Water–Food–Energy Nexus Tradeoffs in the São Marcos River Basin
Notice bibliographique
Résumé
Given its potentialities and characteristics, energy generation, food production, and water availability have a strong interdependency and correlation. Water is needed to produce energy and food, while energy is required to produce water and food. This nexus brings several challenges when scarce water resources must be allocated among competing uses, often in the form of unexpected tradeoffs. Addressing those challenges requires knowledge about the water–food–energy nexus and the associated tradeoffs to support water allocation and management decisions. Those tradeoffs are still not properly understood in the uncertain and stochastic context of water availability. When not properly accounted for, the results are conflicts, loss of investments, environmental impacts, and limited effectiveness of sectoral policies, all of which undermine a country’s development model relying on water and energy security. This paper addresses the competitive uses of recent irrigated agriculture expansion and existing hydropower production in a Brazilian watershed with water conflicts, assessing the economic tradeoffs and water values between energy and irrigated agricultural production under uncertainty. An explicitly stochastic hydro-economic model is used to determine water’s economic value and its variation in space and time. Results indicate that the agricultural benefits outweigh the potential energy losses, and the best course of action should explore an economically compensated reallocation strategy, upon negotiation among users, rather than imposing water supply cutbacks to the agriculture sector.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».