Impact of climate change on rice yield in Sri Lanka: a crop modelling approach using Agriculture Production System Simulator (APSIM)
Notice bibliographique
Résumé
Climate change will have adverse effects on global food production. Potential reduction in crop productivity will be one of the biggest challenges. The objective of this study was to assess the yield fluctuation using Agriculture Production Systems Simulator (APSIM), based on climate change predictions given by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) in 2014. Rice (Oryza sativa L.) yields were simulated with increasing temperature, CO2 concentration and rainfall for three time periods; 2017 (current), 2050 and 2100. The simulations were run for medium (Bg359) and short (Bg300) duration rice varieties for 9 locations representing Wet Zone, Intermediate Zone and Dry Zone and for both Yala (March to September) and Maha (October to February) seasons. Simulation results revealed that the Wet Zone rice yield of Bg300 decreased in Maha season by 18% and 31% and the Dry Zone rice yield of Bg359 decreased in Yala season by 17%, and 42% for 2050 and 2100, respectively. Therefore, adaptation measures to overcome climate change-induced rice yield reduction in the future are essential to ensure the national food security.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».