Shifts in rainfall and rising tempe

Shifts in rainfall and rising temperatures due to climate change pose a formidable challenge to the
sustainability of broadacre crop yields in Western and South-Eastern Australia. Output from18 Global
Climate Models (GCMs) for the Special Report on Emission Scenarios (SRES) A2 scenario was statistically
downscaled to four contrasting locations. For the first time in these regions, bias corrected statistically
downscaled climate data were employed to drive the Agricultural Production Systems Simulator (APSIM)
crop model that integrates the effects of soil, crop phenotype, and management options for a quantitative
comparison of crop yields and phenology under an historical and a plausible projected climate. The
dynamic APSIM simulation model explore the implications of climate change across multiple locations
and multiple time periods (1961–2010, 2030, 2060 and 2090) for multiple key crops (wheat, barley, lupin,
canola, field pea) grown in three different types of soil. On average, the ensemble of downscaled GCM
projections show a decrease in rainfall in the future at the four locations considered, with increased variability
at two locations. At all locations and for five crops, future changes in both crop biomass and grain
yield are strongly associated with changes in rainfall (P = 0.05 to P = 0.001). The overall rainfall amount
is critical in determining yields but, equally, higher future temperatures can contribute to reducing crop
productivity primarily due to advanced crop phenology. For example, for wheat cropping at Hamilton
(a higher rainfall site), there is a significant advancement in median flowering date for 2030, 2060, and
2090 of 10, 18, and 29 days respectively with a significant 0.50% grain yield changes for each percentage
change in rainfall compared to significant 0.90% grain yield changes in Cunderdin (a lower rainfall
site). At all sites except Hamilton, the change in crop grain yield is significantly correlated (P = 0.001)
with the percentage change in the future rainfall and the impact increased progressively from higher
rainfall to lower rainfall sites. However, the magnitude of the change in crop phenology and yield were
not significantly different between soil types. These results help to define regions of concern and their
relative importance in the coming years. In this future climate the negative consequences for crop yields
and advancement of phenology relative to baseline are not uniform across crops and locations. Of the
crops studied – wheat, barley, lupin, canola and field pea – field pea is the most sensitive to the projected
future climate changes, and the ensemble median changes in field pea yield range from a decrease
of 12% to a decrease of 45%, depending on location. These results highlight the importance of research
