An Adaptive Water Resources Management Framework With Combined Policies to Confront Adverse Effects and Risks Due to Population-industry Transformation Into a Floodplain Area
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, an adaptive water resource management framework with combined policies (AWFP) is developed for mitigating adverse effects on water resource in a floodplain area due to population-industry transformation in context of coordinative development of urban agglomeration. A location-entropy based PVRA model (LE-PCRA) and coupla-risk analysis (CRA) can be introduced to reflect the adverse effects of industrial information and driven population on water resources; meanwhile risks (including water shortage, soil loss and flood control) and corresponding correlations have been shown in the risk maps. Moreover, an adaptive scenario analysis based stochastic-fuzzy method (ASSF) can be embedded into an AWFP to deal with multiple uncertainties and their interactions due to subjective and artificial factors. The proposed AWFP is applied to a practical case study of Yongding river floodplain region for confronting adverse effects on water resources due to population-industry transformation in the context of coordinative development of Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration, China. The results were obtained to reflect the negative effects of population-industry transformation and corresponding water allocation patterns in floodplain, which is effective to confront natural and artificial damages (such as water deficit, water and soil loss, and flood damage), risks and function degradation of floodplain contemporarily. Meanwhile, various policy scenarios (such as farmland returning to wetland, improvement of water resource utilization efficiency, water diversion and flood control) can be analyzed to support adjusting current population-economy strategies and water management patterns to accommodate source function of floodplain with a risk-averse and sustainable manner.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».