crop_stage == 'mature':
            etc *= 0.8
        
        # 计算土壤水分亏缺
        deficit = self.soil_moisture_threshold - current_moisture
        
        if deficit > 0:
            # 需要灌溉
            irrigation_amount = deficit * 2  # 每1%湿度对应2mm水
            return {
                'need_irrigation': True,
                'amount_mm': irrigation_amount,
                'priority': 'high' if deficit > 10 else 'medium'
            }
        else:
            return {'need_irrigation': False, 'amount_mm': 0}

# 实际应用示例
irrigation_system = SmartIrrigationSystem()
decision = irrigation_system.calculate_irrigation_need(
    current_moisture=25, 
    et0=5.2, 
    crop_stage='flowering'
)
print(f"灌溉决策：{decision}")

二、解决粮食短缺问题的高产作物技术策略

2.1 提高单位面积产量

单位面积产量的提升是解决粮食短缺最直接的途径。杰出人才农业技术专家通过多种技术手段实现这一目标。

超级稻育种：中国工程院院士袁隆平团队培育的超级稻品种，通过理想株型塑造和杂种优势利用，实现了亩产突破1000公斤的目标。具体技术包括：

理想株型塑造：通过基因编辑技术改良株高、分蘖数和穗型
亚种间杂种优势利用：利用籼粳亚种间的杂种优势，提高产量潜力
抗倒伏基因导入：增强茎秆强度，防止高产倒伏

高产玉米杂交种：美国先锋公司和中国农科院的专家通过以下技术培育高产玉米：

双单倍体育种：一年可获得纯合自交系，缩短育种周期50%
分子标记辅助选择：精准选择产量相关性状
密植品种培育：培育耐密植、抗倒伏品种，种植密度从4000株/亩提高到6000株/亩

2.2 拓展可耕种土地范围

通过培育耐盐碱、耐旱等抗逆品种，将原本不宜耕种的土地转化为耕地。

耐盐碱水稻（海水稻）：青岛海水稻研发中心的专家团队通过以下技术培育耐盐碱水稻：

野生稻基因挖掘：从野生稻中挖掘耐盐碱基因
分子标记辅助回交：将耐盐碱基因导入高产栽培稻
梯度盐碱地筛选：在不同盐度梯度下进行多代筛选

# 耐盐碱性状筛选模型示例
class SaltToleranceScreening:
    def __init__(self):
        self.salt_tolerance_genes = ['SKC1', 'HKT1', 'SOS1']
    
    def evaluate_salt_tolerance(self, genotype_data, phenotype_data):
        """
        评估种质资源的耐盐碱能力
        """
        scores = []
        for idx, row in genotype_data.iterrows():
            # 计算基因型得分
            gene_score = 0
            for gene in self.salt_tolerance_genes:
                if gene in row.values:
                    gene_score += 1
            
            # 结合表型数据
            survival_rate = phenotype_data.loc[idx, 'survival_rate']
            yield_under_salt = phenotype_data.loc[idx, 'yield_under_salt']
            
            # 综合评分
            total_score = (gene_score * 0.3 + 
                         survival_rate * 0.4 + 
                         yield_under_salt * 0.3)
            
            scores.append({
                'variety': idx,
                'gene_score': gene_score,
                'total_score': total_score,
                'recommendation': 'High' if total_score > 0.7 else 'Medium'
            })
        
        return pd.DataFrame(scores)

# 示例数据
genotype_data = pd.DataFrame({
    'Variety_A': ['SKC1', 'HKT1'],
    'Variety_B': ['SOS1'],
    'Variety_C': ['SKC1', 'HKT1', 'SOS1']
}).T

phenotype_data = pd.DataFrame({
    'survival_rate': [0.85, 0.60, 0.92],
    'yield_under_salt': [0.75, 0.45, 0.88]
}, index=['Variety_A', 'Variety_B', 'Variety_C'])

screening = SaltToleranceScreening()
results = screening.evaluate_salt_tolerance(genotype_data, phenotype_data)
print("耐盐碱品种评价结果：")
print(results)

2.3 提高资源利用效率

通过提高作物对光、温、水、肥等资源的利用效率，在资源投入不变的情况下增加产量。

光合作用效率提升：

C4光合途径引入：将玉米等C4作物的高效光合基因导入水稻、小麦等C3作物
Rubisco酶活性改良：提高固定CO2的效率
叶绿素含量优化：通过基因编辑增加叶绿素a/b比例

