Internal and external green-blue agricultural water footprints of nations, and related water and land savings through trade
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The need to increase food production for a growing world population makes an assessment of global agricultural water productivities and virtual water flows important. Using the hydrology and agro-biosphere model LPJmL, we quantify at 0.5° resolution the blue (irrigation water) and green (precipitation water) virtual water content, i.e. the inverse of water productivity, for 11 of the world's major crop types. Based on these, we also quantify the water footprints (WFP) of all countries, for the period 1998-2002, distinguishing internal and external WFP (virtual water imported from other countries) and their blue and green components, respectively. Moreover, we calculate water savings and losses, and for the first time also land savings and losses, through international trade with these products. The consistent separation of blue and green water flows and footprints, which is needed due to the different sources and opportunity costs of these two water pools, shows that green water globally dominates both the internal and external WFP (84% of the global WFP and 94% of the external WFP rely on green water). Accordingly, some of the major exporters of the crops considered here (e.g. Argentina, Canada) export mainly green virtual water, but traditional rice exporters such as India and Pakistan mainly export blue virtual water. The external WFPs are found to be relatively small (6% of the total global blue WFP, 16% of the total global green WFP). Nevertheless, current trade saves significant water volumes and land areas (~263 km3 and ~41 Mha, respectively, equivalent to 5% of the sowing area of the crops considered here and 3.5% of the annual precipitation on this area). Linking the proportions of external to internal blue/green WFP with the per capita WFPs allows recognizing that only a few countries consume more water from abroad than from their own territory and have at the same time above average WFPs. Thus, countries with high levels of per capita water consumption affect mainly the water situation in their own country.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».