Global and Regional Evaluation of Energy for Water
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant effort to quantify the interdependence of the water and energy sectors, global requirements of energy for water (E4W) are still poorly understood, which may result in biases in projections and consequently in water and energy management and policy. This study estimates water-related energy consumption by water source, sector, and process for 14 global regions from 1973 to 2012. Globally, E4W amounted to 10.2 EJ of primary energy consumption in 2010, accounting for 1.7%-2.7% of total global primary energy consumption, of which 58% pertains to fresh surface water, 30% to fresh groundwater, and 12% to nonfresh water, assuming median energy intensity levels. The sectoral E4W allocation includes municipal (45%), industrial (30%), and agricultural (25%), and main process-level contributions are from source/conveyance (39%), water purification (27%), water distribution (12%), and wastewater treatment (18%). While the United States was the largest E4W consumer from the 1970s until the 2000s, the largest consumers at present are the Middle East, India, and China, driven by rapid growth in desalination, groundwater-based irrigation, and industrial and municipal water use, respectively. The improved understanding of global E4W will enable enhanced consistency of both water and energy representations in integrated assessment models.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| 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) | 0,003 | 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 ».