論文の概要: Climate-Driven Doubling of Maize Loss Probability in U.S. Crop Insurance: Spatiotemporal Prediction and Possible Policy Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02217v1
• Date: Mon, 5 Aug 2024 03:38:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 14:36:03.812295
• Title: Climate-Driven Doubling of Maize Loss Probability in U.S. Crop Insurance: Spatiotemporal Prediction and Possible Policy Responses
• Title（参考訳）: 米国作物保険の温暖化による損失確率の2倍化:時空間予測と政策対応の可能性
• Authors: A Samuel Pottinger, Lawson Connor, Brookie Guzder-Williams, Maya Weltman-Fahs, Timothy Bowles,
• Abstract要約: 人工ニューラルネットワークを用いて、米国コーンベルトの将来のトウモロコシ収量を予測する。 我々は,連邦作物保険プログラムにおいて,制度上のリスク曝露に対する警告的な変化を見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Climate change not only threatens agricultural producers but also strains financial institutions. These important food system actors include government entities tasked with both insuring grower livelihoods and supporting response to continued global warming. We use an artificial neural network to predict future maize yields in the U.S. Corn Belt, finding alarming changes to institutional risk exposure within the Federal Crop Insurance Program. Specifically, our machine learning method anticipates more frequent and more severe yield losses that would result in the annual probability of Yield Protection (YP) claims to more than double at mid-century relative to simulations without continued climate change. Furthermore, our dual finding of relatively unchanged average yields paired with decreasing yield stability reveals targeted opportunities to adjust coverage formulas to include variability. This important structural shift may help regulators support grower adaptation to continued climate change by recognizing the value of risk-reducing strategies such as regenerative agriculture. Altogether, paired with open source interactive tools for deeper investigation, our risk profile simulations fill an actionable gap in current understanding, bridging granular historic yield estimation and climate-informed prediction of future insurer-relevant loss.
• Abstract（参考訳）: 気候変動は農業生産者を脅かすだけでなく、金融機関を緊張させる。 これらの重要な食品システムのアクターには、農業従事者の生活を安定させ、継続的な地球温暖化への対応を支援する政府機関が含まれる。 我々は、人工ニューラルネットワークを用いて、米国コーンベルトにおける将来のトウモロコシの収量を予測する。 具体的には、我々の機械学習手法は、気候変動を継続しないシミュレーションと比較して、毎年の収量保護(YP)の確率が2倍以上になるという、より頻繁で深刻な収量損失を予想している。 さらに, 収量安定性の低下と組み合わせた相対的に変化しない平均収率の2つの発見は, 変動性を含むカバレッジ公式を調整するための目標となる機会を明らかにした。 この重要な構造的変化は、再生農業のようなリスク低減戦略の価値を認識して、規制当局が継続的な気候変動への農業適応を支援するのに役立つかもしれない。 我々のリスクプロファイルシミュレーションは、オープンソースのインタラクティブツールと組み合わせて、現在の理解における実用的なギャップを埋め、きめ細かい歴史的収量推定と、将来の保険関連損失の気象インフォームド予測を埋める。

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