Climate Change, Agricultural Inputs, Cropping Diversity, and Environmental Covariates in Multivariate Analysis of Future Wheat, Barley, and Canola Yield in Canadian Prairies, a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s grain and oilseed production in the Canadian Prairies may be affected by climate change, but the impact of input and diversity has not been assessed relative to projected variability in precipitation and temperature. This study assessed wheat, canola, and barley yields simulated with the environmental policy integrated climate model for historical weather and future climate scenarios in the context of agricultural inputs and cropping diversity at Scott, SK, Canada. Variation of future yield was explored with recursive partitioning in multivariate analyses of inputs, cropping diversity, future growing season precipitation (GSP), and growing degree days (GDD). Agricultural inputs significantly affected wheat yield but not barley or canola. Wheat yield was highest under the reduced input level and lowest under the organic input level. The combination of input and diversity accounted for about one-third of variation in future wheat yield and approximately 10% for barley yield. Most of the variability in yield was correlated with GSP in May–July and GDD in April–June and August–September. Future growing season maximum and minimum temperatures increased by 1.06 and 2.03 °C, respectively, and 11% in future GSP. This study showed how input management and reduced tillage maintained or improved yield, in the context of increased temperature due to climate change.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».