論文の概要: Can Machine Learning Forecast Rice Yields in Data-Constrained Settings? Satellite Climate Data, National Crop Statistics, and Lessons from Sierra Leone

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13959v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 22:43:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.673033
• Title: Can Machine Learning Forecast Rice Yields in Data-Constrained Settings? Satellite Climate Data, National Crop Statistics, and Lessons from Sierra Leone
• Title（参考訳）: データ制約条件下での機械学習による米の収量予測は可能か? : シエラレオネの衛星気候データ,国民作物統計,教訓
• Abstract要約: シエラレオネの農業はほとんどデータ主導の意思決定支援なしで運営されている。 機械学習による研究は、その国の作物の収量を調べていない。 現在シエラレオネが保有しているデータから米の収量を予測することができるかどうかを問う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sierra Leone's agriculture operates with almost no data-driven decision support, and no published machine learning study has examined the country's crop yields. We ask whether rice yield can be forecast from data Sierra Leone currently has. Using 25 years of FAOSTAT production data (2000-2024) for nine major crops, we train XGBoost, Gradient Boosting, and Random Forest under a strict anti-leakage protocol with expanding-window walk-forward evaluation across seven held-out years, benchmarked against naive persistence. No model trained on crop statistics alone outperforms persistence. Augmenting with free satellite climate data (CHIRPS rainfall, NASA POWER temperature) reverses this result: a climate-only XGBoost reduces forecast error by one third (RMSE 284 vs 428 kg/ha), a gain that holds for a linear model and is robust to excluding the anomalous 2018 season. Early-season (May-June) rainfall is the dominant predictor, implying seasonal yield risk is observable months before harvest. No model anticipated the 2018 collapse, whose origins were institutional rather than climatic. We translate the findings into policy recommendations for Sierra Leone's Feed Salone Strategy, with a fully open-source pipeline.
• Abstract（参考訳）: シエラレオネの農業は、ほとんどデータ主導の意思決定支援なしで運営されており、機械学習による研究は、国内の作物の収量を調べていない。 現在シエラレオネが保有しているデータから米の収量を予測することができるかどうかを問う。 FAOSTATの生産データ(2000-2024)を9つの主要作物に25年間使用し、厳密な解凍プロトコルの下でXGBoost、Gradient Boosting、Random Forestを訓練し、7年間にわたって風下ウォークフォワードの評価を拡大し、ナイーブな持続性に対してベンチマークした。 作物統計学で訓練されたモデルは、永続性に勝るものではない。 気候のみのXGBoostは予測誤差を3分の1(RMSE 284 vs 428 kg/ha)削減します。 早期シーズン(5月から6月)の降雨が主要な予測要因であり、収穫の数ヶ月前に季節的な収穫リスクが観測可能であることを示唆している。 2018年の崩壊を予想するモデルはなく、その起源は気候ではなく制度的なものであった。 シエラレオネのFeed Salone Strategy(Feed Salone Strategy)のポリシーレコメンデーションに、完全なオープンソースパイプラインを使って、その結果を変換します。

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