Yield variability in rainfed crops as influenced by climate variables
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to explore the impact of climate change on yields and yield variances in major rainfed crops and measure possible changes in yields under projected climate changes in different agro-climatic zones of Tamil Nadu, India. Although many empirical studies report the influence of climate change on crop yield, only few address the effect on yield variances. Even in such cases, the reported yield variances were obtained through simulation studies rather than from actual observations. In this context, the present study analyzes the impact of climate change on crops yield and yield variance using the observed yields. Design/methodology/approach – The Just-Pope yield function (1978) is used to analyze the impact of climate change on mean yield and variance. The estimated coefficient from Just-Pope yield function and the projected climatic data for the year 2030 are incorporated to capture the projected changes in crop yield and variances. Findings – By the year 2030, the yield of pulses is estimated to decline in all the zones (Northeast, Northwest, Western, Cauvery delta, South and Southern zones), with significant declines in the Northeast zone (6.07 per cent), Cauvery delta zone (3.55 per cent) and South zone (3.54 per cent). Sorghum yield may suffer more in Western zone (2.63 per cent), Southern zone (1.92 per cent) and Northeast zone (1.62 per cent). Moreover, the yield of spiked millet is more likely to decrease in the Southern zone (1.39 per cent), Northeast zone (1.21 per cent) and Cauvery delta zone (0.24 per cent), and the yield of cotton may also decline in the Northeast zone (12.99 per cent), Northwest zone (8.05 per cent) and Western zone (2.10 per cent) of Tamil Nadu, India. Originality/value – The study recommends introducing appropriate crop insurance policies to address possible financial losses to the farmers. Prioritizing area-specific stress-tolerant crop varieties without complementing yield would sustain crops cultivation further.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».