Water footprint assessment considering intermediate products: model and a 2016 case study of China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Analysing intermediate products within a water footprint (WF) across different economic sectors can show the root causes of water usage and is helpful for water resource management and policy making. However, conventional methods and data for a WF rarely assess the input and output of intermediate products directly and comprehensively. Therefore, this study proposes an approach to access the WF of intermediate products as well as final products in each sector of an economy’s water sustainability profile. An Economic Input‐output‐based Life‐Cycle Assessment (EIO‐LCA) framework is designed for the accounting, which describes the intermediate WF products of each sector in a material‐product network. This method is implemented into a 2016 case study for a comprehensive Chinese WF. The results showed that the total WF of Chinese inhabitants (consumers) in 2016 was 5.76 × 1011 m3, and the top three sectors with the largest WF were agriculture (1.78 × 1011 m3), food (1.05 × 1011 m3) and machinery manufacturing (5.68 × 1010 m3); agriculture provided the largest quantity of virtual water contained in its intermediate product for the other sectors. From the perspective of producers, the total WF of the Chinese economic sectors in 2016 was 5.84 × 1011 m3. The sectors with the largest direct water use were agriculture (2.20 × 1011 m3), electricity (7.64 × 1010 m3) and chemical Industry (2.35 × 1010 m3); and large parts of their direct water usage were consumed to prepare intermediate products for other sectors. The results of this study show that a more inclusive approach provides an enhanced qualitative and resource‐ethical view for water accounting and management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».