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Simulating the effects of climate and land management practices on global crop yield

Global warming resulting from increasing greenhouse gas emissions is a threat to global food production. A rise in temperatures along with a shift in precipitation regimes is expected to decrease production in the future. However, farm management, such as the choice of crop cultivar, planting decisions, and irrigation can help farmers to alleviate some of the potential crop yield losses from climate change. In order to estimate the role of climate and agricultural management practices on yield, a new global crop model, PEGASUS 1.0 (Predicting Ecosystem Goods And Services Using Scenarios) has been developed for maize, soybean, and spring wheat. This thesis presents the methods used to develop the model, and its evaluation against present-day data, along with a model sensitivity experiment to a global warming of 2°C. Overall, results for present-day simulations are reasonable. Simulated planting and harvesting dates occur within the range of observations for more than 62% of total crop harvested areas, for each of the three crops. A comparison between simulated and observed crop yields indicates a weighted coefficient of determination, with the weighting based on crop harvested area, of 0.81 for maize, 0.63 for soybean, and 0.45 for spring wheat. The model simulates that an increase in temperature will result in a global decrease in crop yields. Nevertheless, adapting planting dates and cultivar choices to changes in temperature can avoid 60–78% of yield losses globally. Overall, the model results suggest that agricultural production in the richest countries, mostly located in the northern high latitudes, could benefit from increase in temperature, while the agriculture in the poorest countries in the tropics are likely to suffer the most. / Le réchauffement planétaire lié à l'émission croissante des gaz à effet de serre menace la production alimentaire mondiale. Une augmentation des températures ainsi qu'une modification des régimes de précipitations augmentent les risques de mauvaises récoltes à long terme. Toutefois, certaines pratiques agricoles, comme le choix du type de semence, les dates de semis, et l'irrigation permettent aux agriculteurs de s'adapter au mieux aux variations climatiques. Afin d'évaluer le rôle combiné du climat et des pratiques agricoles sur le rendement des cultures, un nouveau modèle agricole, PEGASUS 1.0 (Predicting Ecosystem Goods And Services Using Scenarios), a été développé. PEGASUS simule le rendement du maïs, du soja, et du blé de printemps à l'échelle mondiale. Cette thèse présente les méthodes utilisées pour développer le modèle, ainsi que son évaluation sur les données agricoles actuelles. Par ailleurs, la sensibilité du modèle à un réchauffement global de 2°C a été estimée. De manière générale, les résultats des simulations correspondant aux conditions climatiques actuelles sont satisfaisants. Ainsi, les dates de semence et de récolte simulées coïncident avec l'éventail des dates observées pour plus de 62% des surfaces cultivées, pour chacune des trois cultures. De plus, l'évaluation du rendement agricole calculé indique un coefficient de détermination, pondéré par la surface récoltée, égale à 0.81 pour le maïs, 0.63 pour le so ja, et 0.45 pour le blé de printemps. Les résultats des simulations correspondant à un réchauffement de la température montrent une réduction générale des rendements agricoles. Cependant, lorsque les dates de plantation et le choix du cultivar sont adaptés à la nouvelle température, les pertes sont réduites de 60 à 78%. Les variations de rendement agricoles ont été comparées par revenus économiques, démontrant que les pays les plus riches pourraient bénéficier$

Identiferoai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.92347
Date January 2010
CreatorsDeryng, Delphine
ContributorsNavin Ramankutty (Supervisor)
PublisherMcGill University
Source SetsLibrary and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation
Formatapplication/pdf
CoverageMaster of Science (Department of Geography)
RightsAll items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated.
RelationElectronically-submitted theses.

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