An assessment of irrigation needs and crop yield for the United States under potential climate changes
Notice bibliographique
Résumé
Past assessments of climate change on U.S. agriculture have mostly focused on changes in crop yield. Few studies have included the entire conterminous United States, and few studies have assessed changing irrigation requirements. None have included the effects of changing soil moisture characteristics as determined by changing climatic forcing. This study assesses changes in irrigation requirements and crop yields for five crops in the areas of the United States where they have traditionally been grown. Physiologically based crop models are used to incorporate inputs of climate, soils, agricultural management, and drought stress tolerance. Soil moisture values from a macroscale hydrologic model run under a future climate scenario are used to initialize soil moisture content at the beginning of each growing season. Historical crop yield data are used to calibrate model parameters and to determine locally acceptable drought stress as a management parameter. Changes in irrigation demand and crop yield are assessed for both means and extremes by comparing results for atmospheric forcing close to the present climate with those for a future climate scenario. Assessments using the Canadian Center for Climate Modeling and Analysis General Circulation Model (CGCM1) indicate greater irrigation demands in the southern United States and decreased irrigation demands in the northern and western United States. Crop yields typically increase, except for winter wheat in the southern United States and corn. Variability in both irrigation demands and crop yields increases in most cases. Assessment results for the CGCM1 climate scenario are compared to those for the Hadley Centre for Climate Prediction and Research GCM (HadCM2) scenario for southwestern Georgia. The comparison shows significant differences in irrigation and yield trends, both in magnitude and in direction. The differences reflect the high forecast uncertainty of current GCMs. Nonetheless, both GCMs indicate higher variability in future climatic forcing and, consequently, in the response of agricultural systems.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».