Copula‐Based Chance‐Constrained Hydro‐Economic Optimization Model for Optimal Design of Reservoir‐Irrigation District Systems under Multiple Interdependent Sources of Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents a new explicit stochastic hydro‐economic optimization model for reservoir‐irrigation district systems design affected by multiple interdependent sources of uncertainties. The model solution determines both optimal design and long‐term operation policies of the systems while accounting for uncertainties of reservoir inflow, rainfall, crop yield, crop price, and production costs. The problem is formulated as a chance‐constrained program in which the dependence structure of discrete and continuous random coefficients is accounted for using copula. In addition to design variables such as the sizing of reservoir capacity and the irrigable area, optimal reservoir operation policies and irrigation management strategies are determined. The model performance and significance is tested in the case study of Chamshir hydrosystem in Iran, consisting of Chamshir Dam and downstream irrigation districts. Various scenarios assessing baseline conditions, risk attitude, and the impacts of change in climatic inputs and upstream conditions are also evaluated. The model results are used to quantify the interrelationships and trade‐offs among optimal values of design parameters, optimal irrigation policy, decision‐makers' risk‐attitude, uncertainty levels of agro‐economic factors, and target reliability levels of meeting crop yield and water requirement. The results demonstrate that smaller sizes of the reservoir and the irrigation district and stress‐avoidance irrigation policies, rather than deficit‐irrigation policies, are preferred when the decision maker is risk‐averse and uncertainties in agro‐economic factors and reliability levels are large. Additionally, we show how the optimal cropping pattern and irrigation strategies are affected by climate change‐induced rainfall variations and the alteration of conditions upstream of the project.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».