Water managers’ perspectives on reservoir operations for sustainable irrigation in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable reservoir management is essential to ensure the productivity of agriculture and to adapt to a changing climate.Despite progress in reservoir modelling and management with the improvement of computer capabilities and the development of optimization methods, managers and decision-makers still face the challenge of applying the output of more-theoretical optimization models to real-world reservoir operations.This research analyzes reservoir managers' perspectives in Alberta's heavily-allocated South Saskatchewan River basin, in order to improve understanding of the behaviour of reservoir operators under different climatic and hydrological conditions.The method involves in-person interviews with twelve water managers of Southern Alberta's irrigation districts.The data collected suggest that seniority-based allocation priorities are generally not strictly applied.Instead, cooperation between districts and between irrigators within a district indicates that water allocations are driven principally by the infrastructure capacity on a river-basin-scale basis.Of additional importance is recognition of the "day-by-day" approach adopted by all water managers interviewed who will "never sacrifice today for tomorrow".Moreover, water managers do not apply annual or multi-year water deficit-distribution strategies, but instead impose variable water rationing for all irrigators at the beginning of a growing season.The contribution of this research is to provide real-world data and a better understanding of water managers' perspectives that may lead to more valuable outcomes from modelling studies, and results that may be more readily adopted by water managers.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 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 ».