Agronomic and economic effects of wetlands on crop yields using precision agriculture data
Notice bibliographique
Résumé
Wetland drainage has become an increasingly important conservation issue in the Prairie Pothole region of North America. Financial incentives for annual crop production have driven wetland drainage for decades, and the removal of wetlands has detrimentally impacted key wetland ecosystem services such as wildlife habitat and carbon sequestration. Past studies which model the farmer's decision to drain wetlands often operate on the assumption that drained wetlands will produce similar yields to upland regions of the field. Our objective is to estimate the effects of wetlands and their buffer zones on crop yields, farm financial performance, and incentives for wetland drainage in the Prairie Pothole Region. We combine precision yield data and detailed wetland mapping data from 36 fields in the Black and Dark Brown soil zones of Saskatchewan, Canada to estimate the agronomic impacts of wetlands and their buffer areas on crop yields. Then, we incorporate these yield effects into a farm accounting model with three wetland drainage scenarios to estimate the annual per cultivated acre net benefits of wetland drainage in the study area, and compare these results to those estimated without wetland yield effects. We find that yields in wetland basins are relatively lower than the field's average yield, with substantial variability with respect to crop type, soil zone, and annual precipitation. Wetland drainage can mitigate these yield effects, but yields in drained wetland basins still fail to meet the field average yield. These yield effects can extend more than 50 m beyond the wetland boundary. We find that these effects substantially impact the net benefits of wetland drainage. The returns from wetland drainage increase when yield effects are considered. On average, full wetland drainage within the study area increases net benefits by $17 to $33 per cultivated acre relative to full wetland restoration. The results demonstrate the importance of considering wetland and buffer zone yield effects in wetland drainage decisions, improve our understanding of wetland costs, and potentially inform policy development and the design of incentives for wetland conservation in agricultural landscapes. • The agronomic effects of wetlands have rarely been considered in previous studies of wetland conservation costs in the PPR. • Precision yield and wetland mapp data is used to estimate the effects of wetlands on crop yields and farm finances. • Wetlands and their buffer zones have substantial negative effects on crop yields in the Prairie Pothole Region. • Wetland drainage can mitigate these yield effects, providing further incentive for drainage in the PPR. • The financial incentives for wetland drainage vary with respect to soil zone, technology use, and annual precipitation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».