Judith Curry 박사의 Climate Etc.

주디스 카레

우리 회사를 위한 흥미진진한 새로운 프로젝트, 기후예보 응용 네트워크 (CFAN) 파키스탄과 인도의 소규모 자작농을 지원합니다.

나는 우리 회사의 고객을 위해 많은 흥미로운 프로젝트를 진행하고 있습니다. 거의 모든 프로젝트가 독점(회사용)이고 다른 프로젝트의 경우에는 작성할 시간이 없기 때문에 블로그에 이에 대해 쓰지 않았습니다. 이 특정 프로젝트는 공개 프로젝트이며 고객이 프로젝트에 대해 3개의 아주 멋진 블로그 게시물을 작성했습니다.

우리의 클라이언트는 정밀개발 (PXD). PxD는 세계에서 가장 가난하고 불우한 사람들과 지식을 공유하기 위해 저비용 정보 시스템을 대규모로 구축하는 글로벌 비영리 조직입니다. 저는 PxD와 그 직원들이 하는 일에 깊은 인상을 받았고 CFAN의 뿌리로 돌아가는 방법으로 이 프로젝트를 환영합니다. 첫 번째 프로젝트는 방글라데시의 홍수 예보였습니다. [link]

매우 적은 관측 데이터로 일기 예보를 보정하는 기술적 문제 외에도, PxD 팀과 협력하여 농부들이 일기 예보를 인식하는 방법과 예보를 더 유용하게 만드는 방법을 이해하는 데에는 몇 가지 매우 흥미로운 문제가 있습니다.

가장자리에 살고 있는 소규모 농민들에게 고품질 일기 예보 정보를 제공한다는 아이디어는 개발과 기후 변동성 및 변화에 대한 적응에 중요합니다. 악천후 상황에 직면하여 사전에 관리하도록 계획하는 운영 적응은 이러한 농부들이 약간의 부를 축적하고 악천후로 인해 농작물이 파괴되는 끝없는 빈곤을 피하도록 돕는 중요한 도구가 될 수 있습니다. 이 프로젝트를 통해 우리는 이 역량을 개발하도록 돕고 있습니다.

다음은 PxD의 세 블로그 게시물에 대한 확장된 요약입니다.

폭풍우 극복: 소규모 자작농과 일기 예보의 미개척 잠재력 [link]

정확한 일기 예보는 농부들에게 불확실성을 줄여줄 것이지만 개발도상국에서는 공급과 연구가 부족합니다. 정부 및 시장 실패는 농촌 지역의 날씨 정보의 품질과 도달 범위를 감소시켜 가계에 대한 가치를 감소시킵니다. 이러한 격차를 해결하기 위해 Precision Development(PxD)는 인도와 파키스탄의 농부들에게 개선된 예측 제공을 시범적으로 제공하고 있습니다. 파일럿은 농부들이 채택을 제한하는 인지 및 정보 장벽을 포함하여 날씨 정보를 해석하고 사용하는 방법을 조사할 것입니다.

소규모 자작농은 막대한 위험을 안고 살아가며 소득 변동성과 손실에 취약합니다. 날씨 불확실성은 이러한 위험의 주요 원인입니다. 예를 들어, 인도 남부의 가난한 지역의 농부들을 대상으로 한 설문조사에서 응답자의 73%가 몬순의 시작을 잘못 판단하여 설문조사를 받기 전 10년 동안 적어도 한 번은 농작물을 포기한 것으로 나타났습니다. 그리고 1/4은 다시 심었습니다.

날씨 변동성은 가난한 가정에 재앙이 될 수 있고 기후 변화와 함께 증가하고 있기 때문에 경제학자들은 지수 보험 및 기후 회복력이 있는 작물 품종을 포함하여 그 결과를 완화하는 제품에 많은 관심을 기울였습니다. 농민의 투자와 이익을 늘리는 데는 효과적이지만 이러한 혁신 중 상당수는 확장성을 제한하는 높은 유통 비용을 초래합니다. 따라서 PxD는 증가하는 기후 위험에 직면한 농부들을 위한 대안 솔루션인 정확한 전화 기반 일기 예보를 모색하고 있습니다.

