Assessing trade-offs and vulnerabilities to global changes in the Senegal River basin.
Notice bibliographique
Résumé
West Africa is one of the regions of the globe that is expected to face massive global changes in the coming decades due to sustain population growth rates and climate change. Pressures exerted on water resources are likely to rise as water demands will increase to meet the water, food and energy demands from an ever-increasing, mostly urban, population, while supplies dwindle. The Senegal River basin is a mostly underdeveloped river basin with a significant hydroelectric and agricultural potential. Policy makers are facing a challenging decision-making problem to identify climate-relevant investments because: (i) the strong divergence of the climate models and the associated uncertainties about future water availability, (ii) conflicting visions regarding the future of the basin: the first emphasizes modern uses such as energy production and irrigated agriculture; the second focuses on traditional uses such as flood recession agriculture and fisheries. We propose a modeling framework to assess trade-offs and vulnerabilities to both climate and policy factors. First, we generate 1210 GCM-based hydrologic projections for the Senegal River basin from the CORDEX-Africa ensemble and the GR2M hydrological model. The projections are then clustered based on their hydrologic properties, using hydrologic attributes describing the flow regime of the Senegal River. For each cluster, the projection closest to the centroid is selected as the representative one. The next step involves the construction of alternative development and management scenarios of the river basin for the horizons 2050 and 2080. The development scenarios essentially assume different sets of dams and irrigation schemes. Management scenarios, on the other hand, assumed different priorities attached to the operating objectives (water uses). For each triple projection-development-management scenarios, a stochastic hydroeconomic model determines the optimal operating policies, which are then used in simulation over all GCM-based hydrologic projections belonging to the same cluster. The analysis of simulation results reveals three categories of water uses: (i) high climate-sensitive sectors (hydropower production and navigation), (ii) high allocation policy sensitive sectors (flood recession agriculture and fisheries), and (iii) fairly robust sectors (irrigated agriculture).
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».