Climate Change and the Economics of Farm Management in the Face of Land Degradation: Dryland Salinity in Western Australia
Notice bibliographique
Résumé
Projected changes in climate would affect not only the profitability of agriculture, but also the way it is managed, including the way issues of land conservation are managed. This study provides a detailed analysis of these effects for an extensive dryland farming system in south‐west Australia. Using a whole‐farm linear programming model, with discrete stochastic programming to represent climate risk, we explore the consequences of several climate scenarios. Climate change may reduce farm profitability in the study region by 50% or more compared to historical climate. Results suggest a decline in the area of crop on farms, due to greater probability of poor seasons and lower probability of very good seasons. The reduced profitability of farms would likely affect the capacity of farmers to adopt some practices that have been recommended to farmers to prevent land degradation through dryland salinization. In particular, establishment of perennial pastures (lucerne or alfalfa, Medicago sativa), woody perennials (“oil mallees”, Eucalyptus spp.), and salt‐tolerant shrubs for grazing (“saltland pastures”, Atriplex spp.) may become slightly more attractive in the long run (i.e., relative to other enterprises) but harder to adopt due to their high establishment costs in the context of lower disposable income.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».