An Application of WEAP Model in Water Resources Management Considering the Environmental Scenarios and Economic Assessment Case Study: Hirmand Catchment
Notice bibliographique
Résumé
Hirmand catchment is one of the important trans boundary catchment in Iran. Sistan people living in south east Iran related to this catchment. Meanwhile drought of the last two decades, due to dust storms jeopardized the Human health. Also, causing destroyed vegetation cover and animal habitat in region. The first objective of the present study is water resources management under environmental scenarios using the WEAP model in Hirmand catchment. In study, dust stabilization and animal-plant sustainable ecosystem scenarios have been applied. The second objective is economic assessment of defined scenarios. According to the results, average total demand in dust stabilization and animal-plant sustainable ecosystem scenarios increased about 238 and 231 million cubic meters compared to the current account, respectively. Also, unmet demand compared to the current account increased 193 and 200 million cubic meters, approximately. According to the economic assessment calculations, benefit in dust stabilization scenario 160 milliards rials and in animal-plant sustainable ecosystem scenario 209 milliards rials decreased in agriculture sector. Therefore, despite the decline in benefit, in policy making and water resources management should be special attention to protect the environment wetlands.
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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 | 0,000 |
| 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 ».