Quantifying the uncertainty introduced by internal climate variability in projections of Canadian crop production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Internal climate variability (ICV) is one of the major sources of uncertainty in climate projections, yet it is seldom quantified for projections of crop production. Our study focuses on quantifying the uncertainty due to ICV in projections of crop productions in Canada. We utilize climate scenarios from two large ensembles (LEs, CanESM2-LE and CanRCM4-LE with 25 members each) as inputs to the crop models in the Decision Support System for Agrotechnology Transfer. We simulate crop yields for canola, maize and spring wheat under the future climates of four global warming levels. The coefficient of variation (CV) of the projected crop production across the LE members is used to quantify the uncertainty related to ICV and this is compared with the CVs generated using the 20 GCMs in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5). Crop production in Canada could increase with global warming, e.g. spring wheat production could increase by up to 21% at the warming level of 3.0 °C. The projections often produce larger uncertainty associated with the GCMs than from ICV at all warming levels above 2.0 °C. The results from an asymptotic test for the equality of CVs show a significant difference in CVs of projections of canola production between CanESM2-LE/CanRCM4-LE and CMIP5 for the warming level of 3.0 °C. However, the test results do not indicate a significant difference among the ensembles at all four warming levels for maize and spring wheat. The uncertainty due to ICV is often comparable to that associated with GCMs at the warming level of 1.5 °C, e.g. a CV of 6.0 and 6.4% for CanESM2-LE and CanRCM4-LE and 6.6% for CMIP5 in the projections of spring wheat production. We conclude there is a need to account for uncertainty related to ICV in projections of Canadian crop production, especially at lower warming levels.
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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 | 0,001 |
| 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 ».