Enhancing climate resilience: A data-driven north rift weather prediction system for real-time forecasting and agricultural decision support
Notice bibliographique
Résumé
This study presents the development and integration of predictive models for the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Bare Soil Index (BSI) using the XGBoost algorithm within the North Rift Weather Prediction System (NRWPS) to enhance ecosystem monitoring in Kenya's North Rift region. Trained on a comprehensive dataset spanning 1995 to 2020, which includes precipitation (from the Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS)), temperature (TerraClimate), historical NDVI (Landsat 4-5 Thematic Mapper (from 1995 to 2013) and Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper plus (ETM+) (from 2014 to 2020)), and BSI (SoilGrids) data, the models effectively capture the complex relationships between environmental factors and vegetation health. The BSI model achieved an MSE of 0.029, an MAE of 0.019, and an R-squared score of 0.93, while the NDVI model yielded an MSE of 0.002, an MAE of 0.024, and an R-squared score of 0.945. These results demonstrate the models' strong predictive accuracy, enabling precise assessments of vegetation health and bare soil exposure. By analyzing temporal variations in vegetation health and land degradation from 1995 to 2020, the study identifies a significant inverse relationship between NDVI and BSI, where increasing bare soil exposure corresponds to declining vegetation health. The analysis also reveals that climatic factors particularly temperature (minimum and maximum) and precipitation play a critical role in shaping these trends, with high temperatures after 2000 associated with reduced NDVI, while regions with higher precipitation show healthier vegetation and lower BSI. The successful development of the NRWPS model provides significant opportunities for informing land management strategies, conservation efforts, and agricultural practices, enabling data-driven decision-making. Moreover, its integration into larger decision support systems allows for proactive interventions to mitigate land degradation and climate change stressors. This study emphasizes the importance of sustainable land-use practices and climate adaptation strategies to preserve vegetation health and manage ecosystem vulnerabilities effectively in the wake of regional climate change with the North Rift region most affected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».