Flexible water allocations and rotational delivery combined adapt irrigation systems to drought
Notice bibliographique
Résumé
Self-governing irrigation systems are integral to global food security and face serious problems under climate change. This is particularly true in areas expected to become more arid such as the Southwestern United States, where restrictive water rights are strictly enforced. Adaptations to these dual climatic and legal challenges include user-selected rules. In particular, during water shortage self-governing irrigation systems often change water allocations between members and rotate water delivery. However, it is unclear how these rules interact with each other as configurations and with contextual factors, such as the degree of water scarcity. It is also unclear how these rules influence outcomes between irrigators closer to the water source and those farther from it. How might different configurations of rules interact with water availability to produce outcomes along an irrigation system's canal network? This study addresses this question by exploiting a natural experiment in water distribution and allocation rules during shortage among a stratified sample of 60 snowmelt dependent irrigation systems in the San Luis Valley of Colorado during a four-year drought period from 2011-2014. A key finding is that the combination of rotational delivery and flexible water allocations produces the most equal crop growth between irrigators at the head and tail of the irrigation system at all levels of water availability. The marginal productivity of water at the head and tail end of irrigation systems at all levels of water availability is also equalized under this configuration. These results suggest a greater likelihood of ongoing collective action, important for climate change adaptation. However, rotation with flexible allocations is outperformed by other configurations depending on context. These findings highlight the configurational relationships between rules, further illustrate interactions between rules and physical context, and caution against panaceas in water resource management and climate change adaptation.
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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 | 0,000 |
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 ».