A spatial model of climate change effects on yields and break‐even prices of switchgrass and miscanthus in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Concerns over global climate change have led many jurisdictions to implement strategies aimed at reducing greenhouse gas levels. One example is the replacement of coal with dedicated energy crops, such as switchgrass and miscanthus. The yields and costs of these potentially valuable bio‐energy crops have been evaluated in only a few cases, and previous studies have not focused on climate change effects. This article assesses the potential yields and costs of growing switchgrass and miscanthus on the agricultural land base in Ontario, Canada, under different climate assumptions, using a GIS‐based integrated biophysical and economic simulation model. The model shows that miscanthus has a mean peak yield that is 88.5% (29.6 t ha−1 compared with 15.7 t ha−1) higher and a mean farm gate break‐even price that is 25.9% ($58.20 per tonne compared with $73.29 per tonne) lower than switchgrass. The impact of climate change on the yield and break‐even price of switchgrass and miscanthus is dependent upon the climate model. CGCM3.1 predicts that mean peak yields of switchgrass and miscanthus could drop by 17.8% and 14.9%, whereas CCSM3.0 predicts that mean yields could increase to 41.4% and 44.9%, from 2071 to 2100, in the A2 climate scenario respectively. Both crops show promise as biomass sources for bio‐energy production, but a changing global climate, along with cultivar and planting technology developments, could affect crop choices.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».