Climate change creates opportunities to expand agriculture in the Hindu Kush Himalaya but will cause considerable ecosystem trade-offs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Theoretically, climate change will create warmer temperatures and greater precipitation in mountainous regions, making agriculture possible in areas that were once unsuitable for cropping. But the extent and the nature of these ‘agricultural frontiers’ is as yet unknown. Building upon recent research on Climate Change Driven Agricultural Frontiers [CCDAFs], this paper assesses the potential of agricultural expansion in the Hindukush Himalaya [HKH]. Using FAO crop suitability data, we estimated the extent of CCDAFs under three Representative Concentration Pathways for 13 crops as well as the potential impacts of developing these frontiers on ecosystem services. We show that under climate change projected by the IPSL- CM5A-LR climate model, 34,507 km2 of agricultural frontiers may emerge in the HKH by 2100 under RCP 6.0. Additionally, results suggest that there will be new opportunities for crop diversification as individual crops will gain frontier area. However, developing these CCDAFs will impact supportive and regulating ecosystem services including carbon storage and sequestration, soil quality, biodiversity, and hydrological processes—with implications for regional water security. These impacts must be considered alongside the benefits of additional food production when evaluating the net benefits of developing CCDAFS.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».