Demand Satisfaction as a Framework for Understanding Intermittent Water Supply Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nearly one billion people worldwide receive water through piped networks that are not continually pressurized and operate intermittently. The prevalence and persistence of these Intermittent Water Supplies (IWS) is surprising as this mode of operation induces water contamination and customer equity issues. Shortages of source water, customers' water demand, and leaking pipes are frequently cited as necessitating IWS. We propose a framework for understanding the persistence and operation of IWS. The supply system is represented by an average customer and a spatially averaged leakage rate. With this macroscopic hydraulic model, we relate customer demand satisfaction, source water availability, customer demand, and leakage. While this approach ignores the complexities of network topology, we find that the model approximates real systems well (calibrating to four intermittent reference networks achieved R2>0.94). The calibrated model is robust to moderate changes in demand and leakage (maintaining R2>0.83). Using the model, we show that the tipping point between satisfied demand and unsatisfied demand is a local optimum for utilities, which may explain the persistence of IWS. Beyond this point, the volume received by customers does not increase, but utilities must supply more water to the network. The generality of the proposed model enables its use when regulating and upgrading IWS. We demonstrate the latter by critiquing a performance‐based contract that was intended to improve an intermittent supply in India. Demand satisfaction has profound implications for hydraulics and human welfare. We propose the degree of demand satisfaction as a metric for evaluating IWS and for tracking the United Nations Sustainable Development Goal 6.1.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».