論文の概要: Climate Change Impact on Agricultural Land Suitability: An Interpretable
Machine Learning-Based Eurasia Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15912v1
- Date: Tue, 24 Oct 2023 15:15:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 18:08:15.299841
- Title: Climate Change Impact on Agricultural Land Suitability: An Interpretable
Machine Learning-Based Eurasia Case Study
- Title(参考訳): 気候変動が農地の適性に及ぼす影響--機械学習を用いたユーラシアのケーススタディ
- Authors: Valeriy Shevchenko, Daria Taniushkina, Aleksander Lukashevich,
Aleksandr Bulkin, Roland Grinis, Kirill Kovalev, Veronika Narozhnaia, Nazar
Sotiriadi, Alexander Krenke, Yury Maximov
- Abstract要約: 2021年現在、世界中で約8億8800万人が飢餓と栄養失調に見舞われている。
気候変動は農地の適性に大きな影響を及ぼし、深刻な食糧不足に繋がる可能性がある。
本研究は,経済・社会問題に苦しむ中央ユーラシアを対象とする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 94.07737890568644
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The United Nations has identified improving food security and reducing hunger
as essential components of its sustainable development goals. As of 2021,
approximately 828 million people worldwide are experiencing hunger and
malnutrition, with numerous fatalities reported. Climate change significantly
impacts agricultural land suitability, potentially leading to severe food
shortages and subsequent social and political conflicts. To address this
pressing issue, we have developed a machine learning-based approach to predict
the risk of substantial land suitability degradation and changes in irrigation
patterns. Our study focuses on Central Eurasia, a region burdened with economic
and social challenges.
This study represents a pioneering effort in utilizing machine learning
methods to assess the impact of climate change on agricultural land suitability
under various carbon emissions scenarios. Through comprehensive feature
importance analysis, we unveil specific climate and terrain characteristics
that exert influence on land suitability. Our approach achieves remarkable
accuracy, offering policymakers invaluable insights to facilitate informed
decisions aimed at averting a humanitarian crisis, including strategies such as
the provision of additional water and fertilizers. This research underscores
the tremendous potential of machine learning in addressing global challenges,
with a particular emphasis on mitigating hunger and malnutrition.
- Abstract(参考訳): 国連は食料安全保障の改善と飢餓の削減を持続可能な開発目標の重要な要素としている。
2021年現在、世界中で約8億8800万人が飢餓と栄養失調を経験しており、多くの死者が報告されている。
気候変動は農地の適性に大きな影響を及ぼし、深刻な食糧不足とその後の社会と政治の対立に繋がる可能性がある。
このプレス問題に対処するため,我々は,相当な土地適合性低下のリスクと灌水パターンの変化を予測する機械学習ベースのアプローチを開発した。
本研究は、経済・社会問題に苦しむ中央ユーラシアに焦点をあてた。
本研究は、気候変動が様々な二酸化炭素排出シナリオにおける農地の適性に与える影響を評価するために、機械学習を用いた先駆的な取り組みである。
包括的特徴重要度分析を通じて、土地適合性に影響を及ぼす特定の気候・地形特性を明らかにする。
提案手法は,人道的危機を回避することを目的とした情報的意思決定を促進するための,政策立案者にとって貴重な知見を提供する。
この研究は、飢餓と栄養失調の緩和に特に重点を置いて、グローバルな課題に取り組む機械学習の膨大な可能性の基礎となっている。
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