Evaluations of Climate Change Impacts on Crop Yields in Saskatchewan and Ontario and of Opportunities for Agricultural Expansion in Northern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In this work we use a mix of statistical analysis and process-based modeling with the decision support system for agrotechnology transfer (DSSAT) crop modelling platform to investigate the two issues of great concern for sustaining agricultural productivity in warming Canada. These are the changing crop response to environmental stresses as crop technology develops and the crop responses to changing weather in the current growth environment and at higher latitudes. The research has shown increased sensitivity of new oats, barley and spring wheat cultivars in Saskatchewan to mostly unchanged daytime temperatures, between 1961 and 2000. Increasing nighttime temperatures impacted oats, barley and spring wheat yields negatively between 1981 and 2000. In another aspect of the research, we selected cultivar and soil combinations to project yields into the climate changed future with DSSAT, without changing technology. Selection was based on the smallest root mean squared error (RMSE) in simulated yields compared with measurement, 1987 to 2016, provided that their correlations were significant at the 5% level. Planted areas prioritised the influence of county yields in the aggregations to representative subregional values for northern and southern Southwestern Ontario. The representative maize ecotypes and/or cultivars identified for various Southwestern Ontario counties were Pio-3563, GL482, 2600-2650-GDD, Dekalb-485, Pio-3192, Pio-3147 and Mokwa-87TZPB-SR, while for soybean these were M-Group-000, M-Group-00, Altona (00), and M-Group-0. Data from 4 regional climate models (RCM) were used in DSSAT runs to project soybean and maize yields into the climate changed future, to year 2069, under the RCP8.5 scenario. We found that soybean can withstand most of the high temperatures expected under RCP8.5, while maize cannot and hence maize is likely to have decreasing yields in Southwestern Ontario from the late 2030s. Nevertheless, in this enhanced warming scenario, soybean and maize planted in Cochrane District, Northern Ontario, in the mid 2020s and 2030s respectively, can yield at least 80% of their maximums attainable by the mid-to-late 2040s. Decreasing precipitation would be of greatest concern in relation to changes in soybean yield, while increasing temperatures would be of greatest concern in relation to changes in maize yield.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».