Evaluation of the Impacts of Regional Climate Factors and Crop Management on Corn Yields in Different Climate Regimes of China Using the DayCent Model
Notice bibliographique
Résumé
Corn is one of most important agricultural products in China. Understanding impacts of regional climate change, as well as agricultural management practices, on corn yields is critical for maintaining stable corn production. Using the DayCent model and observed climatic data in Sichuan province (a humid and hot environment) and Hebei province (a cold and dry environment) in China, corn yields in 1948-2010 were simulated. The spatial variations of simulated corn yields and the relationship between regional climate variability and warming with corn yields in these two environments were analyzed. The results demonstrated that: (1) corn yields in Zhangjiakou of Hebei and most regions of Sichuan decreased significantly after 2000 compared to other regions; (2) relative humidity and precipitation exhibit a significant negative correlation with observed crop yields in the growing season in Hebei province; (3) air temperature from 23.33 °C to 29 °C constitutes the ideal range influencing the increase of corn yields in Sichuan; (4) the planting of the large amount of silage maize in Sichuan compensated the negative impact of the rising air temperature on corn yields; (5) sensitivity tests for different fertilization levels and OMAD suggest that an increasing fertilization level significantly affects corn yields in Hebei province, a cold and dry environment, while a decreasing fertilization level has a significant negative effect in Sichuan province, a hot and humid environment. The overarching goal of these analyses is to provide the theoretical basic for maintaining stable corn production under regional climate warming and different agricultural management practices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».