养分高效利用：

氮磷高效基因挖掘：挖掘氮磷高效利用的关键基因
根系构型改良：培育深根系品种，提高养分吸收范围
菌根共生增强：促进作物与菌根真菌共生，扩大养分吸收面

2.4 减少产后损失

高产作物技术不仅关注产量，还关注减少产后损失。

抗穗发芽品种：通过培育抗穗发芽品种，减少因收获期降雨导致的损失。例如，小麦抗穗发芽基因Vp1的克隆和应用。

耐储藏品种：通过调控淀粉和蛋白质代谢途径，培育耐储藏的水稻和玉米品种，减少储藏过程中的损失。

三、应对气候变化挑战的高产作物技术

3.1 抗旱品种培育

干旱是气候变化导致的最主要农业灾害之一。杰出人才农业技术专家通过以下技术培育抗旱品种：

抗旱基因挖掘与利用：

DREB转录因子：DREB（Dehydration Responsive Element Binding）转录因子能够激活多个抗旱基因的表达
LEA蛋白基因：晚期胚胎发生丰富蛋白（LEA）在干旱条件下保护细胞结构
AQP基因：水通道蛋白基因调控水分运输效率

分子设计育种：

# 抗旱基因聚合育种决策系统
class DroughtResistantBreeding:
    def __init__(self):
        self.drought_genes = {
            'DREB1A': {'effect': 0.3, 'dominant': True},
            'LEA3': {'effect': 0.25, 'dominant': True},
            'AQP4': {'effect': 0.2, 'dominant': False},
            'NAC5': {'effect': 0.25, 'dominant': True}
        }
    
    def calculate_drought_index(self, genotype):
        """
        计算抗旱指数
        """
        index = 0
        for gene, info in self.drought_genes.items():
            if gene in genotype:
                if info['dominant']:
                    index += info['effect']
                else:
                    index += info['effect'] * 0.5  # 隐性基因效果减半
        
        return min(index, 1.0)  # 标准化到0-1
    
    def optimize_gene_combination(self, parent1, parent2):
        """
        优化基因组合方案
        """
        # 模拟杂交后代基因型分布
        offspring_genotypes = []
        
        for gene in self.drought_genes.keys():
            # 简化的孟德尔遗传模拟
            p1_has = gene in parent1
            p2_has = gene in parent2
            
            if p1_has and p2_has:
                # 双亲都有，后代100%有
                offspring_genotypes.append(gene)
            elif p1_has or p2_has:
                # 单亲有，后代50%有
                if np.random.random() < 0.5:
                    offspring_genotypes.append(gene)
        
        drought_index = self.calculate_drought_index(offspring_genotypes)
        
        return {
            'genotype': offspring_genotypes,
            'drought_index': drought_index,
            'breeding_value': drought_index * 0.7 + np.random.random() * 0.3
        }

# 示例：优化抗旱基因组合
breeding_system = DroughtResistantBreeding()
parent1 = ['DREB1A', 'LEA3']
parent2 = ['NAC5', 'AQP4']

# 模拟100个后代
offspring_scores = []
for _ in range(100):
    result = breeding_system.optimize_gene_combination(parent1, parent2)
    offspring_scores.append(result['drought_index'])

print(f"平均抗旱指数: {np.mean(offspring_scores):.3f}")
print(f"最高抗旱指数: {np.max(offspring_scores):.3f}")

