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。

関連論文リスト

• Anticipatory Understanding of Resilient Agriculture to Climate [66.008020515555]
  本稿では,リモートセンシング,深層学習,作物収量モデリング,食品流通システムの因果モデリングを組み合わせることで,食品のセキュリティホットスポットをよりよく識別する枠組みを提案する。 我々は、世界の人口の大部分を供給している北インドの小麦パンバスケットの分析に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T22:29:05Z)
• The unrealized potential of agroforestry for an emissions-intensive agricultural commodity [48.652015514785546]
  機械学習を用いて、西アフリカ地域全体での日陰木カバーと炭素ストックの見積もりを生成します。 既存の陰木カバーは低く、空間的に気候の脅威と一致していないことが判明した。 しかし、このセクターが毎年高い炭素フットプリントのかなりの割合とバランスをとるという、巨大な非現実的な可能性も見出されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T10:02:32Z)
• Intelligent Agricultural Greenhouse Control System Based on Internet of Things and Machine Learning [0.0]
  本研究は,モノのインターネット(IoT)と機械学習の融合に根ざした,高度な農業用温室制御システムを概念化し,実行しようとする試みである。 その結果、作物の生育効率と収量が向上し、資源の浪費が減少する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T09:07:00Z)
• Assessing the Causal Impact of Humanitarian Aid on Food Security [4.934192277899036]
  本稿ではアフリカのホーンに対する因果推論の枠組みを紹介する。 現金による介入が食糧危機に与える影響を評価することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T14:09:45Z)
• Understanding the impacts of crop diversification in the context of climate change: a machine learning approach [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T16:32:49Z)
• Empowering Agrifood System with Artificial Intelligence: A Survey of the Progress, Challenges and Opportunities [86.89427012495457]
  我々は、AI技術がアグリフードシステムをどう変え、現代のアグリフード産業に貢献するかをレビューする。 本稿では,農業,畜産,漁業において,アグリフードシステムにおけるAI手法の進歩について概説する。 我々は、AIで現代のアグリフードシステムを変革するための潜在的な課題と有望な研究機会を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T05:16:54Z)
• Personalizing Sustainable Agriculture with Causal Machine Learning [0.0]
  気候変動に対処し、人口増加に対応するためには、世界の作物生産が強化されなければならない。 農業の「持続可能強度」を達成するためには、炭素エミッターから炭素シンクに転換することが最優先事項である。 リトアニアの土壌有機炭素含有量に及ぼす持続的プラクティスの不均一性の影響を推定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-06T17:14:14Z)
• ClimateGAN: Raising Climate Change Awareness by Generating Images of Floods [89.61670857155173]
  実画像上でのリアルな洪水をシミュレートする手法を提案する。 本研究では、教師なし領域適応と条件付き画像生成のためのシミュレーションデータと実データの両方を活用するモデルであるClimateGANを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-06T15:54:57Z)
• Analyzing Sustainability Reports Using Natural Language Processing [68.8204255655161]
  近年、企業は環境への影響を緩和し、気候変動の状況に適応することを目指している。 これは、環境・社会・ガバナンス(ESG)の傘下にある様々な種類の気候リスクと暴露を網羅する、ますます徹底した報告を通じて報告されている。 本稿では,本稿で開発したツールと方法論について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T21:22:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。