Dynamic Adaptive Environmental Flows (DAE‐Flows) to Reconcile Long‐Term Ecosystem Demands With Hydropower Objectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates how environmental flows (e‐flows) can be designed as dynamic operating policies to optimize long‐term economic and ecosystem performance in reservoir systems. The main goal is to provide e‐flow solutions that contribute to better preparedness and flexibility of hydro‐systems to face multiyear stress periods, reducing the impact of water crises. The methodology framework combines a fish‐flow model with a multi‐objective evolutionary algorithm to construct multiple environmental water demand curves and capture the opportunity cost of different levels of ecosystem preservation. The water demand curves applied to a stochastic dynamic hydro‐economic model then derive dynamic e‐flow policies that balance immediate and future water use tradeoffs. The approach, termed dynamically adaptive environmental flows (DAE‐flows), is demonstrated on the Paraná River Basin, Brazil, a large‐scale hydropower system. Results show that the approach can adjust e‐flows (coordinated with other hydro‐system releases) over the time horizon, sacrificing them at certain times at the expense of some ecosystem loss, but improving long‐term ecosystem functioning. A long‐term approach to adaptation also yields better results for the environment without imposing a hard constraint to hydropower during droughts. Even under a drier climate change scenario, this allowed maintenance and improvement of environmental performance in most years, so during severe droughts the water could still be reallocated to hydropower but at a lesser cost to the environment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».