Assessing Reservoir Performance under Climate Change. When Is It Going to Be Too Late If Current Water Management Is Not Changed?
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is modifying the way we design and operate water infrastructure, including reservoirs. A particular issue is that current infrastructure and reservoir management rules will likely operate under changing conditions different to those used in their design. Thus, there is a big need to identify the obsolescence of current operation rules under climate change, without compromising the proper treatment of uncertainty. Acknowledging that decision making benefits from the scientific knowledge, mainly when presented in a simple and easy-to-understand manner, such identification—and the corresponding uncertainty—must be clearly described and communicated. This paper presents a methodology to identify, in a simple and useful way, the time when current reservoir operation rules fail under changing climate by properly treating and presenting its aleatory and epistemic uncertainties and showing its deep uncertainty. For this purpose, we use a reliability–resilience–vulnerability framework with a General Circulation Models (GCM) ensemble under the four Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios to compare the historical and future long-term reservoir system performances under its current operation rule in the Limarí basin, Chile, as a case study. The results include percentiles that define the uncertainty range, showing that during the 21st century there are significant changes at the time-based reliability by the 2030s, resilience between the 2030s and 2040s, volume-based reliability by the 2080s, and the maximum failure by the 2070s. Overall, this approach allows the identification of the timing of systematic failures in the performance of water systems given a certain performance threshold, which contributes to the planning, prioritization and implementation timing of adaptation alternatives.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».