Risk assessment of possible impacts of climate change and irrigation on wheat yield and quality with a modified CERES-Wheat model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effects of climate change on yield and quality in different climate regions have high uncertainty. Risk assessment is an effective measure to assess the seriousness of the projected impacts for decision-makers. A modified quality model was used to simulate integrated impacts of climate change, environment, and management on wheat yield and quality. Then, the Canadian Earth System Model version 5 (CanESM5) was used to forecast the daily meteorological data, and the Statistical Downscaling Model (SDSM V5.2) was used for downscaling. The modified CERES-Wheat was combined with the forecasted meteorological data to simulate the future wheat yield and grain protein concentration (GPC). The risk to wheat yield and quality in three climatic regions in Northwest China under two climate change scenarios of the CanESM5 was assessed. The average temperature increased by 0.22–3.34 °C, and precipitation increased by 10–60 mm from 2018 to 2100. Elevated temperature and precipitation had positive effects on the yields. The risk to yield in most regions with climate change decreased by 3.8–25.1%. The risk to GPC in all regions with climate change decreased by 7.3–27.2%. Irrigation decreased the risk to yield greatly but had different effects in the three climatic regions. The risk to yield with irrigation decreased by 37.7–52.1%. In contrast to previous studies, in this study, the risk to GPC with irrigation substantially increased by 25.8–28.9% in humid regions and 3.9–8.8% in subhumid regions and decreased by 37.7–52.1% in semiarid regions. The irrigation should be discreetly applied for different climatic regions to combat climate change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».