Controlled Warming Effects on Wheat Growth and Yield: Field Measurements and Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming may raise wheat (Triticum aestivum L.) yields in cooler climates and lower them in warmer climates. To understand these contrasting effects, infrared heating lamps were used to warm irrigated spring wheat by 1.5°C (day) and 3.0°C (night) above unheated controls during different times of the year at Maricopa, AZ. Changes in wheat growth with warming were used to test hypotheses for temperature effects on crop growth in the process model ecosys. Infrared heating substantially raised phytomass growth and grain yield under lower air temperature (Ta) following plantings from September through December. The same heating, however, lowered growth and yield under higher Ta following plantings from January through March. Gains in wheat yield of as much as 200 g C m−2 with heating under lower Ta were attributed in the model to more rapid CO2 fixation and to reduced chilling effects on seed set. These gains were only partially offset by losses from shortened wheat growth periods. Losses in wheat yield of as much as 100 g C m−2 with heating under higher Ta were attributed in the model to adverse effects of heating on crop water status and on CO2 fixation vs. respiration, to greater heat stress effects on seed set, and to shortened crop growth periods. Model hypotheses thus explained contrasting effects of heating on wheat yields under different Ta found in the field experiment as well as in many earlier studies. Well‐constrained tests of these hypotheses are vital for models used to project climate change impacts on agricultural ecosystems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».