Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Độ nhạy của cây trồng mùa đông với sự biến đổi khí hậu giữa các năm ở miền trung Ấn Độ
Tóm tắt
Ấn Độ được dự đoán là một trong những khu vực nông nghiệp dễ bị tổn thương nhất trước những thay đổi khí hậu trong tương lai. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã khảo sát độ nhạy của các hệ thống trồng trọt mùa đông đối với sự biến đổi khí hậu hàng năm trong một thị trường địa phương và hệ thống nông nghiệp tự cung tự cấp ở miền trung Ấn Độ, một địa điểm xác thực giàu dữ liệu, nhằm xác định các thông số khí hậu mà cây trồng mùa đông - chủ yếu là lúa mì và đậu đỗ ở khu vực này - có thể nhạy cảm trong tương lai. Chúng tôi đã sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian vệ tinh để định lượng sự biến đổi giữa các năm trong nhiều thông số khí hậu và trong độ che phủ cây trồng mùa đông, dữ liệu điều tra nông nghiệp để định lượng tưới tiêu, và quan sát thực địa để xác định các địa điểm cho các loại cây trồng cụ thể. Chúng tôi đã phát triển ba mô hình hiệu ứng hỗn hợp (từ 250 m đến 1 km) để xác định mối tương quan giữa độ che phủ cây trồng (lúa mì và đậu đỗ) và hai mươi hai thông số khí hậu và môi trường trong giai đoạn 2001-2013. Chúng tôi nhận thấy rằng nhiệt độ trung bình ban ngày vào mùa đông (tháng 11-tháng 1) là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến cây trồng mùa đông, bất kể loại cây trồng, và có mối quan hệ tiêu cực với độ che phủ cây trồng mùa đông. Với việc dự đoán sự ấm lên vào mùa đông rõ rệt trong các thập kỷ tới, việc thích ứng hiệu quả của các nông dân quy mô nhỏ trong những cảnh quan tương tự sẽ yêu cầu các chiến lược bổ sung, chẳng hạn như tiếp cận với dự báo nhiệt độ quy mô nhỏ và các giống cây trồng mùa đông chịu nhiệt.
Từ khóa
#độ nhạy cây trồng mùa đông #biến đổi khí hậu #miền trung Ấn Độ #lúa mì #đậu đỗ #nông nghiệp tự cung tự cấp #mô hình hiệu ứng hỗn hợp #dự báo nhiệt độTài liệu tham khảo
Akaike H (1974) A new look at the statistical model identification. IEEE Trans Autom Control AC-19:716–723
Benedetti R, Rossini P (1993) On the Use of NDVI profiles as a tool for agricultural statistics: the case study of wheat yield estimate and forecast in Emilia remote. Sens Environ 45:311–326
Chambers R, Pacey A, Thrupp LA (1989) Farmer first: farmer innovation and agricultural research. IT Publications, London
Chaturvedi RK, Joshi J, Jayaraman M, Bala G, Ravindranath NH (2012) Multi-model climate change projections for India under representative concentration pathways. Curr Sci 103:791–802
Chen C, Baethgen WE, Robertson A (2013) Contributions of individual variation in temperature, solar radiation and precipitation to crop yield in the North China Plain, 1961–2003. Clim Chang 116:767–788
Department of Agriculture & Cooperation, Ministry of Agriculture, Government of India (2014a) Last accessed on June 20, 2014. Available at http://farmer.gov.in/imagedefault/pestanddiseasescrops/wheat.pdf
Department of Agriculture & Cooperation, Ministry of Agriculture, Government of India (2014b) Last accessed on June 20, 2014. Available at http://farmer.gov.in/imagedefault/pestanddiseasescrops/pulses.pdf
Freebairn DK (1973) Income disparities in the agricultural sector: regional and institutional stresses. In: Poleman TT, Freebairn DK (eds) Food population and employment: the impact of the green revolution. Praeger, New York, pp 97–119
Frolking S, Yeluripati JB, Douglas E (2006) New district-level maps of rice cropping in India: a foundation for scientific input into policy assessment. Field Crop Res 98:164–177
