Simulation of Climate Change Impacts on Crop Yield in the Saskatchewan Grain Belt Using an Improved SWAT Model
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has a potentially significant influence on agricultural production in southern Saskatchewan. Crop yields are susceptible to weather patterns and seasonal fluctuations in this sub-humid region owing to the predominance of rain-fed farming practices. A modified Soil and Water Assessment Tool (SWAT-M) and the output from 10 high-resolution (0.22°) regional climate models (RCMs) were used to develop simulations of spring wheat and rain-fed canola in 296 rural municipalities (RM) for a historical baseline period (1975–2004) and three 30-year future periods: near (2010–2039), middle (2040–2069), and far (2070–2099). We combined SWAT-M with the S-curve method to adjust yield to the original drought stress in the source code and evaluated eight indices of extreme precipitation and temperature. Results of calibration and validation suggest that the simulated crop yields generally agree with observed data. Crop yield showed lesser performance compared with streamflow and soil water content (SWC) along with percent bias, ranging from −9.6% to −14.8%, while streamflow calibration ranges from −5.3% to −7.7%. The multi-model ensemble median showed increasing radiative forcing in the temperature and precipitation indices, such that the RCM-projected weather indices were found to be warmer and wetter than those estimated using regional historical data. The results of simulating canola and spring wheat indicate an increase in crop yield of 17% and 9.7% in the near future, 28.2% and 15.6% in the middle future, and 44.7% and 32% in the far future, respectively. Although, there has been an increase in the median wheat and canola yields, a significant reduction in the annual production is observed. This decline in yield amounts to around 1000 kg/ha and is anticipated to occur in the near and middle future. This trend is quite pronounced in the extreme south and southwest regions. Overall, this innovative research framework, along with the region-specific model outcomes in the form of crop yield projections, will aid in the formulation of future agricultural policies aimed at promoting effective climate adaptation strategies.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».