コンピューターモデルによる作物の収穫量予測

'作物の収穫量予測'

ノースカロライナ州立大学（NC State）と中国の浙江大学の科学者たちは、農家や政府の水資源管理者の気候変動時代の意思決定を補完するために、東南部アメリカでの綿花、とうもろこし、ソルガム、大豆の収穫量を予測するコンピュータモデルを構築しました。

地域の水文経済最適化モデリングフレームワーク（RHEO）は、降雨予測、郡レベルの土壌特性と灌漑コスト、およびアメリカ農務省の提供する作物価格などのデータを活用しています。

NC Stateのヘマント・クマールは、ジョージア州南西部の21の郡から31年分の歴史的データを入力すると、「RHEOは、4つの目標作物の変動性を予測することができました。また、関連するコストを削減する灌漑戦略も特定しました」と述べています。NC State University Newsの記事を全文表示

抄録の著作権は、2023年SmithBucklin（ワシントンDC、アメリカ）に帰属します

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