Conjunctive Water Management under Multiple Uncertainties: A Case Study of the Amu Darya River Basin, Central Asia
Notice bibliographique
Résumé
With population growth, climate volatility, and economic expansion, the conjunctive management of surface–groundwater (SGW) faces great challenges. In this study, a hybrid factorial optimization programming (HFOP) method is developed through integrating factorial analysis, interval linear programming, flexible fuzzy programming, and two-stage stochastic programming into a general framework. HFOP can effectively reflect the multiple uncertainties and quantitatively identify the effects of multiple factors. Then, a HFOP-SGW model is formulated for the middle reaches of the Amu Darya River Basin, where 125 scenarios are analyzed. Some of the major findings are: (i) the improvement of surface-water transport efficiency and the proper use of groundwater can effectively alleviate regional water shortage; (ii) agricultural users have a high risk of water scarcity for all states, especially under a low-flow level; (iii) uncertainties of water-flow levels and risk-reverse attitudes of decision makers have significant impacts on the system’s benefits and water-allocation scheme; and (iv) the surface-water-transmission loss rate and risk perceptions of decision makers are the main factors affecting the system’s benefit’s and water-allocation scheme. These findings can help decision makers obtain desired water-allocation strategies to respond to the variations in water availability.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 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 ».