A global and high-resolution assessment of the green, blue and grey water footprint of wheat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The aim of this study is to estimate the green, blue and grey water footprint of wheat in a spatially-explicit way, both from a production and consumption perspective. The assessment is global and improves upon earlier research by taking a high-resolution approach, estimating the water footprint of the crop at a 5 by 5 arc minute grid. We have used a grid-based dynamic water balance model to calculate crop water use over time, with a time step of one day. The model takes into account the daily soil water balance and climatic conditions for each grid cell. In addition, the water pollution associated with the use of nitrogen fertilizer in wheat production is estimated for each grid cell. We have used the water footprint and virtual water flow assessment framework as in the guideline of the Water Footprint Network. The global wheat production in the period 1996–2005 required about 108 billion cubic meters of water per year. The major portion of this water (70%) comes from green water, about 19% comes from blue water, and the remaining 11% is grey water. The global average water footprint of wheat per ton of crop was 1830 m3/ton. About 18% of the water footprint related to the production of wheat is meant not for domestic consumption but for export. About 55% of the virtual water export comes from the USA, Canada and Australia alone. For the period 1996–2005, the global average water saving from international trade in wheat products was 65 Gm3/yr. A relatively large total blue water footprint as a result of wheat production is observed in the Ganges and Indus river basins, which are known for their water stress problems. The two basins alone account for about 47% of the blue water footprint related to global wheat production. About 93% of the water footprint of wheat consumption in Japan lies in other countries, particularly the USA, Australia and Canada. In Italy, with an average wheat consumption of 150 kg/yr per person, more than two times the word average, about 44% of the total water footprint related to this wheat consumption lies outside Italy. The major part of this external water footprint of Italy lies in France and the USA.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».