A Simulated Weather-Driven Bio-Economic Optimization Model for Agricultural Planning
Notice bibliographique
Résumé
This study develops a weather-driven bio-economic optimization framework for agricultural planning in Guyana by integrating weather simulation, crop modeling, and multi-objective optimization. Precipitation was modeled using a first-order Markov chain with fitted distribution, while temperature and relative humidity were simulated using stochastic differential equations. Reference evapotranspiration was estimated using an artificial neural network. These simulated weather variables were then used as inputs to AquaCrop to estimate rice, maize, and soybean yields across multiple planting intervals. A multi-objective optimization model was then applied to optimize gross profit, economic water productivity, and land use efficiency. Validation at the Rose Hall Estate showed strong accuracy for rice and maize (MAPE < 10%) and moderate accuracy for soybeans. Scenario analyses for the 2024–2025 season, assuming 25% and 50% export targets, revealed that rice–maize double cropping produced the highest profitability, while soybean–maize combinations were less favorable. The framework replaces static yield assumptions with dynamic, simulation-driven models that incorporate price forecasts and allow substitution of alternative forecasting or crop simulators to enhance precision. The scenario-based design provides a flexible decision-support platform for optimizing crop selection, planting intervals, and resource allocation under climate variability and market uncertainty. Moreover, the framework is scalable and well-suited for evidence-based agricultural planning.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».