表型组学辅助选择：利用高通量表型平台，在干旱胁迫条件下快速筛选抗旱材料。包括：

无人机遥感：监测干旱胁迫下的冠层温度、叶绿素荧光
根系扫描系统：评估根系深度和密度
气孔导度测量：快速评估水分利用效率

3.2 耐高温品种培育

气候变化导致的温度升高严重影响作物产量。耐高温品种培育技术包括：

热激蛋白基因（HSP）利用：热激蛋白在高温下保护蛋白质结构和功能。专家通过基因工程增强HSP表达，提高作物耐热性。

细胞膜稳定性改良：高温会导致细胞膜流动性改变。通过增加膜脂中饱和脂肪酸比例，提高膜稳定性。

开花期调节：通过调控光周期基因和春化基因，使作物避开高温季节开花。例如，小麦中VRN和PPD基因的编辑。

3.3 耐涝品种培育

极端降雨事件增多导致涝害频发。耐涝品种培育技术：

SUB1A基因应用：水稻耐淹基因SUB1A能够使水稻在完全淹没条件下存活14天以上。中国专家已将SUB1A基因导入多个主栽品种。

厌氧代谢途径优化：通过调控乙醇脱氢酶（ADH）和丙酮酸脱羧酶（PDC）基因，提高作物在缺氧条件下的存活能力。

3.4 病虫害抗性增强

气候变化导致病虫害分布区域扩大、发生程度加重。抗病虫品种培育技术：

基因对基因抗性：利用病原菌无毒基因与作物抗病基因的互作关系，培育持久抗性品种。

RNAi技术：通过RNA干扰技术，沉默害虫关键基因，实现作物自身抗虫。例如，转Bt基因玉米和棉花已商业化种植多年。

# 病虫害抗性基因聚合模型
class PestResistanceModel:
    def __init__(self):
        self.resistance_genes = {
            'Bt1': {'target': '鳞翅目害虫', 'efficacy': 0.95},
            'Bt2': {'target': '鞘翅目害虫', 'efficacy': 0.90},
            'Mi1.2': {'target': '线虫', 'efficacy': 0.85},
            'Rxo1': {'target': '细菌性病害', 'efficacy': 0.80}
        }
    
    def evaluate_resistance_level(self, genotype, pest_pressure):
        """
        评估抗性水平
        """
        total_protection = 0
        active_genes = []
        
        for gene in genotype:
            if gene in self.resistance_genes:
                info = self.resistance_genes[gene]
                # 检查是否针对当前害虫
                if pest_pressure in info['target']:
                    total_protection += info['efficacy']
                    active_genes.append(gene)
        
        # 综合保护效果（考虑基因互作）
        if len(active_genes) > 1:
            # 多基因聚合有协同效应
            total_protection = min(total_protection * 1.1, 0.99)
        
        return {
            'active_genes': active_genes,
            'protection_level': total_protection,
            'recommendation': 'High' if total_protection > 0.85 else 'Medium'
        }

# 示例：评估不同基因型的抗虫性
breeder = PestResistanceModel()
genotypes = [
    ['Bt1'],
    ['Bt1', 'Bt2'],
    ['Bt1', 'Mi1.2'],
    ['Bt1', 'Bt2', 'Mi1.2']
]

for genotype in genotypes:
    result = breeder.evaluate_resistance_level(genotype, '鳞翅目害虫')
    print(f"基因型 {genotype} -> 保护水平: {result['protection_level']:.2f}")

四、杰出人才农业技术专家的创新实践案例

4.1 中国超级稻工程

中国超级稻工程是杰出人才农业技术专家解决粮食短缺和应对气候变化的成功典范。

技术路线：

理想株型塑造：通过控制理想株型基因IPA1，塑造紧凑、抗倒、高光效的株型
杂种优势利用：利用籼粳亚种间杂种优势，突破产量瓶颈
抗逆性整合：将抗旱、耐盐碱、抗病基因聚合到超级稻品种中

成果：

亩产从700公斤逐步提升到1000公斤以上
在盐碱地种植的海水稻亩产可达400-610公斤
在干旱地区推广的抗旱超级稻减少灌溉用水30%

4.2 国际玉米小麦改良中心（CIMMYT）的耐旱玉米

CIMMYT的杰出专家团队通过以下创新技术培育耐旱玉米：

耐旱指数（DTI）：开发了基于基因组选择的耐旱指数，综合考虑产量、水分利用效率和稳定性。

参与式育种：与非洲小农户合作，在目标环境中进行选择，确保品种适应当地条件。

成果：

在非洲干旱地区推广的耐旱玉米比传统品种增产20-30%
覆盖面积超过200万公顷，惠及500万农户

4.3 国际水稻研究所（IRRI）的气候智能型水稻

IRRI的专家团队开发了气候智能型水稻技术体系：

耐淹品种：将SUB1A基因导入东南亚主栽品种，使水稻在洪水淹没后仍能恢复生长。

耐旱品种：培育了耐旱水稻品种，可在雨养条件下稳定生产。

温室气体减排：通过调控氮肥管理和品种改良，减少甲烷排放40-50%。

五、高产作物技术的未来发展方向

5.1 智能设计育种

人工智能辅助育种：利用深度学习预测杂交后代表现，优化亲本选配。

# AI辅助育种预测模型示例
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

class AIBreedingPredictor:
    def __init__(self, input_dim=50):
        self.model = keras.Sequential([
            keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
            keras.layers.Dropout(0.3),
            keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
            keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
            keras.layers.Dense(1, activation='linear')  # 预测产量
        ])
        
