A Probabilistic Risk Assessment of the National Economic Impacts of Regulatory Drought Management on Irrigated Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drought frequency and intensity is expected to increase in many regions worldwide, and water shortages could become more extreme, even in humid temperate climates. To protect the environment and secure water supplies, water abstractions for irrigation can be mandatorily reduced by environmental regulators. Such abstraction restrictions can result in economic impacts on irrigated agriculture. This study provides a novel approach for the probabilistic risk assessment of potential future economic losses in irrigated agriculture arising from the interaction of climate change and regulatory drought management, with an application to England and Wales. Hydrometeorological variability is considered within a synthetic data set of daily rainfall and river flows for a baseline period (1977–2004) and for projections for near future (2022–2049) and far future (2072–2099). The probability, magnitude, and timing of abstraction restrictions are derived by applying rainfall and river flow triggers in 129 catchments. The risk of economic losses at the catchment level is then obtained from the occurrences of abstraction restrictions combined with spatially distributed crop‐specific economic losses. Results show that restrictions will become more severe, more frequent, and longer in the future. The highest economic risks are projected where drought‐sensitive crops with a high financial value are concentrated in catchments with increasingly uncertain water supply. This research highlights the significant economic losses associated with mandatory drought restrictions experienced by the agricultural sector and supports the need for environmental regulators and irrigators to collaboratively manage scarce water resources to balance environmental and economic considerations.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».