ENHANCING RESPONSE FARMING FOR STRATEGIC AND TACTICAL MANAGEMENT OF\nRISKS OF SEASONAL RAINFALL VARIABILITY
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal rainfall variability, particularly the uncertainty with respect to the direction and extent that variability will assume in a given season, forms the greatest source of risk to crop production in semi-arid areas of Ethiopia.Equipping vulnerable communities, in advance, with the expected date of onset of a cropping season, is crucial for smallholder farmers to better prepare to respond and manage the uncertainties.Therefore, rainfall prediction, particularly development of models that can foretell the date of onset of next cropping season is crucial in facilitating strategic agronomic planning and tactical management of in-season risks.A twenty-four-year climatic data study was conducted for Melkassa Agricultural Research Centre (MARC) in semi arid Ethiopia, to develop onset date prediction models that can improve strategic and tactical response farming (RF).A sequential simulation model for a build up of 15 to 25 mm soil water by April 1 st , was conducted.Simulation results revealed a build up of soil water up to 25 mm, to be the most risk-wise acceptable time of season onset for planting of a 150-day maize crop.In the context of response farming, this was desirable as it offers the opportunity for farmers to consider flexible combination production of maize (Zea mays L.) varieties of 120 and 90 days in the event of failure of earliest sown 150-day maize crop.Thus, to allow for flexible combination production of the three maize varieties, predictive capacity was found crucial for April onset of the next crop season.Accordingly, based on the consideration of pre-onset rainfall parameters, the first effective rainfall date varied considerably with the date of onset of rainfall.Regression analyses revealed the first effective rainfall date to be the best predictor of the date of onset (R 2 = 62.5%), and a good indicator of the duration of next season (R 2 = 42.4%).The identified strategic predictor, the first effective rainfall date, enabled prediction of time of season onset and season length by a lead time of two to three months.This markedly improved Stewart's RF.The date of onset of the next crop season was also found to be a useful predictor of season duration (R 2 = 87.3%).Strategic agronomic planning should be adjusted according to the first effective rain date, and tactically according to what date of rainfall onset informs us about expectations in the duration and total season water supply.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».