Economic Valuation of Sea Level Rise Impacts on Agricultural Sector: Damietta Governorate, Egypt
Notice bibliographique
Résumé
The Nile Delta is considered to be one of the most vulnerable river deltas to Sea Level Rise (SLR) in the world. SLR is expected to affect large agricultural areas of the Nile Delta, either through inundation or higher levels and salinity of groundwater. It could be argued that such impacts would augment the problems experienced already in the area in terms of high groundwater table and salinity levels. In order to guide policy and decision making, especially in terms of assessing the economics of various adaptation options, there is a need to provide estimates of potential economic damage that could result from such changes. The paper in hand aims to estimate the economic value of potential primary impacts of higher levels of groundwater table due to expected SLR on agriculture productivity in Damietta Governorate as one of the Nile Delta coastal governorates. To conduct such an assessment, relationship between groundwater table level and agricultural productivity was first investigated in relevant literature. This was followed by reviewing prevailing conditions in the agricultural sector in the study area. Thereafter, a regression analysis for the main crops in the study area, between crop yield and groundwater table levels, was conducted. Based on the developed regression, a GIS (Geographic Information System)-based hydrological model, and a production economic model, were employed to assess economic value of higher levels of groundwater table impacts on agriculture productivity. It was found that future accumulative crop yield loss was estimated, using segmented linear regression, up to the year 2100 to be as much as L.E. 6.43 billion. It is worth mentioning that these estimates do not include indirect impacts of higher levels of groundwater table, which may include loss of jobs and/or earnings, impacts on food supply and food security in the area. A potential adaptation option, namely redesigning and upgrading existing drainage infrastructure, was found to cost a total of L.E. 190.8 million, representing about 4.5% of the estimated accumulative potential damage to agricultural productivity up to the year 2100.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».