論文の概要: Cross-Country Comparative Analysis of Climate Resilience and Localized Mapping in Data-Sparse Regions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08765v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 12:12:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 16:49:03.761264
• Title: Cross-Country Comparative Analysis of Climate Resilience and Localized Mapping in Data-Sparse Regions
• Title（参考訳）: データ分散領域における気候抵抗性と局部マッピングのクロスカウンタリー比較分析
• Authors: Ronald Katende,
• Abstract要約: 農業は低所得国(一般)で最も気候変動に弱い 本稿では,セクター気候の弾力性に関するクロスカントリー比較分析の枠組みを紹介する。 この研究は、lic間の共有脆弱性と適応戦略を特定し、より効果的なポリシー設計を可能にした。
• 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 resilience across sectors varies significantly in low-income countries (LICs), with agriculture being the most vulnerable to climate change. Existing studies typically focus on individual countries, offering limited insights into broader cross-country patterns of adaptation and vulnerability. This paper addresses these gaps by introducing a framework for cross-country comparative analysis of sectoral climate resilience using meta-analysis and cross-country panel data techniques. The study identifies shared vulnerabilities and adaptation strategies across LICs, enabling more effective policy design. Additionally, a novel localized climate-agriculture mapping technique is developed, integrating sparse agricultural data with high-resolution satellite imagery to generate fine-grained maps of agricultural productivity under climate stress. Spatial interpolation methods, such as kriging, are used to address data gaps, providing detailed insights into regional agricultural productivity and resilience. The findings offer policymakers tools to prioritize climate adaptation efforts and optimize resource allocation both regionally and nationally.
• Abstract（参考訳）: 気候の回復力は低所得国(一般)で大きく異なり、農業は気候変動に対して最も脆弱である。 既存の研究は、一般的に個々の国に焦点を当て、適応と脆弱性のより広い国間のパターンに関する限られた洞察を提供する。 本稿では、メタ分析とクロスカントリーパネルデータ技術を用いて、セクター気候の弾力性に関するクロスカントリー比較分析の枠組みを導入することにより、これらのギャップに対処する。 この研究は、lic間の共有脆弱性と適応戦略を特定し、より効果的なポリシー設計を可能にした。 さらに, 環境負荷下での農業生産性の微粒化マップを作成するために, 高解像度の衛星画像と疎農業データを融合して, 新たな局部的な温暖化マッピング技術を開発した。 クリギングのような空間補間法は、データギャップに対処するために使われ、地域の農業生産性とレジリエンスに関する詳細な洞察を提供する。 この発見は、気候適応の取り組みを優先順位付けし、地域と国家の両方で資源配分を最適化する政策立案者ツールを提供する。

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