Gadgil S, Kumar KR (2006) The Asian monsoon - agriculture and economy. In: Wang B (ed) The Asian monsoon. Praxis and Springer, Berlin, pp 651–683
Gajbhiye KS, Mandal C (2000) Agro-ecological zones, their soil resource and cropping systems. National bureau of soil survey and land Use. Planning, Nagpur
Galford GL, Mustard JF, Melillo J, Gendrin A, Cerri CC, Cerri CEP (2008) Wavelet analysis of MODIS time series to detect expansion and intensification of row-crop agriculture in Brazil. Remote Sens Environ 112:576–587
Giné X, Townsend RM, Vickery J (2009) Forecasting when it Matters: Evidence from Semi-Arid India. Mimeo World Bank
Gourdji SM, Sibley AM, Lobell DB (2013) Global crop exposure to critical high temperatures in the reproductive period: historical trends and future projections. Environ Res Lett 8:024041
Government of India (2013) Census of India 2011. Last accessed on March 25, 2014. Available at http://censusindia.gov.in/
Huete A, Didan K, Miura T, Rodrigueza EP, Gaoa X, Ferreira LG (2002) Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sens Environ 83:195–213
Indiastat (2013) District-wise irrigated area under crops. Last accessed on March 25, 2014. Available at http://www.indiastat.com
IRI/LDEO Climate Data Library (2013) Last accessed on March 25, 2014. Available at http://iridl.ldeo.columbia.edu
Jain M, Mondal P, DeFries RS, Small C, Galford GL (2013) Mapping cropping intensity of smallholder farms: a comparison of methods using multiple sensors. Remote Sens Environ 134:210–223
Kalra N, Chakraborty D, Sharma A, Rai HK, Jolly M, Chander S, Kumar PR, Bhadraray S, Barman D, Mittal RB, Lal M, Sehgal M (2008) Effect of increasing temperature on yield of some winter crops in northwest India. Curr Sci 94:82–88
Koehler A-K, Challinor AJ, Hawkins E, Asseng S (2013) Influences of increasing temperature on Indian wheat: quantifying limits to predictability. Environ Res Lett 8:034016
Kumar KK, Kumar RK, Ashrit RG, Deshpande NR, Hansen JW (2004) Climate impacts on Indian agriculture. Int J Climatol 24:1375–1393
Kumar KR, Sahai AK, Kumar KK, Patwardhan SK, Mishra PK, Revadekar JV, Kamala K, Pant GB (2006) High-resolution climate change scenarios for India for the 21st century. Curr Sci 90:334–345
Liu MW, Ozdogan M, Zhu X (2014) Crop type classification by simultaneous Use of satellite images of different resolutions. IEEE Trans Geosci Remote Sens 52:3637–3649
Lobell DB, Burke MB, Tebaldi C, Mastrandrea MD, Falcon WP, Naylor RL (2008) Prioritizing climate change adaptation needs for food security in 2030. Science 319:607–610
Lobell DB, Schlenker W, Costa-Roberts J (2011) Climate trends and global crop production since 1980. Science 333:616–620
Lobell DB, Sibley A, Ortiz-Monasterio JI (2012) Extreme heat effects on wheat senescence in India. Nat Clim Chang 2:186–189
Mearns LO, Rosenzweig C, Goldberg R (1996) The effect of changes in daily and interannual climatic variability on Ceres-wheat: a sensitivity study. Clim Chang 32:257–292
Mendelsohn R (2008) The impact of climate change on agriculture in developing countries. J Nat Resour Policy Res 1:5–19
Ministry of Agriculture (2010) Crop calendar of major crops. Government of India
Mondal S, Singh RP, Crossa J, Huerta-Espino J, Sharma I, Chatrath R, Singh GP, Sohu VS, Mavi GS, Sukuru VSP, Kalappanavar IK, Mishra VK, Hussain M, Gautam NR, Uddin J, Barma NCD, Hakim A, Joshi AK (2013) Earliness in wheat: a key to adaptation under terminal and continual high temperature stress in south Asia. Field Crop Res 151:19–26
Morton JF (2007) The impact of climate change on smallholder and subsistence agriculture. Proc Natl Acad Sci U S A 104:19680–19685
