An Exploration of Water Resources Futures under Climate Change Using System Dynamics Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Results from an integrated assessment of water resources in the Okanagan Basin in south-central British Columbia, Canada, show that climate change will both reduce water supply and increase water demand, leading to more frequent and more severe water shortages than in the recent historic record. Competing uses of water are primarily agricultural irrigation (orchards, cropland, pasture, and vineyards), residential, and ecological (aquatic ecosystem supports salmonids). The region is semi-arid and the agriculturally-based economy is particularly sensitive to the effects of climate change. The model characterizes a region that is 7500 km2 and simulates using a monthly timestep. Scenarios are derived through 2069 using downscaled climate model results coupled with watershed modeling studies, as well as studies that linked crop water and urban demands to climate. The model enables users to explore plausible future supply and demand scenarios (agricultural, residential and instream flow demands) while evaluating strategies for adapting to future climate change. In the simulated worst case scenario, the combined effect of future climate change and population growth could cause annual water deficits (historically experienced once every 10 years) to become increasingly frequent by the 2050’s time period – perhaps every 2 out of 3 years annually. During the dry month of August, when demand is high, shortages could occur every 1 out of 2 years. An adaptation scenario with moderate levels of conservation is tested and shows minor improvements from the no adaptation scenario. Further study is required to explore the potential of adaptation on reducing future water deficit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».