論文の概要: Understanding the impacts of crop diversification in the context of climate change: a machine learning approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08617v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 16:32:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 12:18:00.763089
• Title: Understanding the impacts of crop diversification in the context of climate change: a machine learning approach
• Title（参考訳）: 気候変動の文脈における作物多様化の影響の理解--機械学習によるアプローチ
• Authors: Georgios Giannarakis, Ilias Tsoumas, Stelios Neophytides, Christiana Papoutsa, Charalampos Kontoes, Diofantos Hadjimitsis
• Abstract要約: 気候変動の文脈における作物の多様化が生産性に与える影響について検討する。 作物の多様化は作物の一次生産性を著しく向上させ、2.8%増加させた。 温暖で乾燥しやすい気候では、作物の多様化は有望な適応可能性を示すと結論付けている。
• 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: The concept of sustainable intensification in agriculture necessitates the implementation of management practices that prioritize sustainability without compromising productivity. However, the effects of such practices are known to depend on environmental conditions, and are therefore expected to change as a result of a changing climate. We study the impact of crop diversification on productivity in the context of climate change. We leverage heterogeneous Earth Observation data and contribute a data-driven approach based on causal machine learning for understanding how crop diversification impacts may change in the future. We apply this method to the country of Cyprus throughout a 4-year period. We find that, on average, crop diversification significantly benefited the net primary productivity of crops, increasing it by 2.8%. The effect generally synergized well with higher maximum temperatures and lower soil moistures. In a warmer and more drought-prone climate, we conclude that crop diversification exhibits promising adaptation potential and is thus a sensible policy choice with regards to agricultural productivity for present and future.
• Abstract（参考訳）: 農業における持続可能な強化という概念は、生産性を損なうことなく持続可能性に優先順位をつける経営慣行の実施を必要とする。 しかし、こうした慣行の効果は環境条件に依存することが知られており、気候の変化による変化が期待されている。 気候変動における作物の多様化が生産性に及ぼす影響について考察した。 我々は、異種地球観測データを活用し、因果機械学習に基づくデータ駆動型アプローチで、将来、作物の多様化の影響がどのように変化するかを理解する。 この手法をキプロスに4年間にわたって適用した。 平均して、作物の多様化は作物の一次生産性を著しく向上させ、2.8%増加させた。 この効果は, 最大温度と土壌水分の低下と相乗効果が良好であった。 温暖で干ばつしやすい気候下では,作物の多様化は適応可能性が高く,現在と将来の農業生産性に関して賢明な政策選択であると結論づける。

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