The Preliminary Study of Climate Change Impact on Rice Production and Economic in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Climate change affects crop production in two ways: changes in GDP and population and changes in climatevariables, especially temperature and precipitation. This study aims to investigate preliminary effects of climatechange impacts on Thailand’s rice production, consumption, and export capacity by integrated EPIC model andthe world and Thai rice market models. Therefore, the Biophysical process model (EPIC model) and Economicprocesses model are employed as the research methodology of this study. Main findings of the comparisonshowed both rice production and export in the base year (2007) are likely to expand until 2027, and there will bea sufficient amount of rice surplus for export, which is nearly the same level as that of domestic consumption inA2 scenario. In 2017, the amount of rice production will be only slightly higher than the domestic demand,leaving a small rice surplus of up to 2 million tons for export, compared to 14 million tons in 2016. However, inB2 scenario, the rice production capacity will be much lower than the domestic demand, meeting only half of itin 2017. From 2017 to 2019, the rice production capacity will undergo a constant fall and no longer meet themarket demand as a result; it is estimated that there will be a shortage of approximately 0.038 to 0.218 ton. It istherefore important to note that if B2 scenario became reality in 2017, the rice production capacity of Thailandwould nearly fail to meet the minimum level of domestic demand. However, we assure that Thailand still haveland where can be converted to rice production with multiple cropping through irrigation investment, whilecomprehensive technical adaptation and mitigation to enhance farmer benefits are required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».