Methods2.1. Gridded crop models des

Methods
2.1. Gridded crop models description

We use two mechanistic gridded crop models (GCR) to evaluate the change in soybean productivity after climate change (therefore reducing the uncertainty related to model induced bias): the Light-Use Efficiency Model—LUE (Costa et al., 2009 and Oliveira et al., 2013) and the Integrated Model of Land Surface Processes (INLAND, Costa et al., manuscript in preparation). Even though the phenological processes in both models are a function of temperature (accumulated growing degree-days), they differ in complexity.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธี2.1. คำอธิบายแบบจำลองพืชแทบเราใช้กลไกแทบพืชรุ่นสอง (GCR) เพื่อประเมินการเปลี่ยนแปลงผลผลิตถั่วเหลืองหลังจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (ดังนั้นการลดความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกับแบบจำลองเกิดอคติ): แบบประสิทธิภาพการใช้แสง — ลื้อ (Costa et al. 2009 และ Oliveira et al. 2013) และแบบจำลองของที่ดิน Surface กระบวนการ (น้ำจืด Costa et al. ฉบับในการเตรียมการ) แม้ว่ากระบวนการช่วยทั้งสองรุ่นมีฟังก์ชันของอุณหภูมิ (degree-days เติบโตสะสม), พวกเขาแตกต่างซับซ้อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการ
2.1 gridded คำอธิบายรูปแบบการปลูกพืช

เราใช้สองรุ่นพืช gridded กลไก (GCR) เพื่อประเมินการเปลี่ยนแปลงในการผลิตถั่วเหลืองหลังการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (ดังนั้นการลดความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบอคติเหนี่ยวนำ):. แสงการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพรุ่นลื้อ (คอสตา, et al, 2009 และ Oliveira et al., 2013) และบูรณาการรูปแบบของกระบวนการที่ดินพื้นผิว (ภายใน, คอสตา et al., เขียนด้วยลายมือในการเตรียมการ) แม้ว่ากระบวนการ phenological ในทั้งสองรุ่นมีฟังก์ชันของอุณหภูมิ (สะสมการเจริญเติบโตของการศึกษาระดับปริญญาวัน) พวกเขาแตกต่างกันในความซับซ้อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการ2.1 . แบบจำลอง gridded รายละเอียดเราใช้สองกลไกแบบจำลอง gridded ( GCR ) ประเมินการเปลี่ยนแปลงผลผลิตถั่วเหลืองหลังจากการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ ( จึงช่วยลดความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบการตั้งค่า ) : ประสิทธิภาพการใช้แสงแบบไทลื้อ ( คอสตา et al . , 2009   และ Oliveira et al . , 2013 ) และแบบบูรณาการของกระบวนการที่พื้นผิวดิน แหล่ง คอสตา et al . , เลขในการเตรียม ) แม้ว่ากระบวนการ phenological ทั้งในรูปแบบเป็นฟังก์ชันของอุณหภูมิสะสมการเติบโตระดับวัน ) พวกเขาแตกต่างกันในความซับซ้อน