論文の概要: AutoML-based Almond Yield Prediction and Projection in California

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03925v1
• Date: Tue, 8 Nov 2022 00:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 17:03:04.391589
• Title: AutoML-based Almond Yield Prediction and Projection in California
• Title（参考訳）: カリフォルニアにおけるAutoMLベースのAlmond収量予測と予測
• Authors: Shiheng Duan, Shuaiqi Wu, Erwan Monier, Paul Ullrich
• Abstract要約: アーモンドはカリフォルニア州で最も生産性の高い商品の1つだが、気候変動に最も敏感である。 気候要因とアーモンド収量との関係をよりよく理解するために、自動機械学習フレームワークが使用される。
• 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: Almonds are one of the most lucrative products of California, but are also among the most sensitive to climate change. In order to better understand the relationship between climatic factors and almond yield, an automated machine learning framework is used to build a collection of machine learning models. The prediction skill is assessed using historical records. Future projections are derived using 17 downscaled climate outputs. The ensemble mean projection displays almond yield changes under two different climate scenarios, along with two technology development scenarios, where the role of technology development is highlighted. The mean projections and distributions provide insightful results to stakeholders and can be utilized by policymakers for climate adaptation.
• Abstract（参考訳）: アーモンドはカリフォルニアで最も収益性の高い製品の一つであるが、気候変動に最も敏感な製品でもある。 気候要因とアーモンド収量との関係をよりよく理解するために、自動機械学習フレームワークを使用して機械学習モデルのコレクションを構築する。 予測スキルは歴史記録を用いて評価される。 将来の予測は17のダウンスケールの気候出力を用いて導出される。 アンサンブル平均プロジェクションは、2つの異なる気候シナリオの下でのアーモンドの収率変化と、技術開発の役割を強調する2つの技術開発シナリオを表示する。 平均的な予測と分布は利害関係者に洞察に富んだ結果をもたらし、政策立案者が気候適応のために利用できる。

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