Analysing the Impact of Climate Change on Cotton Productivity in Punjab and Sindh, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The study analyses the impact of climate change on productivity of cotton in Pakistan using the district level disintegrated data of yield, area, fertilizer, climate variables (temperature and precipitation) from 1981-2010. Twenty years moving average of each climate variable is used. Production function approach is used to analyse the relationship between the crop yield and climate change. This approach takes all the explanatory variables as exogenous so the chance endogenity may also be minimized. Separate analysis for each province (Punjab and Sindh) is performed in the study. Mean temperature, precipitation and quadratic terms of both variables are used as climatic variables. Fixed Effect Model, which is also validated by Hausman Test, was used for econometric estimations. The results show significant impact of temperature and precipitation on cotton yields. The impacts of climate change are slightly different across provinces— Punjab and Sindh. The negative impacts of temperature are more striking for Sindh. The impacts of physical variables—area, fertilizer, P/NPK ration and technology, are positive and highly significant. The results imply educating farmers about the balance use of fertilizer and generating awareness about the climate change could be feasible and executable strategies to moderate the adverse impacts of climate change to a reasonable extent.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».