예측은 비용 효율성과 규모에 대한 높은 잠재력을 가지고 있습니다. 미래 조건에 대한 불확실성을 줄임으로써 농부들은 시즌 내내 더 나은 생산 결정을 내릴 수 있습니다. 1개월에서 3개월에 걸친 장기간의 상태 예측을 통해 농부는 얼마를 투자할지 또는 어떤 작물을 재배할 것인지에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으며, 짧은 범위의 제품은 비료 살포와 같은 활동을 수행하기에 가장 좋은 시기를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 결정은 의미 있는 수확량 영향을 생성할 가능성이 있습니다. 인도에 있는 PxD의 농업 경제학 팀은 묘목을 묘목장에서 밭에 적시에 이식하면 너무 늦게 이식하는 것에 비해 수확량이 최대 10% 증가할 수 있다고 추정합니다. 또한 전화 기반 예측을 제공하는 한계 비용은 위험을 줄이는 다른 제품에 비해 낮습니다.

그러나 현재 날씨 예보가 농부의 결과에 미치는 영향에 대한 엄격한 증거는 희박합니다. 그 이유 중 일부는 많은 개발 도상국에서 정확하고 유용한 예측의 가용성이 제한적일 수 있습니다. 제한된 증거 기반은 이러한 품질 부족이 농부에 대한 예측 가치를 감소시킨다는 것을 시사합니다. 짧은 리드 타임과 무료 조언의 부족은 영향력의 부족을 더 설명할 수 있습니다.

PxD의 새로운 파일럿은 소작농을 위한 개선된 예측의 이점에 대한 증거를 구축하는 것을 목표로 합니다. 우리는 파트너 기후예보응용네트워크(CFAN)남아시아에서 혁신적인 기상 정보 도구를 개발하는 전문 지식을 갖춘 민간 제공업체로 인도와 파키스탄의 소규모 자작농에게 극지방 예보 및 관련 자문을 제공합니다. CFAN의 제품은 정확도, 리드 타임 및 정밀도 면에서 이 지역의 기존 예측을 개선할 것으로 예상됩니다. 중요한 것은 비료 사용이나 몬순 시작 날짜에 적합한 장기간의 건조와 같이 농업 관련 의사 결정과 특히 관련된 기상 현상을 예측하기 위해 보정할 수도 있다는 것입니다.

PxD의 파일럿 활동은 2023년에 구현하고자 하는 농업 결과에 대한 일기 예보의 영향에 대한 대규모 무작위 평가를 위한 토대를 마련하여 두 가지 상황에서 서로 다른 개입 설계의 효율성을 테스트할 것입니다. 이 기간 동안 탐구할 몇 가지 질문 예비 단계에는 다음이 포함됩니다.

농부들은 서로 다른 예보에 대한 반응으로 주관적인 날씨 기대치를 어느 정도까지 업데이트합니까? 정보, 인지, 신뢰 또는 기타 장벽은 어떤 역할을 합니까? 농부들은 확률적 기상 정보를 어떻게 해석합니까? 기상 사건의 수치적 확률과 동일한 사건의 질적 가능성이 있는 예보는 그들의 믿음에 다르게 영향을 줍니까?어떤 농업 결정에 대해 개선된 예보가 가장 큰 수익을 낼 수 있습니까?향상된 기상 정보가 마을 안팎의 농부들 사이에 퍼집니까?

파일럿 및 후속 평가의 결과는 PxD 및 그 이상에서 정책적 의미를 가질 것입니다. 예를 들어, 농업 위험을 줄이는 정보 제품의 수익에 대한 향상된 이해는 해충 예측 모델과 같은 새로운 서비스에 대한 PxD의 우선 순위를 알려줄 것입니다. 이 프로젝트는 또한 정부와 시장에서 제대로 서비스를 받지 못하는 지역의 예측을 개선하기 위해 자금을 늘릴 수 있는 증거와 인센티브를 정책 입안자들에게 제공하려고 할 것입니다.

인도 커피 농부들을 위한 더 나은 날씨 서비스 양조 [link]

커피는 변덕스러운 작물로 악명이 높습니다. 예를 들어, 폭우로 인해 농작물이 손상되고 조기 과일이 떨어지며 해충의 발생률이 증가하고 비료가 씻겨 나가 식물 영양소 수준에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 증가하는 기상 변동성 및 기후 변화와 관련된 극단적인 기상 현상의 발생은 커피 생산자에게 상당한 부정적인 영향을 미칠 것입니다. 기후 변화에 대한 작물과 수확량의 민감성을 감안할 때, 커피 농부들은 정확하고 시기적절한 일기 예보로부터 의미 있는 이익을 얻을 가능성이 높습니다.

