Change in the Annual Water Withdrawal-to-Availability Ratio and Its Major Causes: An Evaluation for Asian River Basins Under Socioeconomic Development and Climate Change Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
More than half of the world's population lives in Asia, and ensuring a stable water supply is a critical issue. This study evaluates changes in the annual water withdrawal-to-availability ratio (WAR), and the major causes thereof, for each of Asian river basins under different socioeconomic development and climate change scenarios. According to our evaluation, the WAR will increase in 59%–61% of the Asian river basin areas by around 2030, as a result of population growth and the increase in per capita municipal and industrial water withdrawals. On the other hand, the WAR will decrease in 8%–16% of such areas, due to the increase in water availability associated with global warming and a decrease in per capita water agricultural withdrawal. After 2030, there will be a reduction of areas with increasing WAR because of a slowdown in the growth of both population and per capita municipal and industrial water withdrawals, while there will be an expansion of areas with decreasing WAR caused by continual decrease in per capita agricultural water withdrawal and intensified water availability. Significant measures to suppress WAR increase will differ by river basin, depending on the causes for the WAR increase. For instance, measures to deal with population increase and efforts to improve industrial and municipal water use by around 2030 will be important in the Huang He river basin. In the Indus river basin, coping with the decrease in water availability after around 2030 will be important. In addition, measures to handle population increase will be necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».