10月下旬から12月上旬にかけて西ケニアの一部で短雨が降らず、ブンゴマ郡のキミリリではトウモロコシ、豆、キャッサバが開花期に生長を止めました。畑は例年の緑から茶色に変わり、農家は収穫見込みが悪いと述べています。
被害は女性農家に特に重くのしかかっています。種まきの遅れや資金不足で収量が下がり、子どもの就学や医療が妨げられる例が報告されています。研究者は害虫や病気が気候要因よりも大きく収穫前損失を増やすことがあり、被害は性別不平等と相互作用します。低・中所得国で女性が占める農業労働力は約43パーセントで、もし女性が男性と同等に生産資源にアクセスできれば収量を最大30パーセント増やせる可能性があり、農業総生産や飢餓削減にも影響するとされています。
婚姻上や法的な障壁も問題です。ある農家は家族の土地を担保に使えず、夫の同意なしには生産物を売れないと語っています。多くの世帯は臨時の農作業、個人商店、牛乳・卵・野菜の販売など非公式な収入源で対応しています。他国での代替生計には養魚、ヤギ飼育、洋裁、貯蓄組合などがあります。
政策対応には正確なデータが必要です。CABIのGlobal Burden of Crop Loss（GBCL）プロジェクトは「attainable yield in context」の概念を用い、圃場試験、学術文献、自動テキストマイニング、地球観測、機械学習を分析して損失を測定することを目指しています。オリッサ州では女性への投入物補助が50パーセントで男性の40パーセントを上回り、Subhadra Yojanaが直接的支援を行っています。ケニアでは郡や国のプログラムが種子や投入物を供給し、ブンゴマ郡は女性の自助グループ向けの商業ローンを提供するとともに、害虫警報やバイオ農薬についてパートナーと連携しています。データ改善とジェンダー対応型プログラムの強化が、作物損失と不平等な影響を減らす上で重要とされています。
難しい単語
- 短雨 — 短い期間に降る季節の雨
- 開花期 — 植物が花をつける成長の時期
- 収量 — 作物から得られる全体の収穫の量
- 相互作用 — 二つ以上の要因が互いに影響すること
- 生産資源 — 農業で使う土地や資金や技術
- 圃場試験 — 畑で行う作物の実験や評価
- 機械学習 — コンピュータがデータから学ぶ技術 方法
- バイオ農薬 — 生物由来の 化学でない 害虫防除に使う農薬
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ディスカッション用の質問
- 女性農家が直面する法的・実務的な障壁は、なぜ収穫や家計に影響するか、具体例を挙げて説明してください。
- GBCLのようなデータ改善や機械学習を使った分析は、どのように政策対応に役立つと思いますか。理由を述べてください。
- 記事に書かれている代替生計（養魚、ヤギ飼育、洋裁など）の中で、自分の地域で導入するとしたらどれが有望か、利点と課題を挙げて話してください。
