Evaluation of climatic variables as yield‐limiting factors for maize in Kansas
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Kansas is situated from the lower Missouri Basin to the high plains lying along the eastern slope of the Rockies so that distinct climates across the state make crop production systems vulnerable to changes in climate. Based on climatic indices such as growing degree‐day (GDD), extreme degree‐day (EDD), and precipitation (P), this study assessed the sensitivity of maize (Zea mays L.) yield to a changing climate for seven diverse cropping areas from 1981 to 2013 across Kansas. Our results indicated that maize yield increased by 2.4 and 3.4% per annum 100 GDD increase under non‐irrigated (i.e. rainfed) and irrigated environments, respectively. Maize yield positive response to changes in GDD during the pre‐silking period was more significantly pronounced for irrigated environments than rainfed sites. Rainfed yields showed a significantly negative response to EDD (−3.0% per +10 EDD) compared with irrigated environments (−1.2% per +10 EDD). This EDD negative effect was more pronounced during post‐silking growth as compared with the pre‐silking period for both irrigated and non‐irrigated conditions. Yield sensitivity to a unit change of P (mm) was less than the sensitivity to a unit change of GDD (in °C days) and EDD (in °C days) indices. Nonetheless, maize productivity has a positive response to post‐silking P with a greater yield gain at rainfed sites compared with irrigated sites. Irrigation could partially mitigate the effect of extreme heat on maize yield potential. Because the frequency of extreme temperatures and P are predicted to increase in Kansas and the Great Plains region, this study might provide guidelines to farmers, crop consultants, and agronomists to manage maize production thereby providing the ability to mitigate or adapt to climate change impacts.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».