Multi-Watershed Nonpoint Source Pollution Management Through Coupling Bayesian-Based Simulation And Mechanism-Based Effluent Trading Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multiple rivers flowing into the same bay can be correlated in water quality management and together determine the environmental status of the bay. Nonpoint source pollution management for multi-watershed aiming to alleviate environmental contamination can be under additional challenges and yield considerable economic and environmental benefits. In this study, a Bayesian simulation-based multi-watershed effluent trading designing model (BS-METM) is established for multi-watershed nonpoint source pollution management through incorporating techniques of water quality simulation, uncertainty analysis with Bayesian inference, optimal design for effluent trading, as well as mechanism analysis. BS-METM is capable of reflecting parameter uncertainties in nutrient simulation, disclosing the detailed optimal trading schemes under the impact of uncertainties and vital factors, and identifying optimal effluent trading mechanisms through revealing interaction among trading processes of multiple watersheds. BS-METM is applied to a real case of adjacent coastal watersheds (i.e. Daguhe and Moshuihe watersheds), which are identified as major sources of total phosphorus and ammonia nitrogen loadings to Jiaozhou Bay, China. Effluent trading optimization under multiple mechanisms, including intra-watershed trading, cross-watershed trading and non-trading, are conducted. The optimized industry scales and trading processes are obtained. The effects of vital factors on the trading process (i.e. environmental allowance-violation risk level and water availability level) are investigated. The interactions between water availability level and trading mechanism are also analyzed. It is proved that non-trading mechanism would be recommended under low water availability level and cross-watershed trading mechanism would be recommended under medium and high water availability level. The results provide a solid scientific basis for nonpoint source pollution management as well as effective sustainable development for multi-watershed region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».