論文の概要: Towards an efficient and risk aware strategy for guiding farmers in identifying best crop management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04537v1
• Date: Mon, 10 Oct 2022 10:11:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 17:02:26.672954
• Title: Towards an efficient and risk aware strategy for guiding farmers in identifying best crop management
• Title（参考訳）: 最良作物管理を指導する農家の効率的・リスク対応戦略に向けて
• Authors: Romain Gautron (Cirad, CIAT), Dorian Baudry (CNRS), Myriam Adam (UMR AGAP, Cirad), Gatien N Falconnier (Cirad, CIMMYT), Marc Corbeels (Cirad, IITA)
• Abstract要約: 直感的な戦略」とは、複数の年次フィールドトライアルを、各プラクティスの同等の割合で実施することである。 本研究の目的は,識別時に発生する農民の損失を最小限に抑えるために,帯域幅アルゴリズムを用いた識別戦略を提供することであった。 本研究は, 実環境下でのコントラスト作物管理の実践実績を, リスクを意識したアンサンブル識別のための新たな地平を開拓する手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identification of best performing fertilizer practices among a set of contrasting practices with field trials is challenging as crop losses are costly for farmers. To identify best management practices, an ''intuitive strategy'' would be to set multi-year field trials with equal proportion of each practice to test. Our objective was to provide an identification strategy using a bandit algorithm that was better at minimizing farmers' losses occurring during the identification, compared with the ''intuitive strategy''. We used a modification of the Decision Support Systems for Agro-Technological Transfer (DSSAT) crop model to mimic field trial responses, with a case-study in Southern Mali. We compared fertilizer practices using a risk-aware measure, the Conditional Value-at-Risk (CVaR), and a novel agronomic metric, the Yield Excess (YE). YE accounts for both grain yield and agronomic nitrogen use efficiency. The bandit-algorithm performed better than the intuitive strategy: it increased, in most cases, farmers' protection against worst outcomes. This study is a methodological step which opens up new horizons for risk-aware ensemble identification of the performance of contrasting crop management practices in real conditions.
• Abstract（参考訳）: 農作物の損失は農家にとって費用がかかるため、一連の対照的な慣行と実地試験の間の最高の施肥慣行の特定は困難である。 最良のマネジメントプラクティスを特定するために、'直観的な戦略'は、テストするプラクティスの比率が等しい複数年のフィールドトライアルを設定することである。 本研究の目的は,「直観的戦略」と比較して,識別中に発生する農家の損失を最小化できるバンディットアルゴリズムを用いた識別戦略を提供することであった。 南マリの事例スタディで,フィールドトライアルの応答を模倣するために,DSSAT (Agro-Technological Transfer) の作物モデルに対する決定支援システムの改良を行った。 そこで我々は,リスク対応尺度,条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR),新しい農業指標Yield Excess(YE)を用いて,肥料の実践を比較した。 yeは穀物の収量と農業的窒素利用効率の両方を担っている。 盗賊は直感的な戦略よりも優れており、ほとんどの場合、最悪の結果に対する農民の保護が増大した。 本研究は,実環境下でのコントラスト作物管理の実践実績を,リスク認識型アンサンブル識別のための新たな地平を開く手法である。

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