Projecting spring wheat yield changes on the Canadian Prairies: effects of resolutions of a regional climate model and statistical processing
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In addition to the uncertainty associated with crop models, climate scenarios are still a major source of uncertainty in projecting crop yield changes under climate change. Regional climate models (RCMs) are used as tools for dynamic downscaling of climate scenarios from global climate models (GCMs) to regional scales for climate change impact studies. It is known that running an RCM is more expensive and time consuming at a higher resolution than at a lower resolution. Therefore, it is interesting to investigate how resolutions of an RCM and statistical processing of RCM data may result in differences in projected crop yield changes. We used the decision support system for agrotechnology transfer (DSSAT)–CERES‐Wheat model to simulate yield changes of spring wheat at 13 locations across the Canadian Prairies, with climate scenarios from a Canadian RCM (CanRCM4) driven by a Canadian earth system model (CanESM2) with the forcing scenarios RCP4.5 and RCP8.5 at 25 and 50 km resolutions. Bias correction and a stochastic weather generator referred to as AAFC‐WG were used as statistical processing tools to develop future climate scenarios as input to the crop model. The results showed that when changes were averaged across the locations, whether 25‐ or 50‐km resolution CanRCM4 data were used, the projected yield changes were fairly consistent with those based on its driving GCM–CanESM2, especially if AAFC‐WG was used to develop future climate scenarios. The spatial patterns of the projected yield changes were also similar for the two resolutions of CanRCM4, although the magnitude of the projected changes had a relatively large range among the scenarios at some locations. These results indicated that using future climate scenarios based on climate change simulations by GCMs might be sufficient for projecting regional crop yield changes on the Canadian Prairies.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».