Mueller ND, Gerber JS, Johnston M, Ray DK, Ramankutty N, Foley JA (2012) Closing yield gaps through nutrient and water management. Nature 490:254–257
Ortiz R, Sayre KD, Govaerts B, Gupta R, Subbarao GV, Ban T, Hodson D, Dixon JM, Iván Ortiz-Monasterio J, Reynolds M (2008) Climate change: Can wheat beat the heat? Agric Ecosyst Environ 126:46–58
Pal I, Al-Tabbaa A (2010) Long-term changes and variability of monthly extreme temperatures in India. Theor Appl Climatol 100:45–56
Pal I, Al-Tabbaa A (2011) Assessing seasonal precipitation trends in India using parametric and non-parametric statistical techniques. Theor Appl Climatol 103:1–11
Peng S, Ingram KT, Neue HU, Ziska LH (1995) Climate change and rice. International Rice Research Institute (IRRI) and Springer, Manila, Philippines and Berlin, Germany
Prasad AK, Singh RP, Tare V, Kafatos M (2007) Use of vegetation index and meteorological parameters for the prediction of crop yield in India. Int J Remote Sens 28:5207–5235
Ray DK, Ramankutty N, Mueller ND, West PC, Foley JA (2012) Recent patterns of crop yield growth and stagnation. Nat Commun 3:1293
R Development Core Team (2013) R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Last accessed on March 25, 2014. Available at http://www.R-project.org
Sacks WJ, Deryng D, Foley JA, Ramankutty N (2010) Crop planting dates: an analysis of global patterns. Glob Ecol Biogeogr 19:607–620
Sakamoto T, Cao PV, Nguyen NV, Kotera A, Yokoza M (2009) Agro-ecological interpretation of rice cropping systems in flood-prone areas using MODIS imagery. Photogramm Eng Remote Sens 75:413–424
Sakamoto T, Van Nguyen N, Ohno H, Ishitsuka N, Yokozawa M (2006) Spatio–temporal distribution of rice phenology and cropping systems in the Mekong Delta with special reference to the seasonal water flow of the Mekong and Bassac rivers. Remote Sens Environ 100:1–16
Sanghi A, Mendelsohn R (2008) The impacts of global warming on farmers in Brazil and India. Glob Environ Chang 18:655–665
Singh SK (2014) India Grain and Feed Annual. Global Agricultural Information Network, USDA Foreign Agricultural Service. Last accessed on March 25, 2014. Available at http://gain.fas.usda.gov/Recent%20GAIN%20Publications/Grain%20and%20Feed%20Annual_New%20Delhi_India_2-14-2014.pdf
Singh RB, Kumar P, Woodhead T (2002) Smallholder farmers in India: Food security and agricultural policy. FAO Regional Office for Asia and the Pacific, Bangkok
Tao F, Yokozawa M, Zhang Z, Hayashi Y, Ishigooka Y (2008) Land surface phenology dynamics and climate variations in the North East China Transect (NECT), 1982–2000. Int J Remote Sens 29:5461–5478
UKAID Department for International Development (2014) PACS in Madhya Pradesh. Last accessed on March 25, 2014. Available at http://www.pacsindia.org/PACS-in-Madhya-Pradesh
Waha K, van Bussel LGJ, Müller C, Bondeau A (2012) Climate-driven simulation of global crop sowing dates. Glob Ecol Biogeogr 21:247–259
Wardlow BD, Egbert SL (2008) Large-area crop mapping using time-series MODIS 250 m NDVI data: An assessment for the U.S. Central Great Plains. Remote Sens Environ 112:1096–1116
Wheeler TR, Craufurd PQ, Ellis RH, Porter JR, Vara Prasad PV (2000) Temperature variability and the yield of annual crops. Agric Ecosyst Environ 82:159–167
Wood SA, Jina AS, Jain M, Kristjanson P, DeFries RS (2014) Smallholder farmer cropping decisions related to climate variability across multiple regions. Global Environmental Change. http://dx.doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2013.12.011
Xiao J, Moody A (2004) Trends in vegetation activity and their climatic correlates: China 1982 to 1998. Int J Remote Sens 25:5669–5689