Sustainable Agriculture Irrigation Management: The Water-Energy-Food Nexus in Pajaro Valley, California
Notice bibliographique
Résumé
<p>The water-energy-food (WEF) nexus is quickly becoming one of the most critical global environmental challenges of the twenty first century. However, WEF systems are inherently complex; they typically are dynamic and span multiple land or agro-ecosystems at a regional or global scale. Addressing this challenge requires a systems approach to optimal and sustainable resource management across multiple dimensions. To that end, using Pajaro Valley (California) as a case study, our research aims to (1) highlight synergies and tradeoffs in food and water production, (2) build a dynamic framework capable of examining intertemporal resource relationships, and (3) detail the steps required to develop incentive-compatible financing of the resulting management plans when benefits are not distributed uniformly across users. Using a stylized model, we find that in the long run, inland growers benefit from the halting of seawater intrusion (SWI) due to overpumping of groundwater. We also calculate that the water provided by the proposed College Lake Multi-Objective Management Program-a plan designed to halt SWI and support sustainable water and agricultural development in the region-will generate net revenue of $40-58 million per year, compared to an annualized cost of less than $3 million. An equal cost-sharing plan would be desirable if the benefit of the project exceeded $1,268 per year for each well owner. Since this may not necessarily be the case for smaller well owners, one possible alternative is to allocate costs in proportion to expected benefits for each user.</p>
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».