A Non-Deterministic Integrated Optimization Model with Risk Measure for Identifying Water Resources Management Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Water resources system planning often exhibits high modeling error and uncertainty. Uncertainty in system parameters as well as their interrelationships can strengthen the conflict-laden issue of water allocation among competing interests. In this study, a non-deterministic integrated optimization model with risk measure is developed for planning water resources management. It can (i) deal with complex uncertainties described as probability distributions, fuzzy sets, and their combinations, (ii) provide an effective linkage between the predefined policies and the associated economic implications, and (iii) reflect policymakers’ preferences to the tradeoff between system benefit and economic loss. The developed model is then applied to planning water resources allocation of the Heshui River Basin (China), where 960 scenarios are analyzed under various uncertainty and risk measures. Results disclose that (i) not only uncertainties of fuzziness and randomness but also risk attitudes of decision makers have significant impacts on water-allocation scheme and system benefit; (ii) the selection of a suitable alternative among solutions under different α , μ and λ values is complicated; (iii) water shortage would occur when water availability is less than the promised target; (iv) agriculture would encounter most serious scarcity compared to municipal and industry; (v) the conflict between economic development and agricultural sustainability would be a challenged issue that would enforce the local authority to adjust water-allocation policy. The findings can provide superior fundamental understanding of the study basin to improve water-allocation decisions under complex uncertain condition.
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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) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».