Mathematical modeling for planning water-food-ecology-energy nexus system under uncertainty: A case study of the Aral Sea Basin
Notice bibliographique
Résumé
A bi-level decentralized chance-constrained programming (BDCP) method is developed for planning water-food-ecology-energy (WFEE) nexus system. The BDCP method has advantages in balancing the tradeoff between two-level stakeholders in hierarchical structure and reflecting the synergy effect among multiple divisions under random uncertainty. Then, a BDCP-WFEE model is formulated for the Aral Sea Basin, where the upper-level model aims to maximize system benefit, and the multiple divisions at the lower-level model aim to maximize food production, ecological water allocation, and electricity generation. Compared with the conventional single-level model, results obtained from the BDCP-WFEE model under multiple scenarios reveal that (i) the food production would increase by 2.0%–3.6% , implying that the food demand of additional 0.7 million people can be met; (ii) the ecological water allocation would increase by 0.9%–3.0%, denoting that the amount of water to the Aral Sea would reach 23.4 km3 at the end of planning period; (iii) the electricity generation would increase by 5.4%–8.5%. Besides, under the premise of ensuring food security, the proportion of agricultural water allocation in the Aral Sea Basin would reduce by 17.0%, indicating that the BDCP-WFEE model can effectively optimize the water allocation pattern and alleviate the conflict of water resources allocation among competetive users. These findings can provide policy support for managers to solve the problems of water shortage, food crisis, ecological degradation, and electricity insecurity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».