Sustainable intensification with irrigation raises farm profit despite climate emergency
Notice bibliographique
Résumé
Societal Impact Statement Despite comprising a small proportion of global agricultural land use, irrigated agriculture is enormously important to the global agricultural economy. Burgeoning food demand driven by population growth—together with reduced food supply caused by the climate crisis—is polarising the existing tension between water used for agricultural production versus that required for environmental conservation. We show that sustainable intensification via more diverse crop rotations, more efficient water application infrastructure and greater farm area under irrigation is conducive to greater farm business profitability under future climates. Summary Research aimed at improving crop productivity often does not account for the complexity of real farms underpinned by land‐use changes in space and time. Here, we demonstrate how a new framework— WaterCan Profit —can be used to elicit such complexity using an irrigated case study farm with four whole‐farm adaptation scenarios ( Baseline , Diversified , Intensified and Simplified ) with four types of irrigated infrastructure ( Gravity , Pipe & Riser , Pivot and Drip ). Without adaptation, the climate crisis detrimentally impacted on farm profitability due to the combination of increased evaporative demand and increased drought frequency. Whole‐farm intensification—via greater irrigated land use, incorporation of rice, cotton and maize and increased nitrogen fertiliser application—was the only adaptation capable of raising farm productivity under future climates. Diversification through incorporation of grain legumes into crop rotations significantly improved profitability under historical climates; however, profitability of this adaptation declined under future climates. Simplified systems reduced economic risk but also had lower long‐term economic returns. We conclude with four key insights: (1) When assessing whole‐farm profit, metrics matter: Diversified systems generally had higher profitability than Intensified systems per unit water, but not per unit land area; (2) gravity‐based irrigation infrastructure required the most water, followed by sprinkler systems, whereas Drip irrigation used the least water; (3) whole‐farm agronomic adaptation through management and crop genotype had greater impact on productivity compared with changes in irrigation infrastructure; and (4) only whole‐farm intensification was able to raise profitability under future climates.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».