Adaptive Policy Responses to Climate Change Scenarios in the Musi Catchment, India
Notice bibliographique
Résumé
In India the stresses on water resource systems have increased, due in part to increased demand for scarce water supplies.Yet, what could be of greater concern is the potential long-run threats of climate change affecting supplies.Before thinking of a policy response to these long-run concerns, the impact of climate change on the reliability of water supply across a catchment needs to be gauged from both a physical and an economic perspective.Once these impacts are known, a more target approach to policy can be formulated.The aim in this research is to briefly present and comment on the results of an assessment of some these dynamic interacting forces across the Musi catchment in India.Of primary interest are the impacts of three different climate variants over the next 30 years have on the reliability of water supply (at the 70, 80 and 90% levels) across seven different agricultural zones in the Musi catchment in India.A hydro-economic modelling effort underlies these results (see Davidson et al forthcoming) which draws on a hydrologic analysis based on the Hadley climate model to model the surface and ground water in the catchment.This model then provides inputs into an allocation model (REALM), to assess the amount of water reliably supplied to different zones in the Musi catchment at different levels of reliability.These flows are ultimately valued to determine the economic consequences of different climate scenarios.In this study, the results are reported for four dryland regions (zones 1 to 4), an irrigation region (Musi Medium,) and two river diverters (the Musi Anicut and the Wastewater irrigation system).Unsurprisingly, from a physical perspective the region's most greatly affected are those heavily dependent on dryland agriculture, especially near Hyderabad City.This region is where the high value products (such as vegetables) are produced.These results imply that some caution should be exercised in choosing policies that allow for the adaptation of climate change, especially in the dryland zones.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».