Identifying Key Water Resource Vulnerabilities in Data‐Scarce Transboundary River Basins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents a two‐step framework to identify key water resource vulnerabilities in transboundary river basins where data availability on both hydrological fluxes and the operation of man‐made facilities is either limited or nonexistent. In a first step, it combines two state‐of‐the‐art modeling tools to overcome data limitations and build a model that provides a lower bound on risks estimated in that basin. Land data assimilation (process‐based hydrological modeling taking remote‐sensed products as inputs) is needed to evaluate hydrological fluxes, that is, streamflow data and consumptive use in irrigated agriculture—a lower‐end estimate of demand. Hydroeconomic modeling provides cooperative water allocation policies that reflect the best‐case management of storage capacity under hydrological uncertainty at a monthly time step for competing uses—hydropower, irrigation. In a second step, the framework uses additional scenarios to proceed with the in‐depth analysis of the vulnerabilities identified despite the use of what is by definition a best‐case model. We implement this approach to the Tigris‐Euphrates river basin, a politically unstable region where water scarcity has been hypothesized to serve as a trigger for the Syrian revolution and ensuing war. Results suggest that even under the framework's best‐case assumptions, the Euphrates part of the basin is close to a threshold where it becomes reliant on transfers of saline water from other parts of the basin to ensure irrigation demands are met. This Tigris‐Euphrates river basin application demonstrates how the proposed framework quantifies vulnerabilities that have been hitherto discussed in a mostly qualitative, speculative way.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».