Water Budget Analysis in Arid Regions, Application to the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
Population growth and economic development have impacted the capacity of water resources to meet demands in a number of arid countries. This study focuses on the United Arab Emirates (UAE) where low rainfall, high rate of growth and agricultural development are resulting in a dramatic depletion of groundwater resources and an increased dependence on desalination. A water budget for the region was developed. It represents the variations in groundwater storage as a balance of total precipitation, desalinated water and evapotranspiration. The components of the water budget are obtained from ground observations, documented information, models and remote sensing data, using Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellites to estimate changes in groundwater storage and Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellites and Global Land Data Assimilation System (GLDAS) data to obtain precipitation and soil moisture respectively. Results show a negative trend of 0.5 cm/year in groundwater levels corresponding to an average decrease of 0.86 km3/year during the study period (2003 to 2012). This negative trend indicates that the aquifers are not being recharged fast enough to compensate for human withdrawals. Most of the precipitation was found to be lost through evapotranspiration. A discussion of the current water budget components is presented and propositions are made for a sustainable use of water resources in the UAE, including a more efficient use of recycled water. This analysis is applicable to other Gulf countries and it can help to determine the optimal allocation of water resources to optimize agricultural productivity.
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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 | 0,002 |
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 ».