Climate change vs. socio-economic development: Understanding thefuture South-Asian water gap
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Indus, Ganges, and Brahmaputra (IGB) river basins provide about 900 million people with water resources used for agricultural, domestic, and industrial purposes. These river basins are marked as climate change hotspot, where climate change is expected to affect monsoon dynamics and the amount of meltwater from snow and ice, and thus the amount of water available. Simultaneously, rapid and continuous population growth, and strong economic development will likely result in a rapid increase in water demand. Since quantification of these future trends is missing, it is rather uncertain how the future South Asian water gap will develop. To this end, we assess the combined impacts of climate change and socio-economic development on future blue water scarcity for the IGB until the end of the 21st century. We apply a coupled modelling approach consisting of the distributed cryospheric-hydrological model SPHY, which simulates current and future upstream water supply, and the hydrology and crop production model LPJmL, which simulates current and future downstream water supply and demand. We force the models with an ensemble of eight representative downscaled General Circulation Models (GCMs) that are selected from the RCP4.5 and RCP8.5 scenarios, and a set of land use and socio-economic scenarios that are consistent with the Shared Socio-economic Pathway (SSP) marker scenarios 1 and 3. The simulation outputs are used to analyse changes in water availability, supply, demand, and scarcity. The outcomes show an increase in surface water availability towards the end of the 21st century, which can mainly be attributed to increases in monsoon precipitation. However, despite the increase surface water availability, the strong socio-economic development and associated increase in water demand will likely lead to an increase in the water gap during the 21st century. This indicates that socio-economic development is the key driver in the evolution of the future South Asian water gap.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».