基于机器学习和未来气候变化模式的埃塞俄比亚粮食产量预测

对于以农业产业为支柱的埃塞俄比亚, 粮食供应和安全对国家安全和人民的生计尤为重要。由于作物生长和气候因素之间的复杂耦合关系, 预测气候变化对农作物产量影响具有较大难度, 机器学习技术为这种复杂系统变化的预测提供了一种有效途径。本研究利用37个全球气候模式(GCM)的数据以及土壤数据, 基于机器学习模型, 预测了埃塞俄比亚2021年至2050年5种主要粮食作物在SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的产量变化。