論文の概要: Climate-Driven Doubling of U.S. Maize Loss Probability: Interactive Simulation with Neural Network Monte Carlo
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02217v2
- Date: Wed, 18 Dec 2024 05:25:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-19 16:45:27.194487
- Title: Climate-Driven Doubling of U.S. Maize Loss Probability: Interactive Simulation with Neural Network Monte Carlo
- Title（参考訳）: 米国トウモロコシ損失確率の気候依存性の2倍化:ニューラルネットワークモンテカルロとの対話シミュレーション
- Authors: A Samuel Pottinger, Lawson Connor, Brookie Guzder-Williams, Maya Weltman-Fahs, Nick Gondek, Timothy Bowles,
- Abstract要約: 我々は、米国連邦作物保険プログラム(Federal Crop Insurance Program)の1つの重要な機関に対する、米国コーンベルト内の将来のリスクについて検討する。
温暖化による農作物の減少の影響を,政策順応的な「リスクユニット」スケールで予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Climate change not only threatens agricultural producers but also strains related public agencies and financial institutions. These important food system actors include government entities tasked with insuring grower livelihoods and supporting response to continued global warming. We examine future risk within the U.S. Corn Belt geographic region for one such crucial institution: the U.S. Federal Crop Insurance Program. Specifically, we predict the impacts of climate-driven crop loss at a policy-salient "risk unit" scale. Built through our presented neural network Monte Carlo method, simulations anticipate both more frequent and more severe losses that would result in a costly doubling of the annual probability of maize Yield Protection insurance claims at mid-century. We also provide an open source pipeline and interactive visualization tools to explore these results with configurable statistical treatments. Altogether, we fill an important gap in current understanding for climate adaptation by bridging existing historic yield estimation and climate projection to predict crop loss metrics at policy-relevant granularity.
- Abstract（参考訳）: 気候変動は農業生産者を脅かすだけでなく、公共機関や金融機関にも害をもたらす。
これらの重要な食品システムのアクターには、農家の生活を安定させ、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、米国連邦作物保険プログラム(Federal Crop Insurance Program)という重要な機関の、米国コーンベルト地域における将来のリスクについて検討する。
具体的には,温暖化による農作物の損失の影響を,政策順応的な「リスクユニット」スケールで予測する。
提案したニューラルネットワークモンテカルロ法によって構築されたシミュレーションでは、より頻繁な損失とより深刻な損失の両方が予想される。
また、構成可能な統計処理でこれらの結果を探索する、オープンソースのパイプラインとインタラクティブな可視化ツールも提供しています。
いずれにせよ,既存の歴史的収量推定と気候予測を橋渡しして,政策関連粒度における作物の損失指標を予測することで,現在の気候適応の理解における重要なギャップを埋める。
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