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Ethiopian wheat yield and yield gap estimation: A spatially explicit small area integrated data approach

机译：埃塞俄比亚小麦单产和单产缺口估算：一种空间明确的小面积综合数据方法

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摘要

Despite the routine collection of annual agricultural surveys and significant advances in GIS and remote sensing products, little econometric research has integrated these data sources in estimating developing nations’ agricultural yields. In this paper, we explore the determinants of wheat output per hectare in Ethiopia during the 2011–2013 principal Meher crop seasons at the kebele administrative area. Using a panel data approach, combining national agricultural field surveys with relevant GIS and remote sensing products, the model explains nearly 40% of the total variation in wheat output per hectare across the country. Reflecting on the high interannual variability in output per hectare, we explore whether these changes can be explained by weather, shocks to, and management of rain-fed agricultural systems. The model identifies specific contributors to wheat yields that include farm management techniques (e.g. area planted, improved seed, fertilizer, and irrigation), weather (e.g. rainfall), water availability (e.g. vegetation and moisture deficit indexes) and policy intervention. Our findings suggest that woredas produce between 9.8 and 86.5% of their locally attainable wheat yields given their altitude, weather conditions, terrain, and plant health. In conclusion, we believe the combination of field surveys with spatial data can be used to identify management priorities for improving production at a variety of administrative levels.
机译：尽管例行收集了年度农业调查，并且在GIS和遥感产品方面取得了重大进展，但很少有计量经济学研究将这些数据源整合在一起用于估算发展中国家的农业产量。在本文中，我们探索了kebele行政区2011-2013年主要Meher作物季节期间埃塞俄比亚每公顷小麦产量的决定因素。该模型使用面板数据方法，将全国农业田间调查与相关的GIS和遥感产品相结合，可以解释全国每公顷小麦总产量的近40％的变化。考虑到每公顷产量的年际高波动性，我们探索这些变化是否可以由天气，对雨水灌溉的农业系统的冲击和管理来解释。该模型确定了小麦产量的具体贡献者，包括农场管理技术（例如种植面积，改良的种子，肥料和灌溉），天气（例如降雨），水可利用量（例如植被和水分缺乏指数）和政策干预措施。我们的研究结果表明，鉴于海拔，天气条件，地形和植物健康状况，棉铃虫的产量约为当地小麦产量的9.8％至86.5％。总之，我们认为，将实地调查与空间数据相结合可以用于确定管理优先级，以改善各种行政级别的生产。

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