Spatiotemporal trends and machine learning-based prediction of temperature variability during the T. Aman rice-growing season in Bangladesh
Rattachement africain : bd. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Climate change poses significant risks to food security, especially in agriculture-dependent countries like Bangladesh. This study analyzes temperature trends from 1961 to 2023 using data from the Bangladesh Meteorological Department (BMD) across three climatic regions: Barind, Coastal, and Haor. The Mann-Kendall test revealed statistically significant warming trends in both maximum and minimum temperatures, with the most pronounced increase in the Haor region. Moran's analysis detected clear spatial clustering of high-risk zones, with Barind districts facing severe maximum temperature risks (> 40 °C) and Sylhet showing heightened minimum temperature risks. The MLP model achieved the lowest errors across ecosystems, with MSEs of 0.82 (Barind), 1.47 (Coastal), and 1.50 (Haor) for maximum temperature and with MSEs of 0.48 (Barind), 0.44 (Coastal), and 0.48 (Haor) for minimum temperature, outperforming SVM, CNN, LSTM, ANN, RF, and Ensemble models. This is the first region-specific application of machine learning models along with Mann-Kendall trend analysis, Moran's I spatial statistics for rice production in Bangladesh which provides a multidimensional framework that is rarely applied in Bangladesh. These findings underscore the urgent need for region-specific climate adaptation strategies, as rising temperatures threaten rice production and agricultural resilience.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Spatiotemporal trends and machine learning-based prediction of temperature variability during the T. Aman rice-growing season in Bangladesh
- Date Crossref
- 29/12/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Shahjalal University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Bangladesh Rice Research Institute pays non établi dans la noticeOrganisme public
-
Agromet Lab pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Shahjalal University of Science & Technology Department of Statistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Storm Warning Center pays non établi dans la noticeInstitution
Shahjalal University of Science and Technology, Bangladesh Rice Research Institute et Agromet Lab, avec 2 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.