面向综合分析与预测建模的全国层面和谐化粮食不安全数据集
机器学习
2025-01-14 v2
摘要
粮食安全是复杂的、多维的概念，难以进行全面测量。有效anticipate、监测和缓解粮食危机需要及时且全面的全球数据。本文介绍了和谐化粮食不安全数据集 (HFID)，它整合了四个关键数据来源：Integrated Food Security Phase Classification (IPC)/Cadre Harmonis\'e (CH) 阶段、Famine Early Warning Systems Network (FEWS NET) IPC兼容阶段，以及World Food Program (WFP)的食物消费得分 (FCS) 和减少应激指数 (rCSI)。数据以月度更新，并使用用于行政单元的通用参考系统，HFID提供了广泛的空间和时间覆盖范围。它是粮食安全专家和人道主义机构的重要工具，提供了统一资源，用于分析粮食安全状况并突出全球数据差异。科学社区还可利用HFID开发数据驱动的预测模型，增强预测和防止未来粮食危机的能力。
引用
@article{arxiv.2501.06076,
title = {A monthly sub-national Harmonized Food Insecurity Dataset for comprehensive analysis and predictive modeling},
author = {Mélissande Machefer and Michele Ronco and Anne-Claire Thomas and Michael Assouline and Melanie Rabier and Christina Corbane and Felix Rembold},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.06076},
year = {2025}
}
备注
The authors Melissande Machefer and Michele Ronco have contributed equally as both first authors to this work. This work is currently being reviewed in a peer-reviewed journal