Efficient and Economical Allocation of Irrigation Water under a Changing Environment: a Stochastic Multi‐Objective Nonlinear Programming Model*
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water scarcity causes conflicts between natural resources and socio‐economic development which reinforces the need for optimal allocation of irrigation water resources. Irrigation water resource allocation is a complex problem due to various uncertainties in natural conditions. In this study, a stochastic multi‐objective nonlinear programming model is developed for irrigation water allocation under uncertainty. The model is capable of balancing the conflicting objectives of maximizing both net economic benefit (NEB) and irrigation water use efficiency (IWUE). Moreover, it can reflect the random nature of water availability, and provide alternative water allocation schemes in response to climate change. The applicability of the developed model is demonstrated by a case study in north‐west China. Trade‐offs between NEB and IWUE are presented. Irrigation water allocation schemes to cope with changing environments, including climate change and varying water availability, are also proposed. The results demonstrate that the developed model can generate solutions that save irrigation water while ensuring NEB. This model is a useful tool to support the formulation of optimized water resources management policies in a changing environment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle