A Hydro-Economic Model for Water Level Fluctuations: Combining Limnology with Economics for Sustainable Development of Hydropower
Notice bibliographique
Résumé
Water level fluctuations in lakes lead to shoreline displacement. The seasonality of flooding or beaching of the littoral area affects nutrient cycling, redox gradients in sediments, and life cycles of aquatic organisms. Despite the ecological importance of water level fluctuations, we still lack a method that assesses water levels in the context of hydropower operations. Water levels in reservoirs are influenced by the operator of a hydropower plant, who discharges water through the turbines or stores water in the reservoir, in a fashion that maximizes profit. This rationale governs the seasonal operation scheme and hence determines the water levels within the boundaries of the reservoir's water balance. For progress towards a sustainable development of hydropower, the benefits of this form of electricity generation have to be weighed against the possible detrimental effects of the anthropogenic water level fluctuations. We developed a hydro-economic model that combines an economic optimization function with hydrological estimators of the water balance of a reservoir. Applying this model allowed us to accurately predict water level fluctuations in a reservoir. The hydro-economic model also allowed for scenario calculation of how water levels change with climate change scenarios and with a change in operating scheme of the reservoir (increase in turbine capacity). Further model development will enable the consideration of a variety of additional parameters, such as water withdrawal for irrigation, drinking water supply, or altered energy policies. This advances our ability to sustainably manage water resources that must meet both economic and environmental demands.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».