Integrated assessment of global water scarcity over the 21st century – Part 2: Climate change mitigation policies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We investigate the effects of emission mitigation policies on water scarcity both globally and regionally using the Global Change Assessment Model (GCAM), a leading community integrated assessment model of energy, agriculture, climate, and water. Three climate policy scenarios with increasing mitigation stringency of 7.7, 5.5, and 4.2 W m−2 in year 2095 (equivalent to the SRES A2, B2, and B1 emission scenarios, respectively), under two carbon tax regimes (a universal carbon tax (UCT) which includes land use change emissions, and a fossil fuel and industrial emissions carbon tax (FFICT) which excludes land use change emissions) are analyzed. The results are compared to a baseline scenario (i.e. no climate change mitigation policy) with radiative forcing reaching 8.8 W m−2 (equivalent to the SRES A1Fi emission scenario) by 2095. When compared to the baseline scenario and maintaining the same baseline socioeconomic assumptions, water scarcity declines under a UCT mitigation policy but increases with a FFICT mitigation scenario by the year 2095 particularly with more stringent climate mitigation targets. The decreasing trend with UCT policy stringency is due to substitution from more water-intensive to less water-intensive choices in food and energy production, and in land use. Under the FFICT scenario, water scarcity is projected to increase driven by higher water demands for bio-energy crops. This study implies an increasingly prominent role for water availability in future human decisions, and highlights the importance of including water in integrated assessment of global change. Future research will be directed at incorporating water shortage feedbacks in GCAM to better understand how such stresses will propagate across the various human and natural systems in GCAM.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».