PxD의 통찰력 커피 크리시 타랑가(CKT)인도 커피 위원회(Coffee Board of India)와 협력하여 인도의 소규모 커피 농부를 위한 디지털 자문 서비스는 날씨 통합 서비스에 대한 더 큰 평가의 설계를 알리고 4개 인도 지역의 150,000명 이상의 커피 농부에게 향상된 서비스를 확장하는 데 사용됩니다. 주(Karnataka, Kerala, Tamil Nadu 및 Andhra Pradesh).

최대 15일의 리드 타임이 있는 중기 강우량에 대한 보다 정확한 정보를 통해 농부는 질소 비료 적용에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있고 건기 동안 이러한 정보를 적용하여 유출 및 침출을 줄일 가능성이 높아집니다. 마찬가지로 농부들이 폭우가 임박했다는 경고를 받으면 이 정보를 활용하여 수확 시간을 변경하거나 작물을 보호하고 수확량을 보호하기 위한 다른 예방 조치를 취할 수 있습니다.

2021년 8월에 커피 재배자들과 실시한 인터뷰에서 응답자의 16%만이 예측에 접근했다고 보고했습니다. 기상 정보를 CKT의 기존 서비스에 통합하면 농부들에게 특정 상황에 맞는 기상 예보를 방송하고 농학자가 설계한 조언으로 이러한 예보를 보완할 것입니다.

다른 맥락에서 수행된 연구에 따르면 농부들은 과거 경험, 지역 경험 법칙, 기존 예측 정보, 그러한 정보를 획득하는 데 드는 비용과 이점, 날씨가 얼마나 관련성이 있는지에 대한 인식을 포함한 다양한 요인을 기반으로 다가오는 기상 현상에 대한 주관적인 기대를 형성합니다. 관련 위험은 소득에 있습니다. 이러한 기대는 농부가 투입 및 투자 선택, 활동 시기 등과 관련된 결정을 내릴 때 커피 작물 주기의 과정에서 행동을 알려줍니다. 이러한 결정의 합계는 결과적으로 농부(연구자 및 실무자 뿐만 아니라)가 관심을 갖는 결과, 특히 식물 건강, 수확량, 비용 및 이익에 영향을 미칩니다. 이 연구의 목표는 측정 및 서비스 파일럿, A/B 테스트, 정성적 인터뷰 및 농부, 농업 경제학자 및 확장 에이전트와의 대면 워크샵을 통해 이러한 요소 각각을 이해하는 것입니다.

첫 번째 인터뷰 세트의 목적은 커피 농부들이 농업경제학자가 확인하고 날씨에 따라 달라지는 커피 활동의 시기에 관해 어떻게 결정을 내리는지 더 잘 이해하는 것입니다: 비료와 석회 살포, 커피 가지치기, 그늘 조절, 수확. 날씨가 이러한 결정에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 이러한 활동의 ​​시기에 영향을 미치는 다른 요인은 무엇인지 확인하기를 바랍니다. 다른 제한 요소(예: 입력의 가용성)가 날씨보다 더 큰 범위로 타이밍에 영향을 미치는 경우 리드 타임이 짧은 예측 정보는 보완 입력 또는 정보에 대한 액세스 없이 농부가 최적의 시간을 실행하는 데 도움이 되지 않을 수 있습니다. 이 인터뷰는 또한 농부들이 이미 접근할 수 있는 일기 예보를 해석하는 방법, 잘못된 예보가 그들의 활동과 예보에 대한 신뢰에 미치는 영향, 농부들이 지역 사회의 다른 구성원과 다가오는 날씨에 대한 예상에 대해 논의하는 정도를 식별하는 데 도움이 됩니다. .

3개의 연구 지역에 있는 마을의 하위 집합에 있는 커피 농부들은 대면 워크숍에 초대되어 다양한 예측 형식과 상호 작용할 것입니다. 워크숍은 ‘현장 실험’의 형태로 진행되며 참가자들은 인센티브가 부여된 농업 의사 결정 시나리오와 함께 일기 예보를 제시하는 대화형 플랫폼에 참여합니다. 플랫폼에서 참가자의 결정을 활용하여 ‘시나리오 내’ 날씨 ‘실현’이 시뮬레이션되어 참가자가 ‘더 나은’ 결정에 대해 더 높은 보상을 받을 수 있습니다. 가장 실적이 좋은 예측은 참가자 전체에 걸쳐 가장 높은 누적 수익을 발생시키고 어떤 예측 형식이 의사 결정에 가장 효과적으로 도움이 되는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 상황에 맞는 맞춤형 일기 예보 ‘최고 성능’은 기존 CKT 사용자 샘플 중에서 현장에서 시범 운영되어 실제 환경에서 의사 결정을 개선하는지 평가합니다.

