Предложены новые методы оценки влияния изменения климата на сельское хозяйство

Американские учёные из Университета Иллинойса проанализировали, как выбор статистической методологии влияет на широко варьирующиеся оценки воздействия изменения климата на сельское хозяйство США. Они также предложили более точный и специфичный для каждого места подход к анализу данных, основанный на информации по отдельным округам.

Масштаб округа не только повышает точность, но и важен для региональных политиков, которые могут принимать решения, адаптированные к конкретным территориям. Исследователи подчеркивают, что ранние работы, предполагавшие одинаковое влияние потепления, например, в Аризоне и Иллинойсе, не учитывали местную адаптацию к климату. Более современные методы группировки (по типу орошения, высоте над уровнем моря или границам штатов) также имеют недостатки и могут по-разному предсказывать будущее воздействие, особенно в ключевых сельскохозяйственных регионах.

«Мы обнаружили, что результаты действительно различаются в зависимости от выбора группировки... Также выяснилось, что ни одна из этих группировок не лучше других в прогнозировании будущих результатов», — поясняет ведущий автор работы Чанг Цай. Учёные рекомендуют использовать три новых статистических подхода (C-Lasso, алгоритм causal forest и географически взвешенные регрессии), которые определяют группы на основе данных без априорных предположений. Эти методы уже применяются в других областях, но ранее не использовались в исследованиях климата.