Анализ влияния изменения климата на сельское хозяйство с помощью больших данных
Аннотация
Изменение климата оказывает значительное влияние на сельское хозяйство, затрагивая урожайность, водопотребление, распространение вредителей и болезней. Использование больших данных открывает новые возможности для анализа и прогнозирования этих эффектов.
Об авторах
Н. Л. КрасюковаРоссия
профессор кафедры государственного и муниципального управления
Т. Х. Фарманов
Узбекистан
профессор
Список литературы
1. Easterling W., Apps M. Assessing the Consequences of Climate Change for Food and Forest Resources: A View from the IPCC // Climatic Change. 2005; 70: 165–189.
2. Olesen J.E., Bindi M. Consequences of climate change for European agricultural productivity, land use and policy // European Journal of Agronomy. 2002; 16(4): 239–262.
3. Ewert F. et al. Crop modelling for integrated assessment of risk to food production from climate change // Environmental Modelling & Software. 2015; 72: 287–303.
4. Feng P. et al. Machine learning-based integration of remotely-sensed drought factors can improve the estimation of agricultural drought in South-Eastern Australia // Agricultural Systems. 2019; 173: 303–316.
5. Hoffman A.L. et al. Simulating the Effects of Climate Change on Rice Production in the Philippines Using Neural Networks and Bayesian Models // Global Environmental Change. 2021; 69: 102322.
6. Kadiyala M.D.M. et al. A Bayesian Framework to Assess Uncertainties in the Impacts of Climate Change on Yield and Adaptation Strategies in Rice // Scientific Reports. 2021; 11: 8932.
7. Peng B. et al. Dynamic Bayesian Network-Based Probabilistic Climate Model Ensemble Averaging for Seamless Crop Yield Prediction // Journal of Agricultural and Food Engineering. 2021; 1(1): 11.
Рецензия
Для цитирования:
Красюкова Н.Л., Фарманов Т.Х. Анализ влияния изменения климата на сельское хозяйство с помощью больших данных. Аграрная наука. 2024;(6):30-32.
For citation:
Красюкова Н.Л., Фарманов Т.Х. Analyzing the impact of climate change on agriculture using big data. Agrarian science. 2024;(6):30-32. (In Russ.)