Assessment of Water Footprints of Consumption and Production in Transboundary River Basins at Country-Basin Mesh-Based Spatial Resolution
Notice bibliographique
Résumé
Water is unevenly distributed globally. This uneven distribution is the reason behind the differences among geographical areas in terms of their water footprint of consumption and production. This gives the global trade of goods a unique feature. This characteristic of the water footprint might be used to address water scarcity and conflicts because water availability also has the same trend. Transboundary river basins are freshwater resources with a high probability of water scarcity and conflict because the water is claimed by multiple sovereign countries. In order to design sharing mechanisms for transboundary river basins that incorporate virtual water concept, it is key to identify the virtual water balance of country-basin units. A study addressing this research gap is not yet available. This article identified and discussed net virtual water importer and exporter sub-basins of transboundary rivers at a country-basin mesh based spatial resolution. The results of our study show that out of the 565 country-basin units surveyed in this article 391, 369, and 461 are net gray, green, and blue virtual water importers respectively. These sub-basins covers 58.37%, 47.52% and 57.52% of the total area covered by transboundary river basins and includes 0.65, 1.9, and around 2 billion people, respectively. The results depict that not only the water endowment of sub-basins is a determining factor for their water footprint of consumption and production, but also their social, economic, and demographic profiles. Furthermore, the water footprint of consumption and production within most of the country-basin units have a global feature. Hence, sustainable water management schemes within border-crossing basins should take into account not only the local but also the global water footprints of consumption and production. This can offer more options for sharing transboundary river basins water capital, thereby minimizing the probability of water scarcity and water conflicts.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».