Analysis of Climatic Potential Productivity and Wheat Production in Different Producing Areas of the Northern Hemisphere
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cultivation patterns under water saving management are closely related to climate change and crop productivity. Survey data for wheat production in China, Canada, and the USA from 1965 to 2014 was analyzed through classification statistics, comparative analysis and weighting methods. The results showed that China, Canada and the USA wheat grain production accounts for 26.49% to 34.68% of global wheat production. Of these three countries, both the highest total yield and the highest average yield per area sown were in China post 1985. Since 2000, China has accounted for 10.70% to 11.12% of global wheat planted area, producing 15.73% to 17.45% of global wheat output. Achieving high wheat yield in China was mainly based on consuming more irrigation water. The per capita arable land in China, Canada and the USA was 0.10 ha, 1.31 ha and 0.70 ha, respectively. The per capita arable land in Hebei, China, Saskatchewan, Canada and Oklahoma, USA was 0.09 ha, 16.11 ha and 3.48 ha, respectively. Hengshui, China (HS) produces two crops a year. Outlook, Saskatchewan, Canada (OK) and Woodward, Oklahoma, USA (WW) produce one crop a year. Mean precipitation averages 109 mm, 210 mm and 291mm during the wheat growing season, respectively. Due to less per capita arable land in China, achieving high yield means higher water consumption, which creates a sharp contradiction between water scarcity and demand for grain in China. Consequently, high water use efficiency technologies in agriculture are more needed in China than in the other two countries. High demand for water at post 1985 yield levels cannot be met by rain-fed production in HS. Grain yields of 5975.6 kg/ha to 7031.2 kg/ha can be achieved with irrigation. Economic benefits mainly determine wheat production in the USA and Canada, whereas in China production is driven by food security and sustainable production goals. The conclusions of this paper could provide a reference for wheat production in different regions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».