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Enregistrement W4230244204 · doi:10.5194/hessd-11-8239-2014

On inclusion of water resource management in Earth System models – Part 1: Problem definition and representation of water demand

2014· preprint· en· W4230244204 sur OpenAlexafffund
Ali Nazemi, H. S. Wheater

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada Research ChairsUniversity of Saskatchewan
Mots-clésWater cycleEarth system scienceInterdependenceResource (disambiguation)Environmental scienceEnvironmental resource managementScale (ratio)Temporal scalesWater resourcesComputer scienceWater supplyClimate changeEcologyGeographyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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