The Nexus Solutions Tool (NEST): An open platform for optimizingmulti-scale energy-water-land system transformations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The energy-water-land nexus represents a critical leverage future policies must draw upon to reduce trade-offs between sustainable development objectives. Yet, existing long-term planning tools do not provide the scope or level of integration across the nexus to unravel important development constraints. Moreover, existing tools and data are not always made openly available or are implemented across disparate modeling platforms that can be difficult to link directly with modern scientific computing tools and databases. In this paper, we present the Nexus Solutions Tool (NEST): a new open modeling platform that integrates multi-scale energy-water-land resource optimization with distributed hydrological modeling. The new approach provides insights into the vulnerability of water, energy and land resources to future socioeconomic and climatic change and how multi-sectoral policies, technological solutions and investments can improve the resilience and sustainability of transformation pathways while avoiding counterproductive interactions among sectors. NEST can be applied at different spatial and temporal resolutions, and is designed specifically to tap into the growing body of open access geospatial data available through national inventories and the earth system modeling community. A case study analysis of the Indus River Basin in South Asia demonstrates the capability of the model to capture important interlinkages across system transformation pathways towards the United Nations' Sustainable Development Goals, including the intersections between local and regional transboundary policies and incremental investment costs from rapidly increasing regional consumption projected over the coming decades.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».