On inclusion of water resource management in Earth System models – Part 1: Problem definition and representation of water demand
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Human activities have caused various changes in the Earth System, and hence, the interconnections between humans and the Earth System should be recognized and reflected in models that simulate the Earth System processes. One key anthropogenic activity is water resource management that determines the dynamics of human–water interactions in time and space. There are various reasons to include water resource management in Earth System models. First, the extent of human water requirements is increasing rapidly at the global scale and it is crucial to analyze the possible imbalance between water demands and supply under various scenarios of climate change and across various temporal and spatial scales. Second, recent observations show that human–water interactions, manifested through water resource management, can substantially alter the terrestrial water cycle, affect land-atmospheric feedbacks and may further interact with climate and contribute to sea-level change. Here, we divide the water resource management into two interdependent elements, related to water demand as well as water supply and allocation. In this paper, we survey the current literature on how various water demands have been included in large-scale models, including Land Surface Schemes and Global Hydrological Models. The available algorithms are classified based on the type of demand, mode of simulation and underlying modeling assumptions. We discuss the pros and cons of available algorithms, address various sources of uncertainty and highlight limitations in current applications. We conclude that current capability of large-scale models in terms of representing human water demands is rather limited, particularly with respect to future projections and online simulations. We argue that current limitations in simulating various human demands and their impact on the Earth System are mainly due to the uncertainties in data support, demand algorithms and large-scale models. To fill these gaps, the available models, algorithms and data for representing various water demands should be systematically tested, intercompared and improved and human water demands should be considered in conjunction with water supply and allocation, particularly in the face of water scarcity and unknown future climate.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».