Re-Evaluating the Climate Factor in Agricultural Land Assessment in a Changing Climate—Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We established the statistical relationships between seasonal weather variables and average annual wheat yield (Hard Red Spring and Durum wheat: Triticum spp.) for the period of 1979–2016 for 296 rural municipalities (RMs) throughout six soil zones comprising the arable agricultural zone of Saskatchewan, Canada. Controlling climate variables were identified through Pearson’s product moment correlation analysis and used in stepwise regression to predict wheat yields in each RM. This analysis provided predictive regression equations and summary statistics at a fine spatial resolution, explaining up to 75% of the annual variance of wheat yield, in order to re-evaluate the climate factor rating in the arable land productivity model for the Saskatchewan Assessment and Management Agency (SAMA). Historical climate data (1885–2016) and Regional Climate Model (RCM) projections for the growing season (May–August) were also examined to put current climatic trends into longer-term perspective, as well as develop a better understanding of possible future climatic impacts on wheat yield in Saskatchewan. Historical trends demonstrate a decrease in maximum temperature and an increase in minimum temperature and precipitation throughout all soil zones. RCM projections also show a potential increase in temperatures and total precipitation by 5 °C and 10%, respectively. We recommended against a modification of the climate factor rating at this time because (1) any increase in wheat yield could not be attributed directly to the weather variables with the strongest trends, and (2) climate and wheat yield are changing more or less consistently across the zone of arable land, and one soil zone is not becoming more productive than another.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».