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Abstrakt

Bewertung von Variationen und Unsicherheiten im potenziellen Sojabohnenertrag in Südkorea unter Verwendung von Multi-Modell-Ensemble-Klimawandel-Szenarien

Chung U, Kim YU, Seo BS, Seo MC

In jüngster Zeit wurden Informationen aus verschiedenen globalen Klimamodellen (GCMs) in verschiedenen Forschungsbereichen eingesetzt. Ein Multi-Model-Ensemble-Ansatz (MME), der die Auswirkungen des Klimawandels auf die landwirtschaftliche Pflanzenproduktion anhand eines oder mehrerer Klimadatensätze aus GCMs bewertet, wurde weithin verwendet. Wir schätzten die Änderungen des potenziellen Sojaertrags an 16 Standorten anhand der Klimawandelszenarien und prognostizierten dann die relative Änderung des prognostizierten potenziellen Ertrags für jedes einzelne GCM, wodurch ein simulierter potenzieller Ertrag auf Grundlage des Beobachtungsklimas entstand. Zuletzt bewerteten wir den Grad der Unsicherheit für Änderungen des potenziellen Ertrags, die mit dem MME-Ansatz prognostiziert wurden.

Obwohl es in den Ergebnissen Unterschiede in den Werten selbst gab, unterschieden sich die Standardabweichungen (SD) des vorhergesagten potenziellen Sojaertrags für jedes einzelne GCM nicht signifikant von der SD des simulierten potenziellen Ertrags basierend auf Beobachtungsklima, und an den meisten Standorten gab es keine Korrelationen zwischen dem vorhergesagten potenziellen Sojaertrag für jedes einzelne GCM und dem simulierten potenziellen Ertrag basierend auf Beobachtungsklima. Der Schätzfehler verringerte sich mit der Anzahl der am MME teilnehmenden GCMs, sank jedoch nicht auf Null. Die Mittelwerte, nicht jedoch die Varianz des MME des potenziellen Sojaertrags waren ähnlich denen des simulierten potenziellen Ertrags basierend auf Beobachtungsklima. Die relativen Änderungen des vorhergesagten potenziellen Sojaertrags für die einzelnen GCM-Werte der Szenarien „Representative Concentration Pathways 4.5“ und „8.5“ nahmen in den nördlichen Regionen Südkoreas wie Chuncheon und Hongcheon zu. Im Gegensatz dazu waren die Unterschiede zwischen ihnen in den meisten südwestlichen Regionen nicht signifikant.

Haftungsausschluss: Dieser Abstract wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.