Corn Yield Simulation Using the STICS Model under Varying Nitrogen Management and Climate-Change Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the performance of the simulateur multidisciplinaire pour les cultures standard (STICS) crop model for predicting grain yield and dry biomass of corn under three nitrogen (N) treatments—low, medium, and high N levels—applied on a conventional drainage field in eastern Canada over a 2-year period. The impacts of climate change on simulated grain corn and biomass yield in eastern Canada under tile-drained conditions was also evaluated over a 30-year future period (2040–2069). The 2008 data set was selected for calibration, whereas the 2009 data set was used for validation of the model. Corn grain yield was underestimated by 1.5–2.6 Mg ha−1 for the 2 years of measurement. Total dry biomass was also underestimated by 0.9–2.6 Mg ha−1. Tukey’s studentized range (HSD) test of corn grain yield indicated that yields at high and low N and high and medium N were different at the 95% confidence level. Grain and biomass production from 2040–2069 under B1 emission scenarios responded differently (P<0.05) for the three N treatments. A Mann–Kendall, nonparametric test performed on simulated corn grain and biomass yields attributable to climate change under B1 emission scenarios showed neither an increasing nor a decreasing trend at a 95% confidence level.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».