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Enregistrement W2048847463 · doi:10.1002/2013jd020630

Solar radiation management impacts on agriculture in China: A case study in the Geoengineering Model Intercomparison Project (GeoMIP)

2014· article· en· W2048847463 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Geoengineering
Établissements canadiensUniversity of VictoriaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryGoddard Space Flight CenterEuropean CommissionBattelleFund for Innovative Climate and Energy ResearchMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentNational Aeronautics and Space AdministrationMet OfficeU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésDSSATEnvironmental scienceClimate changeAgricultureCoupled model intercomparison projectAgricultural productivityProductivityCrop simulation modelPrecipitationProduction (economics)Climate modelClimatologyAtmospheric sciencesAgronomyMeteorologyGeographyEcologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geoengineering via solar radiation management could affect agricultural productivity due to changes in temperature, precipitation, and solar radiation. To study rice and maize production changes in China, we used results from 10 climate models participating in the Geoengineering Model Intercomparison Project (GeoMIP) G2 scenario to force the Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) crop model. G2 prescribes an insolation reduction to balance a 1% a −1 increase in CO 2 concentration (1pctCO2) for 50 years. We first evaluated the DSSAT model using 30 years (1978–2007) of daily observed weather records and agriculture practices for 25 major agriculture provinces in China and compared the results to observations of yield. We then created three sets of climate forcing for 42 locations in China for DSSAT from each climate model experiment: (1) 1pctCO2, (2) G2, and (3) G2 with constant CO 2 concentration (409 ppm) and compared the resulting agricultural responses. In the DSSAT simulations: (1) Without changing management practices, the combined effect of simulated climate changes due to geoengineering and CO 2 fertilization during the last 15 years of solar reduction would change rice production in China by −3.0 ± 4.0 megaton (Mt) (2.4 ± 4.0%) as compared with 1pctCO2 and increase Chinese maize production by 18.1 ± 6.0 Mt (13.9 ± 5.9%). (2) The termination of geoengineering shows negligible impacts on rice production but a 19.6 Mt (11.9%) reduction of maize production as compared to the last 15 years of geoengineering. (3) The CO 2 fertilization effect compensates for the deleterious impacts of changes in temperature, precipitation, and solar radiation due to geoengineering on rice production, increasing rice production by 8.6 Mt. The elevated CO 2 concentration enhances maize production in G2, contributing 7.7 Mt (42.4%) to the total increase. Using the DSSAT crop model, virtually all of the climate models agree on the sign of the responses, even though the spread across models is large. This suggests that solar radiation management would have little impact on rice production in China but could increase maize production.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle