A modelling investigation into the economic and environmental values of ‘perfect’ climate forecasts for wheat production under contrasting rainfall conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With increased investment in improving climate forecasting techniques, it is essential to find ways of quantifying the maximum benefit of climate forecasts for a given industry. This paper describes an approach to quantify the value of ‘perfect’ climate forecasts to direct nitrogen management in a wheat‐cropping system at two Australian locations with contrasting annual rainfall. For annual wheat‐cropping systems, and compared with the N management based on optimal N rate derived from long‐term climatic conditions, N management based on ‘perfect’ climate forecasts can lead to an average benefit of $ 65.2/ha/year at Walbundrie (annual rainfall 560.0 mm) and $ 66.5/ha/year at Wanbi (annual rainfall 314.5 mm). Generally, the economic benefit is highest in extreme (wet and dry) years and lowest in normal years. At the high rainfall site Walbundrie, where average N‐application rate is high, the maximum yearly benefit was from significant saving through reduction in N application in driest years. At the low rainfall site Wanbi, where average N rates are low, the highest benefit was from both yield increases in the wettest years and saving of management and fertilizer cost in the driest years. Such optimized nitrogen management has little impact on excess drainage, but it can have significant impact on reduction of excess nitrogen, especially in high rainfall areas. An excess N reduction of 1314 kg N/ha at Wanbi and 1538 kg N/ha at Walbundrie can be achieved in 114 years. The significant reduction in N excess at Walbundrie may have profound environmental implications. Copyright © 2007 Royal Meteorological Society
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».