Using Weather Patterns and AI to Understand Crop Yield Variability and Prediction
Using Weather Patterns and AI to Understand Crop Yield Variability and Prediction
使用天气模式和人工智能来了解作物产量的变化和预测
批准号：
2753490
负责人：
金额：
$0.0万
依托单位：
依托单位国家：
英国
项目类别：
Studentship
财政年份：
2021
资助国家：
英国
项目状态：
未结题
起止时间：
2021 至 --
中文摘要
翻译
这个博士项目的主要假设是，天气类型可以用来解释与空间和时间气候相关的作物变异，并且可以提供比使用降水或温度等特定指标更长的作物产量预测前置时间。考虑到作物产量数据的可用性，这项研究将应用于欧洲和北美，重点是英国。
英文摘要
The main hypothesis of this PhD project is that weather types can be used to explain spatial and temporal climate-related crop variability and can provide longer crop yield prediction lead times than for example using specific indicators such as precipitation or temperature. The study will be applied to Europe and North America given the availability of the crop yield data, with a focus on the UK.
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