The influence of climate change on crop yields in the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture in Canada and specifically the Prairies is a key provider of global calories but is vulnerable given it is mostly rainfed and is prone to droughts. In this dissertation we examine how growing conditions and productivity in the Canadian Prairies have changed and could shift in the future. Historical trends in yields and climate are examined to understand factors that have shaped production on the Prairies. We also delve into future predictions of climate change and their impact on yields as well as exploring shifts in key agroclimatic indices under a range of possible futures. First we compare and contrast yields in key field crops for both Canada and U.S. to understand spatial and temporal trends, including crops developed predominantly through private industry and through publicly funded programs. We find lower yield growths in publicly funded crops such as wheat, particularly in the U.S. This underscores the need for more targeted investments in underperforming areas and crops as well as strategies to continue increasing yields in the high-performing areas. Second, we estimated the historical impacts of climate change on yields in the Prairies. Examining trends in agroclimatic indices and developing statistical models for assessing climate impact, we find that historical temperature trends have had a negative effect on yields for most of the Palliser triangle in Alberta and Saskatchewan. Overall from 1980-2021 climate change has resulted in an accumulated net loss of -1.9MT of barley (mostly due to negative yield impacts in Alberta) while canola and spring wheat gained 1.27MT and 0.5MT respectively, compared to a counterfactual of no climate change. We then used these statistical models to estimate the impact of climate change scenarios on future Canadian Prairie crop yields. We found that by 2050 under an intermediate scenario (SSP2-4.5) the average yields of barley, canola and spring wheat could be reduced by 25%, 19% and 21% respectively. Our findings highlight that agriculture productivity in the Canadian Prairies has experienced significant change in the last 4 decades and there is a need to focus on regionally specific resilience and adaption planning to address climate change impacts.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».