Potential Impact of Climate Change Analysis on the Management of Water Resources under Stressed Quantity and Quality Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Assuring access to high-quality water for its multiple uses is increasingly difficult and relevant, as climate changes are gradually altering the hydrologic cycle and impacting traditional and well-established techniques of water resource management. This manuscript proposes a methodology to assess the impact of climatic variability in pre-established management rules, using spatially interpolated rain gauged data for two future emission scenarios. With them, water allocation and water quality parameters are simulated for the Piracicaba, Capivari, and Jundiaí watersheds (PCJ watersheds) in São Paulo, Brazil, employing comparisons among scenarios of historical and climate modified hydrological series. Five selected water quality indicators are used to confirm that the introduction of climate variation signals worsens water quality parameters, along with a decrease in the capability to meet water demand. This finding suggests the importance of including climate change impact in similar studies in management plans. The results indicate higher stress levels on the watershed when changes in the hydrological regime are introduced by the future conditions modeled and driven by the regional climate model (RCM). Water availability decreases and water quality deteriorates, indicating that stakeholders must take action to progressively implement stricter control measures to achieve the goals established by the watershed master plan regarding the limits or classification set by the body governing the watershed in question. On average, there was an increase of about four times the amount of river stretches (in kilometres), from 29.6 km to 161.9 km outside the limits of the established framework. The average was taken for all parameters as presented in the discussion.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».