A mathematical meta-model for assessing the self-sufficient water resources carrying capacity across different spatial scales in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Hydrological modeling, water accounting assessments, and land evaluations are well-known techniques to carry out water resources carrying capacity (WRCC) assessments at multiple spatial levels. Using the results of an existing process-based model for assessing WRCC from very fine to national spatial scales, we propose a mathematical meta-model, i.e., a set of easily applicable simplified equations to assess WRCC as a function of high-quality agricultural lands for optimistic to realistic scenarios. These equations are based on multi-scale spatial results. Scales include national scale (L0), watersheds (L1), sub-watersheds (L2), and water management hydrological units (L3). Applying the meta-model for different scales could support spatial planning and water management. This method can quantify the effects of individual and collective behavior on self-sufficient WRCC and the level of dependency on external food resources in each area. Carrying capacity can be seen as the inverse of the ecological footprint. Hence, using publicly available data on the ecological footprint in Iran, the results of the proposed method are validated and give an estimation of lower and upper bounds for all biocapacity of the lands. Moreover, the results confirm the law of diminishing returns in the economy for the carrying capacity assessment across spatial scales. The proposed meta-model could be considered a complex manifest of land, water, plants, and human interaction for food production, and it could be used as a powerful tool in spatial planning studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».