The limits of increasing food production with irrigation in India
Notice bibliographique
Résumé
Growing populations and dietary shifts to include higher proportions of meat are projected to double global food demand by 2050. Previous global studies have proposed and evaluated possible solutions by closing agricultural yield gaps, defined as the difference between current and potential crop yields. We compliment previous studies by developing a method for more accurately calculating potential changes in cereal grain production under different irrigation scenarios, explicitly incorporating yield differences associated with different sources of irrigation. Irrigating with groundwater often leads to higher crop yields than irrigating with surface water because of the greater facility to tailor both the volumes of water and the timing of application. Two possible scenarios for increasing production in India are examined, the first where all non-irrigated fields are irrigated proportionally to the State-specific distribution of irrigation sources, and the second where all non-irrigated fields are irrigated with groundwater: Rice production increases by 14 and 25 % in scenarios 1 and 2 respectively, but wheat production increases by only 3 % in both scenarios. Increased irrigation water consumption from irrigating fields that are currently non-irrigated is estimated at 31 % for rice and 3 % for wheat using the Global Crop Water Model. A third scenario estimates the potential loss in production without the use of irrigation: rice would be 75 % and wheat 51 % of current production. Our methodology and results can help policy makers estimate the current and potential contribution of irrigation sources to agricultural production and food security in India and can with facility be applied elsewhere.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».