National water, food, and trade modeling framework: The case of Egypt
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a modeling framework for the analysis of real and virtual water flows at national scale. The framework has two components: (1) a national water model that simulates agricultural, industrial and municipal water uses, and available water and land resources; and (2) an international virtual water trade model that captures national virtual water exports and imports related to trade in crops and animal products. This National Water, Food & Trade (NWFT) modeling framework is applied to Egypt, a water-poor country and the world's largest importer of wheat. Egypt's food and water gaps and the country's food (virtual water) imports are estimated over a baseline period (1986-2013) and projected up to 2050 based on four scenarios. Egypt's food and water gaps are growing rapidly as a result of steep population growth and limited water resources. The NWFT modeling framework shows the nexus of the population dynamics, water uses for different sectors, and their compounding effects on Egypt's food gap and water self-sufficiency. The sensitivity analysis reveals that for solving Egypt's water and food problem non-water-based solutions like educational, health, and awareness programs aimed at lowering population growth will be an essential addition to the traditional water resources development solution. Both the national and the global models project similar trends of Egypt's food gap. The NWFT modeling framework can be easily adapted to other nations and regions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».