and policy to support strategies for adapting to climate change, such as advances in agronomy, soil moisture
conservation, seasonal climate forecasting and breeding new crop varieties.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กะปริมาณน้ำฝนและอุณหภูมิที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศก่อให้เกิดอันตรายถึงชีวิตท้าทายความยั่งยืนของพืช broadacre ทำให้ในตะวันตกและตะวันออกเฉียงใต้ออสเตรเลีย ผลผลิตทั่วโลก from18แบบจำลองสภาพภูมิอากาศ (GCMs) สำหรับรายงานพิเศษเกี่ยวกับสถานการณ์มลพิษสถานการณ์ (SRES) A2 ถูกทางสถิติdownscaled ไปยังที่ตั้งที่แตกต่างกัน 4 ครั้งแรกในภูมิภาคเหล่านี้ ความโน้มเอียงทางสถิติแก้ไขข้อมูลสภาพภูมิอากาศ downscaled ถูกจ้างไปเกษตรผลิตระบบจำลอง (APSIM)รูปแบบพืชที่รวมผลของดิน พืช phenotype และตัวเลือกการจัดการสำหรับการเชิงปริมาณเปรียบเทียบผลผลิตของพืชและ phenology ภายใต้มีประวัติศาสตร์และสภาพภูมิอากาศคาดการณ์เป็นไปได้ ที่แบบจำลองแบบไดนามิก APSIM จำลองสำรวจผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่าง ๆ หลายแห่งและหลายรอบระยะเวลา (1961 – 2010 ปี 2030, 2060 และ 2090) สำหรับพืชสำคัญหลาย (ข้าวสาลี ข้าวบาร์เลย์ นำคาโนลา ถั่วหรือ) ปลูกในสามชนิดของดิน โดยเฉลี่ย วงดนตรีของ downscaled การบำรุงรักษาประมาณแสดงปริมาณน้ำฝนในอนาคตสถานสี่ที่ถือ กับความแปรผันเพิ่มขึ้นลดลงในสองตำแหน่ง พื้นที่ทั้งหมด และ สำหรับพืช 5 เปลี่ยนแปลงในอนาคตทั้งพืชชีวมวลและเมล็ดข้าวผลตอบแทนเกี่ยวข้องอย่างยิ่งกับการเปลี่ยนแปลงในปริมาณน้ำฝน (P = 0.05 ให้ P = 0.001) ปริมาณฝนโดยรวมมีความสำคัญในการกำหนดอัตราผลตอบแทน แต่ เท่า อุณหภูมิสูงในอนาคตสามารถนำไปสู่การลดพืชผลผลิตหลักจาก phenology พืชขั้นสูง ตัวอย่างเช่น สำหรับข้าวสาลีครอบที่ฮามิลตัน(สูงฝนไซต์), มีความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในวันดอกมัธยฐานสำหรับปี 2030, 2060 และ2090 10, 18 และวันที่ 29 ตามลำดับ ด้วยเม็ด 0.50% สำคัญผลผลิตเปลี่ยนแปลงสำหรับแต่ละเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงปริมาณน้ำฝนเปรียบเทียบกับ 0.90% เมล็ดผลผลิตเปลี่ยนแปลงสำคัญใน Cunderdin (ต่ำกว่าฝนไซต์) ในไซต์ทั้งหมดยกเว้นฮามิลตัน การเปลี่ยนแปลงในผลผลิตเมล็ดพืชเป็นอย่างมาก correlated (P = 0.001)มีเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงในอนาคตปริมาณน้ำฝน และผลกระทบเพิ่มขึ้นความก้าวหน้าจากสูงปริมาณน้ำฝนลดไซต์ฝน อย่างไรก็ตาม ขนาดของการเปลี่ยนแปลงใน phenology พืชและผลผลิตได้ไม่มากแตกต่างกันระหว่างชนิดของดิน ผลลัพธ์เหล่านี้ช่วยกำหนดขอบเขตของปัญหา และความสำคัญที่เกี่ยวข้องในปีที่ผ่านมา ในสภาพภูมิอากาศในอนาคตนี้ ผลลบสำหรับพืชทำให้และความก้าวหน้าของ phenology สัมพันธ์พื้นฐานไม่สม่ำเสมอทั่วพืชและสถาน ของพืชศึกษา –ข้าวสาลี ข้าวบาร์เลย์ ดอกอัญชัญนำ คาโนลา และฟิลด์ – ถั่วหรือจะมีความสำคัญมากที่สุดเพื่อการคาดการณ์เปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในอนาคต และการเปลี่ยนแปลงเมเดียวงดนตรีในถั่วหรืออัตราผลตอบแทนช่วงจากการลดลง12% ลดลง 45% ตาม ผลลัพธ์เหล่านี้เน้นความสำคัญของการวิจัยและนโยบายเพื่อสนับสนุนกลยุทธ์สำหรับการปรับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ เช่นความก้าวหน้าในเกษตรศาสตร์ ความชื้นของดินอนุรักษ์ การคาดการณ์สภาพภูมิอากาศตามฤดูกาล และพันธุ์ใหม่พืชนานาพันธุ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเปลี่ยนแปลงในปริมาณน้ำฝนและอุณหภูมิที่สูงขึ้นเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่ก่อให้เกิดความท้าทายที่น่ากลัวเพื่อ
