論文の概要: Retrieval-Augmented Multi-scale Framework for County-Level Crop Yield Prediction Across Large Regions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07305v1
• Date: Sat, 07 Mar 2026 18:17:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:14.218613
• Title: Retrieval-Augmented Multi-scale Framework for County-Level Crop Yield Prediction Across Large Regions
• Title（参考訳）: 大規模地域における郡レベルの作物収量予測のための検索強化型マルチスケールフレームワーク
• Authors: Yiming Sun, Qi Cheng, Licheng Liu, Runlong Yu, Yiqun Xie, Xiaowei Jia,
• Abstract要約: 本稿では,新たな収量予測法を提案する。 経営戦略の整備、保険評価の実施、長期の食料安全保障の確保に不可欠である。 米国内の630郡にまたがる実際の郡レベルのトウモロコシ収量データに関する実験は、我々の方法が一貫して異なる種類のベースラインを上回っていることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.58211268275732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a new method for crop yield prediction, which is essential for developing management strategies, informing insurance assessments, and ensuring long-term food security. Although existing data-driven approaches have shown promise in this domain, their performance often degrades when applied across large geographic regions and long time periods. This limitation arises from two key challenges: (1) difficulty in jointly capturing short-term and long-term temporal patterns, and (2) inability to effectively accommodate spatial data variability in agricultural systems. Ignoring these issues often leads to unreliable predictions for specific regions or years, which ultimately affects policy decisions and resource allocation. In this paper, we propose a new predictive framework to address these challenges. First, we introduce a new backbone model architecture that captures both short-term daily-scale crop growth dynamics and long-term dependencies across years. To further improve generalization across diverse spatial regions, we augment this model with a retrieval-based adaptation strategy. Recognizing the substantial yield variation across years, we design a novel retrieval-and-refinement pipeline that adjusts retrieved samples by removing cross-year bias not explained by input features. Our experiments on real-world county-level corn yield data over 630 counties in the US demonstrate that our method consistently outperforms different types of baselines. The results also verify the effectiveness of the retrieval-based augmentation method in improving model robustness under spatial heterogeneity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,経営戦略の策定,保険評価の実施,長期的食料安全保障の確保に不可欠な新たな収量予測手法を提案する。 既存のデータ駆動アプローチはこの領域で有望だが、大きな地理的領域や長い期間にわたって適用された場合、その性能は劣化することが多い。 この制限は,(1)短期・長期の時間的パターンの同時取得が困難であること,(2)農業システムにおける空間データ変動を効果的に抑制できないこと,の2つの主要な課題から生じる。 これらの問題を無視することは、しばしば特定の地域や数年の信頼性の低い予測につながり、最終的には政策決定や資源配分に影響を与える。 本稿では,これらの課題に対処するための新しい予測フレームワークを提案する。 まず,長期にわたる短期的な作物生育動態と長期的依存の両方を捉えるバックボーンモデルアーキテクチャを提案する。 多様な空間領域にまたがる一般化をさらに改善するため,このモデルを検索に基づく適応戦略により拡張する。 入力特徴によって説明されない年次バイアスを除去することにより,検索サンプルを調整できる新しい検索・精製パイプラインを設計する。 米国内の630郡にまたがる実際の郡レベルのトウモロコシ収量データに関する実験は、我々の方法が一貫して異なる種類のベースラインを上回っていることを実証している。 また,空間的不均一性下でのモデルロバスト性向上における検索に基づく拡張手法の有効性を検証した。

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