与雨水作斗争：毛里塔尼亚的天气变异性和粮食不安全预测

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本文研究了撒哈拉以南非洲地区食物不安全的问题，特别是在毛里塔尼亚地区。研究发现，干旱对依赖天气的生计手段产生了直接影响，可能影响家庭福利的关键方面，包括食物消费。然而，目前预测食物不连续性的方法主要依赖于定性方法，因此需要开发一种新的框架，用于在国家以下水平上对食品不安全进行早期预测。该模型依赖于灾难的三个常见组成部分：自然危害、家庭脆弱性和暴露。通过机器学习过程优化模型校准，该模型可以在农业季节的早期产生相当准确的淡季粮食不安全预测，比淡季提前6至8个月。该模型的预测与基于调查的估计在国家一级得出平均绝对误差为1.2个百分点，在区域一级得出高度相关性（0.84）。这项研究是城市、灾害风险管理、复原力和土地全球实践的产物，为世界各地的发展政策讨论做出了贡献。