ความยั่งยืนของผลผลิตพืช broadacre ในตะวันตกและตะวันออกเฉียงใต้ของประเทศออสเตรเลีย เอาท์พุท from18 โลก
รุ่นสภาพภูมิอากาศ (GCMs) สำหรับรายงานพิเศษเกี่ยวกับสถานการณ์การปล่อย (SRES) สถานการณ์ A2 ถูกสถิติ
downscaled สี่สถานที่ตัดกัน เป็นครั้งแรกในภูมิภาคนี้อคติแก้ไขสถิติ
downscaled ข้อมูลสภาพภูมิอากาศที่ถูกว่าจ้างในการผลักดันการผลิตทางการเกษตรระบบ Simulator (APSIM)
รูปแบบการปลูกพืชที่รวมผลกระทบของดินพืชฟีโนไทป์และตัวเลือกการจัดการเชิงปริมาณ
เปรียบเทียบผลผลิตพืชและชีพลักษณ์ ภายใต้ประวัติศาสตร์และสภาพภูมิอากาศที่คาดการณ์ที่เป็นไปได้
แบบจำลอง APSIM แบบไดนามิกสำรวจผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในหลายตำแหน่ง
และช่วงเวลาที่หลาย ๆ คน (1961-2010, 2030, 2060 และ 2090) สำหรับพืชที่สำคัญหลาย ๆ (ข้าวสาลีข้าวบาร์เลย์หมาป่า,
คาโนลา, ถั่วเขต) ที่ปลูกในสามประเภทที่แตกต่างกัน ของดิน โดยเฉลี่ยทั้งมวลของ downscaled GCM
ประมาณการแสดงการลดลงของปริมาณน้ำฝนในอนาคตที่สี่สถานที่ถือว่ามีความแปรปรวนที่เพิ่มขึ้น
ในสองสถานที่ ในสถานที่และเวลาห้าพืช, การเปลี่ยนแปลงในอนาคตในชีวมวลทั้งพืชและเมล็ดพืช
ผลผลิตเกี่ยวข้องอย่างมากกับการเปลี่ยนแปลงในปริมาณน้ำฝน (P = 0.05 p = 0.001) จำนวนปริมาณน้ำฝนโดยรวม
เป็นสิ่งสำคัญในการกำหนดอัตราผลตอบแทน แต่อย่างเท่าเทียมกันอุณหภูมิที่สูงขึ้นในอนาคตสามารถนำไปสู่การลดการปลูกพืช
การผลิตส่วนใหญ่จะปลูกพืชชีพลักษณ์ที่ทันสมัย ตัวอย่างเช่นสำหรับการปลูกพืชข้าวสาลีที่แฮมิลตัน
(เว็บไซต์ปริมาณน้ำฝนสูงกว่า) มีความก้าวหน้าที่สำคัญในวันออกดอกเฉลี่ยต่อ 2030, 2060 และ
2090 10, 18, ​​และ 29 วันตามลำดับที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญผลผลิต 0.50% สำหรับแต่ละ เปอร์เซ็นต์
การเปลี่ยนแปลงในปริมาณน้ำฝนอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการเปลี่ยนแปลงผลผลิต 0.90% ใน Cunderdin (ปริมาณน้ำฝนต่ำกว่า
สถานที่เดียวกัน) ที่เว็บไซต์ทั้งหมดยกเว้นแฮมิลตันผลผลิตเปลี่ยนแปลงในเมล็ดพืชที่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ (P = 0.001)
มีอัตราการเปลี่ยนแปลงในปริมาณน้ำฝนในอนาคตและผลกระทบที่เพิ่มขึ้นมีความก้าวหน้าสูงขึ้นจาก
ปริมาณน้ำฝนที่จะลดปริมาณน้ำฝนเว็บไซต์ อย่างไรก็ตามขนาดของการเปลี่ยนแปลงในชีพลักษณ์พืชและผลผลิตก็
ไม่แตกต่างกันชนิดดิน ผลเหล่านี้จะช่วยในการกำหนดภูมิภาคของความกังวลของพวกเขาและ
ความสำคัญในปีที่ผ่านมา ในสภาพภูมิอากาศในอนาคตผลกระทบเชิงลบสำหรับผลผลิตพืช
และความก้าวหน้าของญาติชีพลักษณ์พื้นฐานที่จะไม่เหมือนกันทั่วทั้งพืชและสถานที่ ของ
พืชศึกษา - ข้าวสาลีข้าวบาร์เลย์หมาป่าคาโนลาและถั่วสนาม - ถั่วสนามเป็นส่วนใหญ่ที่มีความไวต่อการคาดการณ์
การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในอนาคตและการเปลี่ยนแปลงเฉลี่ยทั้งมวลในเขตช่วงผลผลิตถั่วลดลงจาก
12% ลดลงจาก 45 % ขึ้นอยู่กับสถานที่ตั้ง ผลการศึกษานี้เน้นความสำคัญของการวิจัย
