Identification of climate change induced heat stress sensitive environments and prediction for diverse representative concentration pathways – A novel approach for tracking hotspots
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is unequivocal across economies and India owing to its distinct geography has been exposed to several climatic risks, especially in agriculture. Heat stress is a serious environmental problem posed by climate change, wherein mean temperature is expected to increase relatively more during wheat growing season affecting production and food security. In the milieu , the investigation is pioneered to predict heat stress sensitive wheat growing environments in India for research prioritization using a long term (30 years) historical daily data. The study has developed a methodological approach by integrating statistical downscaling of climate information and principal component analysis for computing heat stress intensity index (HSII) for 17 experiment locations across wheat growing environments. HSII were estimated for existing locations post testing for Levene’s homogeneity of variance, followed by prediction for three periods’ viz., early-future (2026-2050), mid-future (2051-2075) and far-future (2076-2100) under two emission scenarios namely RCP4.5 and RCP8.5. The results alarmed a radical shift in HSII of experiment locations from one period to another in both scenarios. Experiment locations with high index values for the existing environment has moved almost to lower category in the early future and subsequently shifted to higher position in the mid-future and far-future. The investigation also found that under projected RCP4.5, trial locations in peninsular zone need more emphasis, whereas in RCP8.5, peninsular zone coupled with central zone and north eastern plains zone have to be focused. Overall, the study develops a pragmatic approach in location prioritization across predicted periods which can be replicated to other regions. On policy front, rational allocation of research funds has been suggested to carry out field trials on climate change induced heat stress sensitive environments for sustaining the national wheat production apart from developing micro-level adaptation strategies to counter adverse effects of 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».