Synergetic Water Demand and Sustainable Supply Strategies in GCC Countries: Data-driven Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Gulf Cooperation Council (GCC) countries, characterized with limited water resources and high oil/gas revenues, rely heavily on energy-intensive seawater desalination and non-renewable groundwater abstraction. The need to shift solutions to demand-side practices and sustainable supply alternatives has been long advocated; yet this study is the first to “quantify” the impacts of such solutions on the water management system of Qatar – considered a study case of GCC countries. In this research, a scenario-based approach was utilized to predict the impact of water demand control and wastewater reuse (and the resulting synergies) on consumption of desalinated water, extraction of groundwater resources, and development needs of water and wastewater infrastructure. To this effect, country-specific models for Qatar were developed to project annual household water demand, wastewater generation and residential construction growth, up to year 2050. The outcomes showed that tariff reforms and regulated greywater reuse would reduce the annual household demand for desalinated water by up to 27% and 7%, respectively. Also, intensive reuse of Treated Sewage Effluent (TSE) would reduce 40–80% of total groundwater abstraction for irrigation by 2050. Finally, adopting an integrated water strategy, with combined demand and supply management targets, creates synergies that would: (1) limit groundwater abstraction to rates close to the aquifers safe yield; and (2) delay the need for expansion of the water and wastewater infrastructure by more than a decade. Data-driven recommendations were provided accordingly.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».