凱爾戴維斯是一名環(huán)境數據科學家，他的研究旨在增加發(fā)展中國家的糧食供應。他結合了環(huán)境科學和數據科學的技術來理解全球糧食系統的模式，并制定戰(zhàn)略使糧食供應鏈更有營養(yǎng)和可持續(xù)性。
自2018年9月以博士后研究員的身份加入數據科學研究所以來，戴維斯已經合著了四篇論文，這些論文都詳細闡述了發(fā)展中國家如何不斷提高作物產量。在他的最新研究中，他把重點放在了擁有13億人口的，在那里，他帶領一個團隊研究了氣候對五種主要作物的影響：手指小米、玉米、珍珠小米、高粱和水稻。這些作物構成了6月至9月季風季節(jié)(的主要生長期)的大部分糧食產量，水稻占這一季節(jié)糧食供應的四分之三。總的來說，這五種谷物對于滿足的營養(yǎng)需求非常重要。
戴維斯在《環(huán)境研究快報》發(fā)表的一篇論文中發(fā)現，小米、高粱和玉米等谷物的產量更能抵御極端天氣。由于氣候逐年變化，產量差異明顯縮小，干旱期間通常會有小幅下降。然而，在極端天氣條件下，的主要作物水稻產量大幅下降。論文《糧食產量對歷史氣候敏感性的敏感性》的第一作者戴維斯說：“由于越來越依賴單一作物——水稻，的糧食供應可能很容易受到氣候變化的影響”。有四位共同作者，他們都在研究中合作過。
戴維斯補充說：“擴大這四種替代谷物的種植面積，可以減少極端天氣導致的糧食產量的變化，特別是在許多產量相當于大米產量的地方。”“這樣做意味著該國龐大且不斷增長的人口的糧食供應不會在干旱或極端天氣期間受到損害?！?
的氣溫和降雨量每年都有所不同，影響著農民能夠生產的農作物數量。戴維斯說，隨著干旱和風暴等極端天氣事件的日益頻繁，有必要找到保護作物生產免受這些影響的方法。
作者綜合了作物產量、溫度和降雨量的歷史數據。每種作物的產量數據來自所有邦的農業(yè)部，涵蓋46年(1966-2011年)和707個地區(qū)中的593個。作者還使用了溫度模擬數據(來自東安格利亞大學氣候研究單位)和降水量(來自氣象部門維護的雨量計網絡)。使用這些氣候變量作為產量的預測因子，他們使用線性混合效應建模方法——類似于多元回歸？估計氣候和作物產量的年變化之間是否有顯著關系。
戴維斯說：“這項研究表明，一個國家種植作物的多樣化可以是一種有效的方式，使其糧食生產系統適應氣候變化日益嚴重的影響?！薄斑@增加了證據，表明增加替代谷物的產量可以為改善營養(yǎng)、節(jié)約用水、減少能源需求和農業(yè)溫室氣體排放帶來好處。”
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