Water Sector Assumptions for the Shared Socioeconomic Pathways in an Integrated Modeling Framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Shared Socioeconomic Pathways (SSPs) were developed without explicit assumptions for the future of the water sector; therefore, projections of future water demands based on the SSPs often lack a treatment of water technology assumptions that is consistent with the SSP storylines. This study has developed a set of qualitative and quantitative assumptions for future water sector technological advancements in the agricultural, electricity, manufacturing, and municipal sectors within the SSPs and then applied the resulting scenarios to an integrated assessment model to permit analysis of future water demand in a water‐constrained world. These scenarios are then compared to another set that excludes the adoption of water‐efficient technologies. Water demand impacts of individual SSP assumption categories are analyzed to determine scenario‐by‐scenario changes. By 2100, global annual water demands range from 3,560 to 6,600 km 3 . The results show that (1) technological change in the water sector can act to reduce water demand in a water limited world by up to 32% in 2100 in the SSP scenarios, (2) the most sustainable scenario produces end‐of‐century water withdrawals lower than 2010 values, (3) low‐income regions will likely be one of the largest drivers of future water demands and exhibit the greatest sensitivity to highly‐efficient water technologies, and (4) nonwater sector SSP assumptions have significant and differing impacts on demands across SSP scenarios that act to alter global water demands.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».