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Folheto de jornal
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Abstrato

Avaliação da variação e da incerteza no rendimento potencial da soja na Coreia do Sul utilizando cenários de alterações climáticas de conjunto multimodelo

Chung U, Kim YU, Seo BS, Seo MC

Recentemente, as informações fornecidas por vários Modelos Climáticos Globais (GCMs) foram aplicadas a vários campos de investigação. Uma abordagem Multi-model Ensemble (MME), que avalia o impacto das alterações climáticas na produção agrícola utilizando um ou mais conjuntos de dados climáticos de MCG, tem sido amplamente utilizada. Estimámos as alterações no rendimento potencial da soja em 16 locais utilizando os cenários de alterações climáticas e, em seguida, previmos a alteração relativa no rendimento potencial previsto para cada MCG único, produzindo uma observação do rendimento potencial simulado com base no clima. Por último, avaliamos o grau de incerteza para as alterações no rendimento potencial previsto pela abordagem MME.

Nos resultados, embora tenham existido diferenças nos próprios valores, os Desvios Padrão (DP) da produtividade potencial prevista da soja para cada MCG individual não foram significativamente diferentes do DP da produtividade potencial simulada com base no clima de observação, e não se verificaram correlações entre o rendimento potencial previsto da soja para cada MCG individual e observação do rendimento potencial simulado com base no clima na maioria dos locais. O erro de estimação diminuiu à medida que aumentou o número de MCG participantes no MME, mas não desceu para zero. As médias, mas não a variância, do MME do rendimento potencial da soja foram semelhantes às da observação do rendimento potencial simulado com base no clima. As alterações relativas no rendimento potencial previsto da soja para valores individuais de MCG dos cenários das Rotas de Concentração Representativas 4.5 e 8.5 aumentaram nas regiões do norte da Coreia do Sul, como Chuncheon e Hongcheon. Em contraste, as diferenças entre eles não foram significativas na maioria das regiões do sudoeste.

Isenção de responsabilidade: Este resumo foi traduzido usando ferramentas de inteligência artificial e ainda não foi revisado ou verificado