Climate Change Impact on Agricultural Land Suitability: An Interpretable Machine Learning-Based Eurasia Case Study

要約

国連は、食糧安全保障の改善と飢餓の削減を持続可能な開発目標の不可欠な要素として特定しています。
2021 年の時点で、世界中で約 8 億 2,800 万人が飢餓と栄養失調を経験しており、多数の死亡者が報告されています。
気候変動は農地の適性に重大な影響を与え、深刻な食糧不足やその後の社会的、政治的紛争につながる可能性があります。
この差し迫った問題に対処するために、私たちは土地適性の大幅な悪化と灌漑パターンの変化のリスクを予測するための機械学習ベースのアプローチを開発しました。
私たちの研究は、経済的および社会的課題を抱えた中央ユーラシア地域に焦点を当てています。
この研究は、機械学習手法を利用して、さまざまな炭素排出シナリオの下で農地の適合性に対する気候変動の影響を評価する先駆的な取り組みを表しています。
包括的な地物重要度分析を通じて、土地の適合性に影響を与える特定の気候と地形の特徴を明らかにします。
私たちのアプローチは驚くべき精度を実現し、追加の水や肥料の提供などの戦略を含む、人道危機の回避を目的とした情報に基づいた意思決定を促進するための貴重な洞察を政策立案者に提供します。
この研究は、特に飢餓と栄養失調の緩和に重点を置き、地球規模の課題に対処する上での機械学習の多大な可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

The United Nations has identified improving food security and reducing hunger as essential components of its sustainable development goals. As of 2021, approximately 828 million people worldwide are experiencing hunger and malnutrition, with numerous fatalities reported. Climate change significantly impacts agricultural land suitability, potentially leading to severe food shortages and subsequent social and political conflicts. To address this pressing issue, we have developed a machine learning-based approach to predict the risk of substantial land suitability degradation and changes in irrigation patterns. Our study focuses on Central Eurasia, a region burdened with economic and social challenges. This study represents a pioneering effort in utilizing machine learning methods to assess the impact of climate change on agricultural land suitability under various carbon emissions scenarios. Through comprehensive feature importance analysis, we unveil specific climate and terrain characteristics that exert influence on land suitability. Our approach achieves remarkable accuracy, offering policymakers invaluable insights to facilitate informed decisions aimed at averting a humanitarian crisis, including strategies such as the provision of additional water and fertilizers. This research underscores the tremendous potential of machine learning in addressing global challenges, with a particular emphasis on mitigating hunger and malnutrition.

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