PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Agricultural Water Management· 2026Q1

Sistem Dinamiği Modeli, İndus Havzası'ndaki Ürün Alanı Değişikliklerini Doğru Bir Şekilde Tahmin Etti

Modeling long-term and interannual crop area changes: Integrating socioeconomic and hydrometeorological factors in the Indus Basin

Muhammad Rizwan Umer, Naota Hanasaki, Saritha Padiyedath Gopalan, Taikan Oki

Kısa özet

Bir Sistem Dinamiği (SD) modeli, çiftçi gelir geri bildirimi ve su stresi sınırlamalarını entegre ederek, Pakistan'ın Pencap bölgesindeki pirinç ürün alanı (CA) değişikliklerini doğru bir şekilde yakaladı (R 2 =0.95, NRMSE=9.8%) ve Çoklu Doğrusal Regresyonu (MLR) geride bıraktı.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Bir Sistem Dinamiği (SD) modeli, Pencap, Pakistan'daki pirinç ürün alanı değişikliklerini doğru bir şekilde yakaladı (R 2 =0.95, NRMSE=9.8%).
  • SD modeli, çiftçi gelir geri bildirimini ve su stresi sınırlamalarını entegre ederek MLR'den daha iyi performans gösterdi.
  • Ürün alanı değişiklikleri, ürün fiyatı, verim ve nehir suyu mevconutundaki gecikmeli ilişkilerden güçlü bir şekilde etkilenmektedir.
  • Gelecek projeksiyonları, 2060 yılına kadar ürün alanında %35-50'lik bir artış ve yeraltı suyu çekimlerinde %45-60'lık bir yükseliş öngörmektedir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Water management is critical for policymakers in agriculture-dominated regions, where water demand and withdrawals change in response to variations in crop area, such as in the Indus River Basin (IRB). However, the mechanisms driving long-term and interannual crop area changes, particularly farmers’ responses to socio-economic and hydro-meteorological factors, such as economic incentives and water availability, remain insufficiently explored. In this study, rice crop area (hereafter CA) dynamics in the IRB, with a focus on Punjab, Pakistan, are analyzed to identify drivers of both long-term trends and interannual variability and to incorporate these mechanisms into a modeling framework. Using observational socio-economic and hydro-meteorological data for 1950–2020, the analysis reveals that CA changes are strongly influenced by lagged relationships with crop price, yield, and river water availability. These insights guided the development of two modeling approaches, Multiple Linear Regression (MLR) and System Dynamics (SD). While MLR captured some CA variations, it failed to reproduce observed CA dynamics. In contrast, the SD model, integrating feedback of farmer income on CA expansion and the balancing feedback of water stress limiting CA growth, effectively captured historical CA changes (R 2 =0.95, NRMSE=9.8%) and significantly outperformed other models in capturing both long-term trends and interannual variability. Future projections indicate a 35–50% increase in CA and a 45–60% rise in groundwater withdrawals by 2060, highlighting an increasingly unsustainable reliance on groundwater. By incorporating interannual crop area variability into assessments of water withdrawals, the framework provides transferable insights for agricultural water management and groundwater sustainability in irrigation-dominated basins.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Agricultural Water Management, 2026 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Ekoloji, Evrim, Davranış ve Sistematik

Ecology, Evolution, Behavior and SystematicsAgricultural and Biological Sciences