Assessing the impacts of shifting planting dates on crop yields and irrigation demand under warming scenarios in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the impacts of climate change on crop production and irrigation water demand is crucial for adapting to global warming. This study evaluated the effects of shifting planting dates on irrigated and rainfed crop yields and irrigation water demand under the latest Shared Socio-economic Pathways (SSPs) climate scenarios using the AquaCrop-OS model in Alberta, Canada. The results indicate: (1) climate change generally benefits irrigated crop yields while reducing rainfed yields under low mitigation scenarios (SSP585 and SSP370). (2) The impacts of planting date shifts on crop yields vary spatially and temporally across different SSPs. Early planting improves both rainfed and irrigated crop yields and reduces irrigation water demand under SSP585 in the latter half of the 21st Century, suggesting it is a viable strategy for mitigating heat and water stress in agricultural systems. However, this strategy does not guarantee yield increases under other SSPs. (3) The irrigated yields of spring wheat and canola are expected to increase under all scenarios, while rainfed yields decline under SSP585 and SSP370, with only marginal increases under SSP126. Annual irrigation demand will increase in the future, with the monthly irrigation peak occurring earlier. The most irrigation demand is under SSP585, followed by SSP370 and SSP126. (4) Early planting results in reduced irrigation water demand. • Irrigated agriculture is more likely to benefit from climate change than rain-fed agriculture. • Planting date changes impact rainfed fields more than irrigated ones. • Irrigation water demand is expected to increase under future scenarios. • Early planting can reduce irrigation demand of spring wheat and canola.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».