Cottoning on: Punjab의 면 벨트를 위한 무료 날씨 제품 [link]

PxD는 파키스탄 펀자브 주의 농부들을 위한 무료 일기 예보 제품을 만들고 있습니다. 이 서비스는 궁극적으로 주 전역에 걸쳐 490,000명의 소규모 자작농에게 서비스를 제공할 것입니다.

정보에 입각한 제품 설계 결정을 안내하기 위해 11월에 파키스탄 팀 55명의 면화 및 밀 농부들과의 일련의 최종 사용자 인터뷰로 시작되었습니다. 밀 농부의 71%가 일기예보 정보에 대한 액세스를 언급한 반면 설문조사에 참여한 면화 농부의 45%만이 날씨 정보에 대한 액세스를 보고했습니다. 날씨 정보가 “계획에 도움이 되었느냐”는 질문에 면화와 밀 응답자의 각각 88%와 86%가 긍정적이라고 응답했습니다. 농부 사용자는 설문 조사를 받기 전 3년 동안 “경험한 기상 문제 유형을 나열하십시오”라는 질문을 받았습니다. 날씨 관련 문제를 경험했다고 보고한 응답자의 43%는 폭우를, 30%는 강풍을 언급했습니다.

이러한 유형의 기상 사고는 제한된 자원을 가진 소규모 자작농에게 매우 큰 비용이 소요될 수 있습니다. 침수는 값비싼 투입물을 씻어내고, 싹이 나는 작물을 막는 진흙을 만들고, 질병에 좋은 조건을 만드는 반면, 바람은 농작물을 파괴하거나 심각한 피해를 줄 수 있습니다. 또한, “작물 비용과 수확량에 가장 큰 영향을 미치는 3가지 기상 문제”에 대한 답을 묻는 질문에 해충 관리가 가장 일반적인 답변으로 보고되었습니다. 많은 해충과 질병은 특정 기상 조건에서 번성하며 조건이 최적인 경우 빠르게 증식할 수 있습니다. 이것은 농부들에게 해충을 경계하고 살충제 살포 결정을 더 빨리 시작하도록 경고하는 기상 예보 정보와 권고 정보의 조합이 해충 피해를 줄이는 수단으로 가치가 있을 수 있음을 시사합니다.

이 제품 개발의 또 다른 핵심 과제는 일기예보 자체의 품질입니다. Punjab의 기존 예측 서비스는 최종 사용자의 요구를 염두에 두고 설계되지 않는 경향이 있습니다. 파키스탄 펀자브(Punjab)의 세 가지 서비스는 사용성 문제의 예입니다. 두 번째는 인터넷 액세스가 필요합니다. 세 번째는 특정 통신 회사의 가입자만 사용할 수 있습니다.

CFAN과의 협력으로 생성된 통찰력과 결합된 이러한 연구 활동에서 얻은 교훈은 목화 재배자를 위한 Kharif 일기 예보 제품의 최종 디자인을 알려줄 것입니다. 이 제품이 실행되고 나면 선택률, 행동 변화 및 예측 정확도를 포함한 영향 평가로 초점이 이동합니다. 그러한 영향 결과 및 자금 고려 사항에 대한 검토를 기다리는 동안 제품은 Rabi 시즌을 다루기 위해 추가로 개발되고 잠재적으로 추가 국가로 확장될 것입니다.

이번 Kharif 시즌에 우리는 수십만 명의 펀자브 소작농 목화 농부들이 예상하지 못한 비로 인해 더 적은 비료와 함축적으로 더 적은 자원이 씻겨나갔거나 수확량이 범람하고, 예측에 맞춘 보다 효과적인 관개를 배치하고, 폭우와 바람으로 인한 작물 손실 감소. 우리 PxD 파키스탄 농학자에게 이 제품의 잠재적인 영향에 대해 물었을 때 그녀는 다음과 같이 말했습니다. 경비”.