        self.model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
    
    def train(self, X_train, y_train, epochs=100):
        """
        训练预测模型
        """
        history = self.model.fit(X_train, y_train, 
                               epochs=epochs, 
                               validation_split=0.2,
                               verbose=0)
        return history
    
    def predict_hybrid_performance(self, parent1_data, parent2_data):
        """
        预测杂交后代性能
        """
        # 模拟杂交后代基因型（简化）
        hybrid_genotype = (parent1_data + parent2_data) / 2
        
        # 预测
        prediction = self.model.predict(hybrid_genotype.reshape(1, -1))
        return prediction[0][0]

# 示例：训练预测模型
# 假设我们有1000个杂交组合的数据
X = np.random.random((1000, 50))  # 50个分子标记
y = np.random.normal(8, 1.5, 1000)  # 产量

predictor = AIBreedingPredictor()
predictor.train(X, y, epochs=50)

# 预测新杂交组合
parent1 = np.random.random(50)
parent2 = np.random.random(50)
predicted_yield = predictor.predict_hybrid_performance(parent1, parent2)
print(f"预测产量: {predicted_yield:.2f} 吨/公顷")

5.2 合成生物学应用

人工光合作用系统：构建C4光合途径的C3作物，提高光能利用效率。

固氮工程：通过合成生物学技术，使谷类作物具备固氮能力，减少化肥依赖。

5.3 基因组编辑法规与公众接受度

监管框架：各国对基因组编辑作物的监管政策正在逐步明确，这将影响技术推广速度。

公众沟通：加强科普教育，提高公众对基因组编辑技术的认知和接受度。

5.4 气候适应性预测模型

基因型×环境互作（G×E）分析：利用基因组学和环境组学数据，预测品种在不同气候条件下的表现。

未来气候情景模拟：结合气候变化模型，提前布局未来气候条件下的品种培育。

六、政策建议与实施路径

6.1 加强基础研究投入

基因组学研究：加大对作物基因组测序和功能基因组学研究的投入，挖掘更多高产抗逆基因。

表型组学平台建设：建设高通量表型鉴定平台，加速育种进程。

6.2 建立创新育种体系

公私合作（PPP）模式：鼓励科研院所、高校与企业合作，形成产学研一体化创新体系。

国际协作网络：加强国际组织与各国研究机构的合作，共享种质资源和技术成果。

6.3 完善技术推广体系

农民参与式育种：让农民参与到育种过程中，确保品种符合实际需求。

技术培训：加强对基层农技人员和农民的培训，确保高产作物技术落地。

6.4 建立激励机制

品种权保护：完善植物新品种保护制度，激励企业投入育种创新。

绿色补贴：对采用气候智能型高产作物技术的农户给予补贴，加速技术推广。

结论

杰出人才农业技术专家通过高产作物技术，在解决粮食短缺和应对气候变化挑战方面发挥着不可替代的作用。从分子育种到智能栽培，从抗旱耐盐到抗病虫害，这些创新技术正在重塑全球农业生产系统。

未来，随着人工智能、合成生物学等新技术的融合应用，高产作物技术将迎来更大的突破。但技术的成功不仅依赖于科学创新，还需要政策支持、国际合作和公众参与。只有构建一个包容、可持续的创新生态系统，才能确保高产作物技术真正惠及全球每一个角落，为实现粮食安全和气候适应的双重目标贡献力量。

杰出人才农业技术专家的使命远未结束，他们将继续站在科技创新的前沿，为人类创造更加美好的未来。正如袁隆平院士所说：”人就像种子，要做一粒好种子。”这些专家正是通过培育一粒粒”好种子”，为全球粮食安全和可持续发展播撒希望。# 杰出人才农业技术专家如何利用高产作物技术解决粮食短缺问题并应对气候变化挑战