Impact assessments of climate chang

Impact assessments of climate change on agricultural crops often
use climate scenarios (Nakic´enovic´ and Swart, 2000) developed by
downscaling Global Climate Model (GCM) predictions to a region
of interest (e.g., Betts et al., 2011; Ines and Hansen, 2006; Robertson
et al., 2007), and these are crucial for planning adaptation strategies
(Anwar et al., 2013; Rodríguez et al., 2014; Stokes and Howden,
2010). The resulting climate scenarios are used as inputs to drive
process-oriented crop simulation models for impact assessment
(Alexandrov et al., 2002; Betts, 2005; Lobell, 2013; Ozdogan, 2011;
Reilly et al., 2003; Tubiello et al., 2002). Most crop simulation models
require daily climate data (de Wit and van Keulen, 1987; Keating
et al., 2003; Soussana et al., 2010; Stockle and Nelson, 2001).
However, one of the unpredictable aspects of climate change is the future amount of annual rainfall and howit will be distributed during
the growing seasons

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประเมินผลกระทบของสภาพภูมิอากาศเปลี่ยนแปลงพืชเกษตรมักจะใช้สถานการณ์สภาพภูมิอากาศ (Nakic´enovic´ และ Swart, 2000) พัฒนาโดยแบบจำลองภูมิอากาศโลก (บำรุง) คาดคะเนที่ downscaling เพื่อเป็นน่าสนใจ (เช่น Betts et al., 2011 ทุ่งนาและแฮนเซ่น 2006 โรเบิร์ตสันร้อยเอ็ด al., 2007), และเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวางแผนปรับกลยุทธ์(อันวา et al., 2013 Rodríguez et al., 2014 สโตกส์และ Howden2010) . สถานการณ์สภาพภูมิอากาศเกิดขึ้นจะใช้เป็นอินพุตขับรูปแบบจำลองพืชมุ่งเน้นกระบวนการสำหรับการประเมินผลกระทบ(Alexandrov et al., 2002 Betts, 2005 Lobell, 2013 Ozdogan, 2011Reilly et al., 2003 Tubiello และ al., 2002) รูปแบบจำลองพืชมากที่สุดต้องการข้อมูลภูมิอากาศรายวัน (เดอปัญญาและแวน Keulen, 1987 คีทติงและ al., 2003 Soussana et al., 2010 Stockle กเนลสัน 2001)อย่างไรก็ตาม ด้านหนึ่งไม่แน่นอนของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศคือจำนวนปริมาณน้ำฝนรายปีในอนาคต และ howit จะถูกแจกจ่ายในระหว่างฤดูกาลเติบโต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การประเมินผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่พืชผลทางการเกษตรมักจะ
ใช้สถานการณ์สภาพภูมิอากาศ (Nakic'enovic' และผิวคล้ำ, 2000) ที่พัฒนาโดย
downscaling ภูมิอากาศโลกรุ่น (GCM) การคาดการณ์ไปยังภูมิภาค
ที่น่าสนใจ (เช่นเบตต์, et al, 2011;. Ines และแฮนเซน 2006; โรเบิร์ต
. et al, 2007) และเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวางแผนกลยุทธ์การปรับตัว
. (อันวาร์, et al, 2013; Rodríguez et al, 2014;. คส์และฮาวเดน,
2010) ส่งผลให้สถานการณ์สภาพภูมิอากาศที่ถูกนำมาใช้เป็นปัจจัยการผลิตที่จะขับรถ
ที่มุ่งเน้นกระบวนการจำลองพืชสำหรับการประเมินผลกระทบ
(Alexandrov, et al., 2002; เบตต์ 2005 Lobell 2013; Ozdogan 2011;
ลี et al, 2003;. Tubiello et al, , 2002) ส่วนใหญ่รูปแบบจำลองการเพาะปลูก
ต้องใช้ข้อมูลสภาพภูมิอากาศในชีวิตประจำวัน (เดวิทย์และรถตู้ Keulen 1987; คีด
et al, 2003;.. Soussana et al, 2010; Stockle และเนลสัน, 2001).
แต่หนึ่งในด้านที่คาดเดาไม่ได้ของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเป็น จำนวนเงินในอนาคตของปริมาณน้ำฝนประจำปีและ howit จะกระจายในช่วง
ฤดูกาลที่กำลังเติบโต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศในพืชผลทางการเกษตรมักจะ
ใช้บรรยากาศสถานการณ์การประเมิน ( nakic ใหม่และ enovic ใหม่สวาต , 2000 ) ที่พัฒนาโดย
downscaling แบบจำลองภูมิอากาศโลก ( GCM ) คาดคะเนไปยังภูมิภาค
ที่น่าสนใจ ( เช่น เบต et al . , 2011 ; และไอน์แฮนเซน , 2006 ; โรเบิร์ต
et al . , 2007 ) และเหล่านี้เป็นสำคัญสำหรับการวางแผนกลยุทธ์การปรับตัว
( อันวาร์ et al . , 2013 ; มาร์ตินลุยส์โรดรีเกซ et al . , 2014 ;ฮาวเดน
อาหาร , 2553 ) ส่งผลให้บรรยากาศสถานการณ์ เช่น มีการใช้ปัจจัยการผลิต เพื่อขับเน้นกระบวนการจำลองแบบสำหรับพืช

การประเมินผลกระทบ ( alexandrov et al . , 2002 ; เบต , 2005 ; lobell 2013 ; ozdogan 2011 ;
Reilly et al . , 2003 ; tubiello et al . , 2002 ) มากที่สุดรูปแบบจำลองพืช
ต้องการข้อมูลภูมิอากาศรายวัน ( เดอปัญญาและรถตู้ keulen , 1987 ; Keating
et al . , 2003 ; soussana et al . , 2010stockle เนลสัน , 2001 ) .
แต่ด้านหนึ่งที่ไม่แน่นอนของการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศปริมาณน้ำฝนรายปีและ howit ในอนาคตจะกระจายในระหว่าง
ฤดูปลูก