Effect of Climatic Variability on Maize and Soybean Yield under High Input Farming System in Copperbelt Province, Zambia
Notice bibliographique
Résumé
In many developing countries, the effect of climate change on agriculture is evaluated with reference to small scale farmers, mainly under low input systems. As a result, literature on climate variability and its effect on high input farming systems are scanty. We evaluated the impact of climatic variability on maize and soybean yield under a high input management system. The objectives of the study were to: (i) assess rainfall and temeperature variability at a high input farm (ii) evaluate the effect of rainfall and temperature on maize and soybean yield under high input management system. (iii) assess the impact of El Niño and La Niña on maize and soybean yield. Data for rainfall and temperature was obtained from Zambia Meteorological Department which was complimented by records from the weather station located at the study site. Yield data for both maize and soybean was provided by ZAMBEEF farm. The analysis covered 32 years from 1980 to 2012. Time series plot was used to investigate the trend in minimum and maximum temperature and seasonal rainfall. Correlations were done in SPSS to establish the strength and direction of association between climatic variables (temperature and seasonal rainfall) and maize and soybean yield. Multiple Regression in SPSS was then used to analyze variation in maize and soybean yield due to climatic variables. Results revealed that minimum temperature had an increasing linear trend of 0.3°C to 0.5 per decade while maximum temperature showed an increasing linear trend of 0.2°C to 0.3°C per decade. On the other hand, seasonal rainfall was variable with over the period studied. The variations in maize and soybean yield explained by seasonal rainfall and temperature was not significant with only 17.2% and 20.1% of the variation explained, respectively. Although there was no significant impact of both El Niño and La Niño on the yields of both crops, regression analysis revealed a negative relationship between El Niño and soybean yield and a positive relationship with maize yield and a positive relationship was revealed between La Niña and maize and soybean yields.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».