CFAN의 강수량 예측

CFAN은 온도, 바람, 토양 수분, 습도, 흐림 및 뇌우를 포함한 포괄적인 범위의 예측 변수를 제공합니다. 그러나 가장 중요한 예측 변수는 강수량입니다. CFAN은 ECMWF와 NOAA(GEFS)의 15일 앙상블 예측을 사용하고 있습니다.

CFAN’은 예측 앙상블(예: 각 예측에 대해 ECMWF의 51 앙상블 구성원)을 기반으로 확률론적 일기 예보를 제공합니다. 앙상블 예측은 앙상블 예측의 편향과 분포 오류를 제거하여 예측 보정을 통해 의미 있는 확률로 변환됩니다(아래 회로도 참조).

예측 보정에는 좋은 관측 데이터가 필요합니다. 특히 파키스탄에서는 지표 관측에서 얻은 유용한 데이터가 거의 없습니다. 강우의 경우, 우리는 극한 강우 현상에 가장 적합한 위성 기반 IMERG 강수 데이터를 사용하기로 선택했습니다.

ECMWF 예측 시스템은 꽤 잘 작동하지만 우리의 보정은 예측 기술을 크게 향상시킵니다. CFAN은 결정론적인 ‘최상의 추측’ 예측을 제공합니다. 아래는 펀자브의 단일 위치에 대한 두 가지 예측입니다.

CFAN의 확률론적 강우 예보는 0.25mm, 2mm, 5mm, 10mm 및 20mm의 특정 임계 일일 강우량을 초과할 확률로 제공됩니다. 아래는 기본적으로 비가 오지 않는 임계값인 임계값 0.25mm에 대한 CFAN의 보정에서 추가된 값을 보여줍니다. CFAN의 보정(빨간색)은 특히 더 짧은 리드 타임에 대해 기본 ECMWF 예측(검정색)에 비해 기술에 상당한 개선을 제공합니다.

사용된 스킬 점수는 ROC이며 아래에 설명되어 있습니다.

계절별 예보

우리 고객들은 또한 몬순 강우량의 계절적 예측을 제공할 것을 요청했습니다. 이러한 예측은 어떤 작물 품종을 심을 것인지, 얼마나 심을 것인지 결정하는 데 도움이 됩니다. CFAN은 통계적-역학적 접근 방식을 사용하여 확률론적 계절 예측을 제공합니다. 우리의 접근 방식은 기술을 보여주지만 때때로 우리의 예측은 틀릴 수 있습니다. 고객은 때때로 예측이 틀릴 수 있다는 점을 감안할 때 계절 예측을 효과적으로 사용할 수 있는 방법에 대해 질문했습니다.

내 곧 출간될 책에서 Deep Uncertainty에서의 의사 결정에 관한 장의 다음 예를 고려하십시오.

농부들이 매년 직면하는 다음 결정을 고려하십시오. 농부는 두 가지 작물 중에서 선택할 수 있습니다. 작물 #1은 모든 강우 조건에서 일정한 수확량을 생산하는 반면 작물 #2는 높은 계절 강우 조건에서만 많은 수확량을 제공합니다. 계절적 시간 규모로 강우량을 확실하게 예측할 수 없기 때문에 작물 #1이 가장 안전한 선택이지만 강우량이 많으면 수확량이 차선책이 될 것입니다. 강건함은 잘못된 결정의 결과가 높을 때 중요한 결정 기준이 됩니다. 잠재적으로 열악한 수확량으로부터 보호하기 위해 작물 보험을 이용할 수 있거나 충분한 저축이 가능하다면 작물 #2가 최선의 전략이 될 수 있습니다. 이러한 도구와 리소스를 사용할 수 없고 몇 년 동안 낮은 수율로 인한 결과가 비참한 경우에는 견고성이 우선 순위가 됩니다. 대안 전략은 대부분의 작물 #1을 심고 일부 토지를 작물 #2에 할당하여 헤지하는 것입니다.

계절에 따라 각 농부는 다양한 기간 동안 다양한 날씨 관련 결정에 직면합니다. 3일 리드 타임에 CFAN의 강우 예측에 상당한 신뢰를 둘 수 있지만, 예측에 대한 신뢰는 리드 타임이 증가함에 따라 감소하고 계절 예측에 대한 신뢰는 상대적으로 낮습니다. 헤징 전략은 확률적 일기 예보와 잘 일치합니다. 우리는 PxD 팀과 협력하여 확률적 날씨/기후 예측에 대응하여 헤지 전략을 어떻게 구현할 수 있는지 고려할 것입니다.

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