Climate Change, Uncertainty, and Adaptation: The Case of Irrigated Agriculture in the Murray–Darling Basin in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is likely to have substantial effects on irrigated agriculture. Extreme climate events, such as droughts, are likely to become more common. These patterns are evident in median projections of climate change for the Murray–Darling Basin in Australia. Understanding climate change effects on returns from irrigation involves explicit representation of spatial changes in natural stocks (i.e., water supply) and their temporal variability (i.e., frequency of drought states of nature) and the active management responses to capital stocks represented by mitigation and alternative adaptation strategies by state of nature. A change in the frequency of drought will induce a change in the allocation of land and water between productive activities. In this paper, a simulation model of state‐contingent production is used to analyze the effects of climate change adaptation and mitigation. In the absence of mitigation, climate change will have severe adverse effects on irrigated agriculture in the Basin. However, a combination of climate mitigation and adaptation through changes in land and water use will allow the maintenance of agricultural water use and environmental flows. Le changement climatique risque d’avoir des répercussions considérables sur l’agriculture irriguée. Les phénomènes climatiques extrêmes, tels que les sécheresses, risquent de devenir plus fréquents. Ces phénomènes sont mis en évidence dans les projections médianes du changement climatique établies pour le bassin de Murray–Darling, en Australie. Pour comprendre les répercussions du changement climatique sur le rendement des cultures irriguées, il faut disposer d’une représentation explicite des changements spatiaux qui touchent les stocks naturels (c.‐à‐d. l’approvisionnement en eau) et de leur variabilité temporelle (c.‐à‐d. les états de la nature de la fréquence de la sécheresse) et assurer une gestion active des stocks de capital grâce à des stratégies d’atténuation et d’adaptation selon l’état de la nature. Une variation de la fréquence des sécheresses entraînera une modification de l’allocation des terres et de l’eau entre les activités de production. Dans le présent article, nous avons utilisé un modèle de simulation états‐contingences pour analyser les répercussions des stratégies d’atténuation du changement climatique et d’adaptation à ce changement. En l’absence de stratégies d’atténuation, le changement climatique aura des répercussions défavorables sur l’agriculture irriguée dans le Bassin. Toutefois, des stratégies d’atténuation combinées à des stratégies d’adaptation comprenant des changements dans l’utilisation des terres et de l’eau permettront de maintenir l’utilisation de l’eau à des fins agricoles et les débits environnementaux.
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.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».