Addressing food insecurity: An exploration of wheat production expansion
Notice bibliographique
Résumé
Wheat plays a crucial role in global food security, serving as a vital food crop that feeds billions of people worldwide. Currently, Russia and Ukraine are responsible for exporting approximately 25% of the world's wheat, making any issues in these regions a cause for concern regarding global wheat supply. The problems faced in these areas have led to a surge in wheat prices worldwide. Consequently, it becomes necessary to explore alternative regions that can compensate for the decline in wheat production and supply. This study focuses on wheat production and yield in major producing countries, utilizing the GYGA (Global Yield Gap Atlas) protocol for predictions. The findings reveal a global wheat production gap of 270,378,793 tons. Notably, the largest gap in irrigated wheat production exists in countries like China, India, Pakistan, Turkey, Iran, Afghanistan, Uzbekistan, Egypt, and Azerbaijan. Additionally, the rainfed wheat production gap on a global scale amounts to 545,215,692 tons, with Russia, the USA, Kazakhstan, Australia, Ukraine, China, Turkey, Canada, India, and France having the most significant production gaps. Through boundary line analysis, specific criteria were identified for suitable areas of irrigated and rainfed wheat cultivation. For irrigated conditions, the temperature range of 3000 to 7000 GDD (Growing Degree Days) and a temperature seasonality of 3 were determined as favorable. Under rainfed conditions, the suitable areas encompass a temperature range of 2000 to 4000 GDD, an aridity index exceeding 600, and a temperature seasonality of 2. Thirteen countries possess extensive agricultural land within the climatic codes favorable for irrigated wheat cultivation. Approximately 50% of the agricultural lands within these countries, corresponding to the total arable area for irrigated wheat, fall within the climatic codes 3403, 5403, 5303, 4303, 5503, 5203, 3503, 3303, and 4103. China, the United States, Ukraine, Russia, and Iran are the top five countries with favorable lands for irrigated wheat cultivation. Similarly, fourteen countries have significant agricultural lands within the favorable climatic codes for rainfed wheat cultivation. Around 52% of the agricultural lands within these countries are within the climatic codes 3702, 2702, 2802, and 4602. France, Germany, Britain, Poland, and Denmark possess the highest potential to expand rainfed wheat cultivation areas within these favorable climate codes, with respective areas of 2.7, 2.6, 1.6, and 0.9 million hectares. According to the study, the North China Plain emerges as a primary region for increasing irrigated wheat production, both in terms of cultivated area and yield potential. For rainfed conditions, the European continent stands out as a significant region to enhance wheat production.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».