Response of winter wheat and cotton to climate warming in Northwest China
Notice bibliographique
Résumé
Using surface observation data of Xifeng and Dunhuang agricultural meteorological stations from 1981～2004,the impact of climate warming on winter wheat and cotton growth were investigated.The results showed that minimum temperature increase in spring made the turning green date of wheat and sowing date of cotton advanced significantly.The late maximum temperature increase made maturing date of winter wheat advanced and minimum temperature warming made the growth stopping date of cotton delayed.The shortening of the period over wintering to turning green and milky to maturity was significantly correlated with the minimum temperature and maximum temperature of corresponding stage respectively,but the prolonging of the period of turning green to jointing and blossom to milky was correlated with the minimum temperature of corresponding stage.For cotton,sowing to five-leaf stage was shortened with the increase of minimum temperature,and the days of flowering to boll-opening had no changes.The prolonging of the period five-leaf to budding,boll-opening to growth stopping and the whole growth stages was correlated with the minimum temperature of corresponding stage.Evidently,the warming during the growth periods especially in October had a positive effect on cotton production,but had a negative effect on winter wheat production.The minimum temperature during over wintering stages had correlation with the yield of winter wheat significantly,but the maximum temperature of return green to heading and milky to mature were significantly of negative correlation with yield of winter wheat.1000-grain weight of winter wheat started to drop when the average maximum temperature of June reached over 24℃.Cotton yield was significantly correlated with the average minimum temperature before flowering,and the yield before frost was significantly correlated with the lowest temperature of October.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».