Understanding the impacts of crop diversification in the context of climate change: a machine learning approach

要約

農業における持続可能な強化の概念には、生産性を損なうことなく持続可能性を優先する管理実践の導入が必要です。
しかし、そのような実践の効果は環境条件に依存することが知られており、したがって気候の変化の結果として変化すると予想されます。
私たちは、気候変動の観点から作物の多様化が生産性に及ぼす影響を研究しています。
私たちは異種の地球観測データを活用し、作物の多様化による影響が将来どのように変化するかを理解するための因果的機械学習に基づくデータ駆動型アプローチに貢献します。
私たちはこの方法を 4 年間を通じてキプロスの国に適用します。
平均して、作物の多様化は作物の純一次生産性に大きな恩恵をもたらし、それが 2.8% 増加したことがわかりました。
この効果は一般に、最高気温が高く、土壌水分が低いとよく相乗効果を発揮します。
温暖で干ばつが起こりやすい気候では、作物の多様化は有望な適応の可能性を示しており、したがって現在および将来の農業生産性に関して賢明な政策選択であると我々は結論付ける。

要約(オリジナル)

The concept of sustainable intensification in agriculture necessitates the implementation of management practices that prioritize sustainability without compromising productivity. However, the effects of such practices are known to depend on environmental conditions, and are therefore expected to change as a result of a changing climate. We study the impact of crop diversification on productivity in the context of climate change. We leverage heterogeneous Earth Observation data and contribute a data-driven approach based on causal machine learning for understanding how crop diversification impacts may change in the future. We apply this method to the country of Cyprus throughout a 4-year period. We find that, on average, crop diversification significantly benefited the net primary productivity of crops, increasing it by 2.8%. The effect generally synergized well with higher maximum temperatures and lower soil moistures. In a warmer and more drought-prone climate, we conclude that crop diversification exhibits promising adaptation potential and is thus a sensible policy choice with regards to agricultural productivity for present and future.

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