季節気候予測（SCFs）に基づくリスク管理戦略：インドの雨-fed米栽培のケーススタディ

季節気候予測（SCFs）は、気候リスク管理研究において農業において人気が高まっている。利用可能なSCFの形式は、空間と時間のスケールの不一致があるため、意思決定には適していない。本研究では、利用可能なSCFをFResampler1技術を用いて分解し、インド、ビハール州、シタマルヒ地区における異なる窒素レベルと植え付け日での米の収量（品種PR 114）をシミュレーションするためにDSSAT（農業技術移転のための意思決定支援システム）を使用した。結果は、SCF（湿潤）下での高い変動性と200 kg ha-1の窒素肥料施用で、遅く植え付けた米が最も高い収量（3800 kg ha-1）を予測した。同様に、SCF（乾燥）では、遅く植え付けた米が高収量（3100 kg ha-1）をシミュレーションし、200 kg ha-1の窒素肥料施用属性を示した。しかし、気候学に基づく米の収量（3450 kg ha-1）はSCF（乾燥）（3100 kg ha-1）よりも多かった。2019年6月15日にSCF（通常）の下で米を植え付けることは、不確実性が低く、中間（2019年7月5日）および遅延（2019年7月25日）植え付けと比較して、高い平均収量を予測した。本研究は、SCFを適用することによって、肥料の施用量と植え付け日における収量属性の「相対的」変化をより良く理解できることを示しており、これは気候リスクを相殺するために気候アドバイザーによって採用される可能性がある。