Suitability Analysis and Projected Climate Change Impact on Banana and Coffee Production Zones in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
The Government of Nepal has identified opportunities in agricultural commercialization, responding to a growing internal demand and expansion of export markets to reduce the immense trade deficit. Several cash crops, including coffee and bananas, have been identified in the recently approved Agriculture Development Strategy. Both of these crops have encouraged smallholder farmers to convert their subsistence farming practices to more commercial cultivation. Identification of suitable agro-ecological zones and understanding climate-related issues are important for improved production and livelihoods of smallholder farmers. Here, the suitability of coffee and banana crops is analyzed for different agro-ecological zones represented by Global Environmental Stratification (GEnS). Future shifts in these suitability zones are also predicted. Plantation sites in Nepal were geo-referenced and used as input in species distribution modelling. The multi-model ensemble model suggests that climate change will reduce the suitable growing area for coffee by about 72% across the selected emission scenarios from now to 2050. Impacts are low for banana growing, with a reduction in suitability by about 16% by 2050. Bananas show a lot of potential for playing an important role in Nepal as a sustainable crop in the context of climate change, as this study indicates that the amount of area suited to banana growing will grow by 40% by 2050. Based on our analysis we recommend possible new locations for coffee plantations and one method for mitigating climate change-related problems on existing plantations. These findings are expected to support planning and policy dialogue for mitigation and support better informed and scientifically based decision-making relating to these two crops.
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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 ».