The cost of heat waves and droughts for global crop production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heat waves and droughts are a key risk to global crop production and quantifying the extent of this risk is essential for insurance assessment and disaster risk reduction. Here we estimate the cumulative production losses of six major commodity groups under both extreme heat and drought events, across 131 countries, over the time period of 1961-2014. Our results show substantial variation in national disaster risks that have hitherto gone unrecognised in regional and global average estimates. The most severe losses are represented by cereal losses in Angola (4.1%), Botswana (5.7%), USA (4.4%) and Australia (4.4%), oilcrop losses in Paraguay (5.5%), pulse losses in Angola (4.7%) and Nigeria (4.8%), and root and tuber losses in Thailand (3.2%). In monetary terms we estimate the global production loss over this period to be $237 billion US Dollars (2004-2006 baseline). The nations that incurred the largest financial hits were the USA ($116 billion), the former Soviet Union ($37 billion), India ($28 billion), China ($10.7 billion) and Australia ($8.5 billion USD). Our analysis closes an important gap in our understanding of the impacts of extreme weather events on global crop production and provides the basis for country relevant disaster risk reduction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».