และนโยบายที่จะสนับสนุนกลยุทธ์ในการปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศเช่นความก้าวหน้าในพืชไร่ดินความชื้น
อนุรักษ์การพยากรณ์สภาพภูมิอากาศตามฤดูกาลและการปรับปรุงพันธุ์พันธุ์พืชใหม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กะปริมาณน้ำฝนและอุณหภูมิเพิ่มขึ้นเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศก่อให้เกิดความท้าทายที่น่ากลัว
ความยั่งยืนของ broadacre ผลผลิตพืชในออสเตรเลียใต้ตะวันตกและตะวันออก from18 ออกแบบทั่วโลก
บรรยากาศ ( GCMS ) สำหรับรายงานพิเศษเกี่ยวกับสถานการณ์มลพิษ ( ทุกท่าน ) A2 สถานการณ์อย่างมีนัยสำคัญ
downscaled สี่ด้านสถานที่ เป็นครั้งแรกในภูมิภาคนี้ตั้งค่าแก้ไขสถิติ
downscaled ข้อมูลภูมิอากาศที่ถูกจ้างมาเพื่อผลักดันการผลิตทางการเกษตรระบบจำลอง ( apsim )
พืชแบบที่รวมผลของดิน การปลูก และตัวเลือกการจัดการเชิงปริมาณ
เปรียบเทียบผลผลิตภายในและในทางประวัติศาสตร์และเป็นไปได้คาดการณ์สภาพอากาศ
แบบจำลอง apsim แบบสำรวจผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศในช่วงเวลาที่หลายหลายและสถานที่
( 1961 – 2060 2010 2030 และหลายคีย์ ( 2090 ) พืชข้าวสาลี , บาร์เลย์ , โหดร้าย ,
คาโนลา , เขต กฟภ. 3 ) ที่ปลูกในดินชนิดต่าง ๆ โดยมีวงดนตรีของ downscaled GCM
ประมาณการแสดงลดปริมาณน้ำฝนในอนาคตที่สี่สถานที่ที่พิจารณากับการเพิ่มความแปรปรวน
ที่ 2 แห่ง ทุกสถานที่ และ 5 ไร่ การเปลี่ยนแปลงในอนาคตของทั้งสองพืชชีวมวลและผลผลิต
เกี่ยวข้องอย่างมากกับการเปลี่ยนแปลงปริมาณน้ำฝน ( P = 0.05 ( p = 0.001 )
ปริมาณน้ำฝนโดยรวมเป็นสิ่งสำคัญในการกำหนดผลผลิต แต่อย่างเท่าเทียมกันในอนาคต สามารถนำไปสู่การลดอุณหภูมิสูงกว่าพืช
ผลผลิตหลักเนื่องจากภายในพืชขั้นสูงตัวอย่างเช่น การปลูกข้าวสาลีในแฮมิลตัน
( เว็บไซต์ปริมาณน้ำฝนสูงกว่า ) มีความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในกลางวันออกดอกสำหรับ 2030 , 3355 และ
0 10 , 18 และ 30 วันตามลำดับ ด้วยระดับ 0.50% ผลผลิตการเปลี่ยนแปลงสำหรับแต่ละเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงปริมาณน้ำฝนเทียบกับ
) 0.90 % ผลผลิตการเปลี่ยนแปลงใน cunderdin ( เว็บไซต์ฝน
ลด ) ที่เว็บไซต์ทั้งหมดยกเว้นแฮมิลตันการเปลี่ยนแปลงในผลผลิตพืชมีความสัมพันธ์กัน ( P = 0.001 )
กับร้อยละของการเปลี่ยนแปลงในปริมาณน้ำฝนในอนาคต และผลกระทบจากปริมาณน้ำฝนที่สูงเพิ่มขึ้นทุกที
ลดเว็บไซต์ปริมาณน้ําฝน อย่างไรก็ตาม ขนาดของการเปลี่ยนแปลงภายในของพืชและผลผลิต
ไม่แตกต่างกันประเภทของดิน ผลลัพธ์เหล่านี้ช่วยในการกำหนดขอบเขตของความกังวลของพวกเขาและ
ญาติที่สำคัญในปีที่ผ่านมา ในสภาพภูมิอากาศอนาคตผลลบต่อผลผลิตพืช
และความก้าวหน้าภายในเทียบกับ baseline ไม่สม่ำเสมอทั่วทั้งพืชและสถานที่ ของ
พืชศึกษาข้าวสาลี และข้าวบาร์เลย์ ลูแปง คาโนล่า และเขตทุ่งถั่วถั่วและสําคัญที่สุดที่จะคาดการณ์ในอนาคต
ภูมิอากาศเปลี่ยนแปลงและการเปลี่ยนแปลงในช่วงที่ผลผลิตเฉลี่ยชุดสนามจากถั่วลด
12 % ลดลงจาก 45% , ขึ้นอยู่กับตำแหน่ง ผลลัพธ์เหล่านี้เน้นความสำคัญของการวิจัยและนโยบายเพื่อสนับสนุนกลยุทธ์
ในการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ เช่น ความก้าวหน้าในพืชไร่ การอนุรักษ์ความชื้น
ดิน การพยากรณ์และพันธุ์พืชใหม่พันธุ์สภาพอากาศตามฤดูกาล