EVALUATING WATER POLICY OPTIONS IN AGRICULTURE: A WHOLE‐FARM STUDY FOR THE BROYE RIVER BASIN (SWITZERLAND)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In this study, we evaluate the impact of an increased volumetric water price and the implementation of a water quota on management decisions, income, income risk and utility of an arable farmer in the Broye River Basin, western Switzerland. We develop a bio‐economic whole‐farm model, which couples the process‐based crop growth model CropSyst with an economic decision model at farm scale and use a genetic algorithm as optimization technique. This integrated modelling approach is employed to optimize the farmer's management decisions with regard to crop land use as well as crop‐specific nitrogen fertilization and irrigation intensities under different climate and water policy scenarios. Our results show that the farm's water demand will increase by almost 100% under climate change. However, both, an increased volumetric water price and a water quota, are under current and future expected climate conditions effective policy measures to reduce the farm's water consumption. At the same time, due to adjustments in the crop mix as well as in crop‐specific nitrogen fertilization and irrigation strategies, both policies lead to losses in farm income and in the farmer's utility of only about 10%. Nevertheless, a higher water price as well as a water quota increase under future expected climate conditions the crop farm's downside risk exposure (i.e. probability of low farm incomes). Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».